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主流 AI 笔记本电脑推荐: 截止 2024 年 5 月,主流的 AI 笔记本电脑主要是一些专门为人工智能和深度学习设计的高性能移动工作站。这类笔记本通常配备强大的 GPU(如 NVIDIA RTX 系列)、大容量内存和高速固态硬盘,以满足 AI 模型训练和推理的计算需求。一些知名品牌的 AI 笔记本包括:
这些笔记本一般采用英特尔酷睿或 AMD Ryzen 的高端移动 CPU,配备 NVIDIA RTX 30/40 系列或 AMD Radeon Pro 专业级 GPU。同时也提供了大容量内存(32GB 以上)和高速 NVMe SSD 存储选配。除了硬件配置,这些 AI 笔记本还通常预装了 NVIDIA CUDA、cuDNN 等深度学习框架,以及各种 AI 开发工具,为用户提供了开箱即用的 AI 开发环境。当然,这类高端 AI 笔记本价格也相对较高,通常在 2000 美元以上。用户可以根据自身的 AI 应用需求和预算情况,选择合适的型号。同时也要关注笔记本的散热、续航等实际使用体验。
会议总结类 AI 工具:
学习笔记:AI for everyone 吴恩达:
截止2024年5月,主流的AI笔记本电脑主要是一些专门为人工智能和深度学习设计的高性能移动工作站。这类笔记本通常配备了强大的GPU(如NVIDIA RTX系列)、大容量内存和高速固态硬盘,以满足AI模型训练和推理的计算需求。一些知名品牌的AI笔记本包括:1.微软(Microsoft)第11代Surface Pro2.微星(MSI)Creator/Workstation系列3.技嘉(GIGABYTE)Aero/Aorus系列4.戴尔(Dell)Precision移动工作站5.惠普(HP)ZBook移动工作站6.联想(Lenovo)ThinkPad P系列这些笔记本一般采用英特尔酷睿或AMD Ryzen的高端移动CPU,配备NVIDIA RTX 30/40系列或AMD Radeon Pro专业级GPU。同时也提供了大容量内存(32GB以上)和高速NVMe SSD存储选配。除了硬件配置,这些AI笔记本还通常预装了NVIDIA CUDA、cuDNN等深度学习框架,以及各种AI开发工具,为用户提供了开箱即用的AI开发环境。当然,这类高端AI笔记本价格也相对较高,通常在2000美元以上。用户可以根据自身的AI应用需求和预算情况,选择合适的型号。同时也要关注笔记本的散热、续航等实际使用体验。内容由AI大模型生成,请仔细甄别
[团队会议总结Vowel](https://www.vowel.com/)[Personalized AI,Everywhere.](https://www.augment.co/?ref=superhuman1_mar23&utm_source=superhuman.beehiiv.com&utm_medium=newsletter&utm_campaign=this-ai-can-hack-interviews)[Noty会议总结为待办事项](https://noty.ai/)[The 6 Best AI Tools for Meeting Notes in 2024[Updated]](https://www.meetjamie.ai/blog/the-6-best-ai-meeting-tools)[The smartest AI team assistant - Sembly AI](https://www.sembly.ai/)[Briefly:AI meeting summary & email follow up - Chrome应用商店](https://chrome.google.com/webstore/detail/briefly-ai-meeting-summar/bjmgcelbpkgmofiogkmleblcmecflldk)[Welcome - fireflies.ai](https://app.fireflies.ai/)[Noota - Screen Recorder & Meeting Assistant - Chrome应用商店](https://chrome.google.com/webstore/detail/noota-screen-recorder-mee/eilpgeiadholnidgjpgkijfcpaoncchh)[Read - Meeting Reports](https://app.read.ai/analytics/meetings)[Read - Create Workspace](https://app.read.ai/analytics/settings/workspace/new)[10 AI Notes Taking Tool to Summarize Meetings in Seconds - Geekflare](https://geekflare.com/ai-notes-taking-tools/)
机械学习:学习输入输出,从A到B的映射。所以一般都有个运行的AI系统,即输入A必然会输出B的软件。更系统的定义是,让电脑在不被编程的情况下,就可以自己学习的研究领域。(1959,Arthur Samuel)数据科学:分析数据集,从数据中获取一些结论与提示。挖掘数据来获取见解,输出结果往往是slide desk,如结论,PPT,项目结果。神经网络/深度学习:有输入层,输出层,中间层(隐藏层)