ai绘图笔记本配置要求？
绘图笔记本的配置要求取决于使用的绘图软件和绘图任务的复杂程度。以下是一些常见的配置要求：
1. 处理器：至少需要一个具有四个核心的快速处理器，如Intel i5或以上。
2. 内存：至少需要8GB的RAM来处理大型绘图文件和多任务。
3. 显卡：对于一般的2D绘图，集成显卡就可以满足需求。如果需要处理复杂的3D绘图，建议选择独立显卡，如NVIDIA GeForce GTX 1050或更高级别。
4. 存储空间：绘图工作需要大量的存储空间，建议至少选择512GB的SSD或更大的存储容量，以便存储绘图文件和软件。
5. 显示器：至少需要一个15英寸以上的高分辨率显示器，确保能够清晰显示绘图细节。
6. 电池寿命：长时间的绘图工作会消耗大量电量，建议选择电池寿命较长的笔记本，以便在没有插座的情况下持续工作。
7. 输入设备：选择一个精准灵敏的触控笔或数字板与笔记本配合使用，以便更好地进行绘图操作。
总之，绘图笔记本的配置要求包括强大的处理能力、足够的内存和存储空间、***显示器和精准的输入设备，并能够持久供电。
使用PS、Pr、ae、au、AI这些的笔记本电脑配置要求？
如果是用这些软件，建议选择②i7-***50H GTX1650。
如果是玩大型游戏，建议选择①i5-9300H GTX1660Ti。
内存最好是两条8G DDR4。
ai2021安装对电脑的要求？
配置要求
1、处理器
Intel 多核处理器（支持 64 位）或 AMD Athlon 64 处理器
2、操作系统
Windows 10（64 位）版本 V1809、V1903、V1909 和 V2004。
Windows Server 版本 V1607 (2017) 和 V1809 (2019)。
注意：在 Windows 10 版本 1507、1511、1607、1703、1709 和 1803 上不受支持。
3、内存
8 GB 内存（推荐 16 GB）
4、硬盘
2 GB 可用硬盘空间用于安装
安装过程中需要额外的可用空间
推荐使用 SSD
5、显示器分辨率
*** x 768 显示器（推荐 1920 x 1080）
要使用 Illustrator 中的“触摸”工作区，您必须拥有运行 Windows 10 并启用了触控屏幕的平板电脑/显示器（推荐 Microsoft Surface Pro 3）
6、GPU
OpenGL 4.x
可选：要使用 GPU 性能：您的 Windows 应该至少具有 1 GB VRAM（建议 4 GB），并且您的计算机必须支持 OpenGL 4.0 或更高版本。
7、注意：
可缩放的 UI 功能（支持的最低分辨率为 1920 x 1080）。
显示分辨率至少为 2000 像素的任何尺寸的显示器都支持轮廓模式的 GPU。
能够使用AI软件的笔记本电脑要求什么配置？
谢邀，这方面W君还是有一点点涉猎的。如果是使用一般的AI软件，那么普通的笔记本只要配置不太低就都可以使用了。
但如果要使用笔记本电脑作人工智能的开发工作或者机器学习的训练工作，那么一般的笔记本就有点难以胜任了。虽然人工智能已经普遍应用在各个领域上，但作为开发平台上来说还是有一些通用性的。
简单说下人工智能开发环境，目前主流的开发环境主要是构建一个机器学习的训练集，通过对AI进行训练达到建立AI处理能力的目的。例如传统范例里面的猫狗识别，就是将大量的猫和狗的图片交由计算机建立的卷积神经网络进行处理。通过不断的学习过程，建立一个处理猫狗不同特点的AI内核。但其实这个内核里面是如何处理的基本上没有几个人能说明清晰——因此，机器学习的过程在AI领域内被戏称为“炼丹”。
当然，“炼丹”得有“丹炉”。这个丹炉就是计算机系统了。通常的来讲，卷积神经网络模型的深度学习系统是将一个[_a***_]进行拆分简单化处理。
这样到最后的处理过程就形成了很多的碎片化处理模型。这些模型数量很多，但处理计算要求极低。因此就带来了一个很有意思的问题，CPU在处理这些小碎片的时候基本上不占用CPU过多的实际处理时间，而几千万甚至几百亿的小碎片不断的在CPU中来回加载就占据了太多的处理时间。通常家里用的计算机是4核CPU，这样最多同时处理4个“小碎片”。基本上是一种顺序的（串行的）处理方式，这样处理效率就很低了。
而机器学习的框架更多的是基于tensorflow、CAFFE、Keras等等框架的，这些框架大部分支持Cuda（Nvidia的深度学习架构集），要注意Cuda是Nvidia的产品。主要是利用显卡的CPU计算单元进行处理的，这些显卡中的计算单元有计算能力，并且一个显卡中现在有上千个计算单元，因此处理深度学习的能力要大大强于CPU（高几百倍）。
因此，选择一个笔记本要进行AI的开发工作那么最首要的一个特点就是需要笔记本内集成一个Nvidia的显卡，而且是越多处理单元越好。
通常这类笔记本上都带有一个Nvidia的LOGO，如图：
从配置上将那么就是越多的显示计算核心越好了，价格自然也就越来越贵了。
当然这个是一个基本路数，如果借助于AMAZON的S3云计算或者现在很火的百度云、腾讯云等等在线云计算工具可以不使用昂贵的笔记本电脑，以AMAZON的S3云机器学习来举例，每个小时的计算需要花费0.42美元，这样一个8小时的计算也就几十块钱的费用。其实这样比购买更贵的笔记本电脑更划算一些。
