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DCT / LEARNING GUIDE / 02

AI 教育電腦 選購指南

從第一行程式，
走向你的 AI 專題。

先認識學習路徑，再選擇運算設備。
從 Python 入門到本地模型，把預算放在需要的地方。

程式入門雲端學習本地模型

●   LEARNING LAB

YOUR NEXT SETUP

CODE.
EXPLORE.
BUILD.

 
 
 
 
 
 
 
 

把好奇心，變成下一個作品。

01 / SCENARIO

先分清楚三種學習情境

EXPLORE / 01

程式與資料分析入門

學習 Python、Notebook、資料整理及基礎機器學習，先重視 CPU、記憶體與 SSD。依課程指定的作業系統與套件建立環境。

EXPLORE / 02

雲端 AI 課程

使用 Colab 託管執行環境時，模型在雲端執行；本機主要負責瀏覽器與資料整理，不必只為雲端運算購買高階顯卡。雲端 GPU 的供應、額度及時限依服務方案而定。

EXPLORE / 03

本地模型與深度學習實作

要在自己的電腦推論或訓練時，先確認框架、模型及顯卡支援。模型大小、精度、批次量與輸入長度會改變 VRAM 需求，不能只看「AI 電腦」名稱選購。

02 / HARDWARE

硬體配置看這四個重點

01CPU：負責程式執行、資料前處理與多工；依資料量和實際課程選型。

02GPU／VRAM：本地加速才需要對應的顯卡與軟體環境；先確認模型能否放入記憶體，再比較速度。

03RAM：資料集、Notebook 與瀏覽器會共同使用記憶體，容量不足時先縮小資料量或分批處理。

04SSD：保留環境、模型、資料集與備份空間，避免只估算作業系統的容量。

03 / CONFIGURATION

依學習階段規劃配置

以下為選配起點，並非所有課程或模型的最低需求。

CONFIGURATION / 01

入門程式／雲端課程

可從 16GB RAM、512GB～1TB SSD 規劃；顯示輸出需求不高時，可評估具內顯的處理器。

CONFIGURATION / 02

資料分析／多工具實作

可從 32GB RAM、1TB SSD 規劃，CPU 依資料處理負載選擇；若課程使用雲端 GPU，本地獨顯可另行評估。

CONFIGURATION / 03

本地模型／專題研究

先提供模型名稱、推論或訓練用途與框架版本，再決定 GPU 與 VRAM。RAM 可從 32～64GB、SSD 從 1～2TB 討論；較大的資料集或模型可能需要更多資源。

04 / WORKFLOW

購買前準備這份清單

01

課程指定的軟體、版本與作業系統。

02

雲端執行或本地執行；是否要求 GPU。

03

資料集大小、模型名稱及預計的作業方式。

04

教室網路、螢幕接口與未來升級需求。

已有電腦可先完成入門課程，觀察 CPU、RAM 與儲存瓶頸，再決定升級項目。

05 / QUESTIONS

常見問題

EXPLORE / 01

學 AI 一定要獨立顯卡嗎？

不一定。程式入門及使用雲端執行環境可先以一般電腦開始；本地 GPU 加速則要確認框架和顯卡相容性。

EXPLORE / 02

顯卡越貴，就能訓練所有模型嗎？

不能如此判斷。容量、運算支援、模型規模與訓練方法都會限制可執行的工作。

參考：Google Colab 官方常見問題。配置以實際課程及軟體需求確認。

LET’S BUILD YOUR NEXT SETUP

把你的需求，變成合適的配置。

準備使用軟體、工作內容、預算與現有設備，讓 DCT 協助確認相容性與升級方向。

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DCT 矩陣視界｜Phanteks XT View Matrix 全景電競主機｜黑白雙色可選
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華碩 Prime AP304 曲面全景電競主機| 幻境戰艦｜Intel/AMD
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DCT 稜光視界｜聯力 VECTOR V100R MINI 黑色電競主機
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MONTECH KING 15 PRO｜純白之境・曲面海景房電競主機｜Intel / AMD
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