一、人工智能需要电脑吗？
需要。
人工智能专业买一个5000元左右的办公或游戏笔记本就可以了。买太好的，也没有什么用。人工智能专业跑神经网络的时候是不会用个人电脑的，因为算力要求太高了，是一般的个人电脑无法承受的，学校会提供实验室里面的主机给你们跑程序。
二、人工智能没有网络还能用吗？
人工智能在没有网络的情况下仍然可以使用，但是其功能和可用性会受到限制。人工智能技术通常依赖于互联网进行数据传输、通信和资源共享。在有网络连接的情况下，人工智能系统可以访问云端数据库、与其他系统通信、更新算法和模型等。然而，在没有网络连接的情况下，人工智能系统可能无法访问这些云端资源，只能依赖于本地存储和计算能力。这可能导致一些功能受限或无法使用，例如语音识别、图像识别、在线搜索等需要互联网连接的功能。此外，在没有网络连接的情况下，人工智能系统的数据收集和更新也会受到限制。因为人工智能需要大量的数据来训练和优化其算法和模型，而这些数据通常是通过互联网从各种来源收集和传输的。因此，虽然人工智能在没有网络的情况下仍然可以使用，但其功能和性能可能会受到限制，无法充分利用现代互联网的优势。
三、人工智能需要充电吗？
需要充电。
人工智能是通过电流，电子元器件来操控机械部件来完成工作，所以当机器人没有电了无法完成工作，必须通过充电来充满能量，才能工作呀。
当今社会，智能化机器人代替了人力物力，节省了很大一部分人工费，这是社会发展的必然趋势，充电方式也多种多样，太阳能 光动能 热能 风能…都可以给机器人充电哦。
四、人工智能需要芯片吗？
人工智能机器人需要智能机器人芯片
通用芯片(GPU)。GPU是单指令、多数据处理,采用数量众多的计算单元和超长的流水线,主要处理图像领域的运算加速。
五、人工智能网络也称？
人工智能网络就是利用网络大数据将人工智能更加完善的应用。人工智能就是制造智能的机器，更特指制作人工智能的程序。人工智能模仿人类的思考方式让计算机能智能的思考问题，人工智能通过研究人类大脑的思考、学习和工作方式，然后将研究结果作为开发智能软件和系统的基础。
六、网络攻防需要熟悉网络吗？
需要的。
网络攻防学习的内容：
1.首先学习windows基础,比如电脑系统安装,故障排除等等。然后多看《计算机网络五版》《黑客就这么几招》。
2.进入深度学习，选择语言学习，比如Python，java，c，c++等高级语言，但是英语不好的，像我先学会儿易语言，了解编程，编程思维。然后学习英语，至少单词会了。然后学习其他语言。
3.学习数据库结构,数据库配置,服务器相关配置,以及网络配置,为了更好了解目标,也为了防御。
4.可以开始学习渗透了,服务器渗透等。5.学习社会工程学。危则变，变则通，通则久。网络攻防是一场此消彼长的动态平衡较量，当前国际网络安全局势日趋复杂与严峻，合规驱动的正向网络安全防护思维已经不足以满足各行各业的新生安全需求，逆向思维的“攻防实战演习”便成为企业精准评估自身潜在脆弱性、验证安全防护是否健全的方案。
七、300628亿联网络有人工智能吗？
有。
1. 300628亿联网络是一家致力于人工智能研发的科技公司，根据该公司的介绍，他们开发出了智能客服、语音识别、人脸识别等基于人工智能的产品和解决方案，因此可以确定该公司有人工智能技术。
2. 此外，从市场需求和潜力来看，人工智能技术正逐渐普及和应用于各个领域，特别是在科技领域、金融领域和制造业等行业方面起到重要作用，因此许多科技企业也在不断地研究和开发人工智能产品和技术，300628亿联网络作为其中之一，也用人工智能技术来帮助客户解决问题。
八、人工智能网络wifi电视支持语音吗？
人工智能网络wifi电视支持语音的，智能电视语音操控的好处：
1、可换台、搜索节目
虽然现在的智能电视机品牌很多，功能也很多，但是很少有电视拥有语音操控的功能，这就是人机的交互功能，即它能“听懂”你在说什么。我们无需使用遥控器，是需要说话就能控制智能电视机进行节目查询、换台、文字输入等功能，较为便捷。
2、可开、关机
语音控制是电视智能化的标志之一，它具有语音控制关机、语音搜索影视、音乐资源等功能。无需使用遥控器、无需更换电池，你说它听，你说它做，真的很小资。
3、可查天气
想要知道明天下雨吗？只用对着电视机说“天气预报”，它就可以智能地显示出最近几天的天气状况。
九、人工智能网络的概念？
人工智能网络就是利用网络大数据将人工智能更加完善的应用。人工智能就是制造智能的机器，更特指制作人工智能的程序。人工智能模仿人类的思考方式让计算机能智能的思考问题，人工智能通过研究人类大脑的思考、学习和工作方式，然后将研究结果作为开发智能软件和系统的基础。
十、人工智能需要训练师吗？
人工智能训练师是2020年国家人社部发布的新职业之一，主要的工作内容包括数据标注、数据验收及管理、数据收集等。在不同公司，人工智能训练师的职责具有一定差异性，比如有的偏重前期的数据挖掘和模型训练，有的偏重后期的产品运营和产品体验。