人工智能需要什么资源和技术?

人工智能需要大量数据、强大算力、先进算法以及专业人才。数据是训练模型的基础，算力支持复杂计算，算法决定模型效率，人才推动技术落地。

区别

数据资源：包括文本、图像、音频等海量信息，需经过清洗标注才能使用。数据质量直接影响模型效果，优质数据能提升准确率，错误数据会导致偏差。

算力资源：依赖高性能芯片和分布式计算系统，如GPU集群。算力越强，模型训练速度越快，处理复杂任务的能力也越强。算力不足会限制模型规模和效率。