机器视觉和立体视觉
视觉传达专业需要用电脑吗？需要啥配置？
视觉传达专业需要用电脑吗？需要啥配置？
视觉传达专业是设计类的专业之一，而提到设计专业肯定是要买电脑的，因为很多设计文稿都是用电脑完成的，没有电脑你根本无法去温习自己学的东西、也无法做设计。买了电脑之后，就可以将自己学的东西巩固，让自己的专业水平更强。所以，你既然报名了视觉传达专业，电脑是必买的。
设计传达专业，相对普通我们知道的设计专业，掌握的综合知识要更多，电脑的使用肯定是最基本的了。目前主流的设计软件：PS、AI、CDR、C4D等等，都是需要电脑才能运行的，所以学这个专业不仅需要电脑，你还需要高配置的电脑。
设计专业电脑需要啥配置：
笔者是做视频设计的，下面就按照我自己用的电脑给大家推荐一下配置，如果你用的是台式机，硬盘方面最好用128G的固态硬盘 500到1T的机械硬盘。固态硬盘可以提升你电脑软件的运行速度是设计专业的电脑必备。
内存条：最好是8G以上的内存，如果内存太小，运行多了软件会直接因为缓存不够而直接卡掉的。
处理器：因特尔的处理器的话建议，I5 8代以上的处理器，如果你的处理器买的性能太低的话，会很影响你的工作效率的。
显卡：做设计专业的，一定要有个好的显卡和大屏幕的显示器，这样你设计出的东西才能表达出最好的效果。显卡笔者给的建议是GTX1060起的性能级别的独立显卡。
关于电脑的主要配置，按上面的要求配置一台电脑大约是4500起，这也是做设计专业的最低的一个配置了。至于最终配置什么样的电脑，还是要根据自己需求和经济水平来。
笔记本电脑配置推荐：
笔记本电脑的话，配置和台式差不多就行，如果实在不知道买啥样的笔记本，就直接买一个5000以上的游戏本，这样游戏、设计、办公都不会耽误。
笔者在14年的时候买的一个游戏本，如今2019年了，性能都可以秒杀市场上很多主流的普通笔记本。所以当你买笔记本不知道买啥样的配置好的时候，游戏本就是很不错的选择。
以上就是笔者对这个问题给大家啊做出的解答，大家如果还有什么其他的问题，欢迎在下面留言评论哦！
需要，学这方面的专业，电脑是必备的
机器学习、数据科学、人工智能、深度学习和统计学之间的区别是什么？
1、数据科学(DS)
简单定义为：数据科学是从数据中提取有用知识的一系列技能和技术。
这些技能通常用德鲁·康威（Drew Conway）创造的维恩图（或它的变体）来表示：
三个圆圈分别代表三个不同的领域：编程领域（语言知识、语言库、设计模式、体系结构等）；数学（代数、微积分等）和统计学领域；数据领域(特定领域的知识：医疗、金融、工业等)。
这些领域共同构成了定义中的技能和技术。它们包括获取数据、数据清理、数据分析、创建假设、算法、机器学习、优化、结果可视化等等。
数据科学汇集了这些领域和技能，支持和改进了从原始数据中提取见解和知识的过程。
什么是“有用的知识”？就是可以具有某种价值、可以回答或解决现实世界中问题的知识。
数据科学也可以定义为：研究应用数据处理和分析方面的进展，为我们提供解决方法和答案的领域。
2、人工智能
机器能思考吗？
1950年，艾伦·图灵（Alan Turing）提出了这个问题，他甚至发明了一个著名的测试，来评估机器给出的答案是否与人类的答案相似。从那以后，对人工智能的幻想就开始了，重点在于模仿人类行为。
你做过那个测试吗？
人工智能不是《银翼杀手》中的复制人，也不是《太空堡垒卡拉狄加》中的赛昂人。我们可以把人工智能定义为任何具有某种智能行为的机器或软件。
什么是智能行为
问得好！这就是有分歧的地方。随着机器不断被开发出新功能，以前被认为是智能的任务也从人工智能环境中剥离了出来。
我们可将人工智能定义为能够从其环境中正确解释数据、从中学习，并在不断变化的环境中使用所获得的知识来执行特定任务的机器或软件。
例如：一辆会自行停车的汽车不是智能汽车；它只是按照常规测量距离和移动。我们认为能够自动驾驶的汽车就是智能的，因为它能够根据周边发生的事件(在完全不确定的环境中)做出决定。
人工智能领域包括几个分支，它们目前正处于鼎盛时期。将其可视化后就能准确地知道我们在说什么：
3、机器学习
机器学习是人工智能最重要的分支。它的任务是：研究和开发技术，使机器能够在没有人类明确指令的情况下自学，从而执行特定的任务。
机器将从输入数据集(称为样本或训练数据)中学习，根据算法检测到的模式建立数学模型。该模型的最终目标是对之后来自相同数据源的数据进行(准确的)预测或决策。
传统的机器学习主要有两种类型：
· 监督学习：当训练数据被“标记”时。这意味着，对于每个样本，我们都有与观察到的变量(输入)和我们想要学习预测或分类的变量(输出、目标或因变量)相对应的值。在这种类型中，我们找到了回归算法(预测数值的算法)和分类算法(输出仅限于某些分类值时)。
· 无监督学习：当训练数据没有标记时(我们没有目标变量)。这里的目标是找到某种结构或模式，例如对训练样本进行分组，这样我们就可以对未来的样本进行分类。
传统的机器学习已经让位于更复杂或更现代的学习类型：
· 集成方法：基本上是几种算法联合使用，将它们的结果结合起来以获取更好的结果。尽管XGBoost凭借在Kaggle的胜利而得名，但最常见的例子还是随机森林。
· 强化学习：机器通过反复试误来学习，这得益于它对周围环境的迭代做出的反馈。你可能听说过AlphaGo或AlphaStar（在《星际争霸2》中实力碾压人类）。
· 深度学习：皇冠上的宝石……
4、深度学习
深度学习是机器学习中的一个子领域。
它基于人工神经网络的应用。人工神经网络是一个计算模型，具有分层结构，由相互连接的节点共同工作而形成。这个名字的灵感来自(或试图模仿)大脑的生物神经网络。
虽然神经网络已经被研究和使用多年，但该领域的进展一直很缓慢；主要是限于计算能力不足。尽管深度学习近些年来取得蓬勃发展，这多少要归功于神经网络训练采用了CPU，但其开始不过才十年。
人们普遍认为：任何机器学习问题，无论多么复杂，都可以通过神经网络解决，只要把它做得足够大就行了。如今，深度学习的发展带动了人工智能其他领域的发展；无论是更传统的领域(改善获得的结果)，还是最流行的领域：自然语言处理、人工视觉、语音识别、逼真多媒体内容的生成等。
留言 点赞 关注
我们一起分享AI学习与发展的干货
欢迎关注全平台AI垂类自媒体 “读芯术”