人工智能初学者所必须得用电脑配置不胜感激
1，训练模型等环节下cpu、gpu的性能是瓶颈，所以才业内人士一般不会买后缀是u（低电压版本）的cpu，推荐m（标准电压）和h（绝不可以拆卸标准电压）；
2，独立显卡象是必要的，买nvidia，最好不要买amd，显示屏的分辨率、色彩、响应时间等无所谓了；
3，操作系统用啥都行，windows、osx、linux各有各的利弊（8k预算买macbookair搞ai相当不现实的东西，搞论文是可以的）；
4，200gb以内ssd固态硬盘大容量机械硬盘是基本配备的；
5，单条内存8gb及不超过，留个空插槽备用；
6，接口要品种齐全，尤其是hdmi/dp/vga，而且方便啊双屏输出，沪弱深强提高效率；
7，电池容量不有用（标压cpu独显其实就更费电，电池仅当ups用）；
8，薄厚不不重要（不会相信我，一定会薄不了）；
9，品牌很有用，最好不要买故障率高的品牌，因为免费换电脑搭环境的时间担误不起。
欲将轻骑逐，大雪满弓刀。
天街小雨润如酥，草色遥看近却无。
隆冬消息时，百花亦已绝?明月松间照，清泉石上流。
农夫方夏耘，安坐吾敢食。
白毛浮绿水，蝴蝶兰拨清波。
天街小雨润如酥，草色遥看近却无。
连雨敢问春去，一晴方觉夏深。
这是一个非常好的问题，作为一名科技从业者，我来问看看。
必须，人工智能是一个更加有名的交叉学科，不仅仅知识量大，学习难度也低些比较高，所以我自学人工智能要个系统的过程，但对此初学者的基础有是有的要求，诸如要更具是有的数学基础和计算机基础。
对此基础比较极其薄弱的初学者来说，不断当前人工智能平台的陆陆续续所推出，可以不决定实现这些人工智能平台来能够完成行业应用创新，这会在一减少去学习门槛，而且在工业互联网的推动下，未来实现人工智能平台的开发任务会越来越多，具体技术人才的需求量也会越来越大。
当前不少人工智能平台大都设计和实现计算机视觉技术和自然语言处理技术百炼的，这两大技术体系也有比较多的落地后应用场景，未来的行业应用潜力也总体比较好大，所以我这个可以从这两个技术体系入手来统合自身的知识结构。
在学习计算机视觉和自然语言处理之后，应该是先完成两方面基础知识的学习，其一是编程语言知识的学习，其二是机器学习基础知识的学习。编程语言可以不从python又开始学起，python语言自身的语法结构比较比较简单易学，同时python在人工智能领域也有非常应用范围的应用，可以参考的案例也相对比较多。
在掌握到了python语言的基本都用法后，这个可以尽快怎么学习再看看机器学习知识，要新华考资所了解机器学习的操作步骤，另外夯实的基础自己对此数据、算法和算力的理解，这种过程也会补学一些相关知识。机器学习本身的知识体系是比较庞大的，初学者是可以从一些常见的算法从哪里入手，比如决策树、朴实贝叶斯其他，学习这个算法也并没有什么太大的困难，也完全可以通过自学来成功。
我从事行业互联网行业二十年，目前也在带计算机专业的研究生，通常的研究方向几乎全部在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些跪求互联网技术方面的文章，很有兴趣朋友这个可以了解我，完全相信是有会有所。
如果没有有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或是是考研方面的问题，都也可以在评论区私信给我，或则私聊我！
