关于使用电脑训练AI所需的时间，需根据具体任务类型、模型复杂度、数据量及硬件条件综合判断，主要分为以下情况：

一、AI模型训练时间的影响因素

任务类型与模型复杂度

简单任务：

如线性回归等基础模型，训练时间仅需几分钟至几秒。

复杂任务：深度学习模型（如卷积神经网络CNN或预训练模型GPT-3）需数小时至数月。例如，训练一个用于图像识别的CNN可能需要数天，而GPT-3等超大规模模型训练周期可能长达数月。

数据集规模与质量

数据量越大，训练时间越长。例如，训练图像分类模型需数百万张图片，而小型数据集可能仅需数小时。

数据质量直接影响模型性能，需确保数据标注准确且具有代表性。

硬件资源

CPU：

普通CPU训练速度较慢，适合小规模模型。

GPU：加速深度学习训练，但需大量显存。例如，使用GPU训练大型模型可缩短数倍时间。

二、具体应用场景的时间估算

基础AI模型训练

使用预训练模型（如TensorFlow、PyTorch提供的模型）进行迁移学习，通常需1-3天。

自定义简单模型（如线性回归）可能仅需1-2小时。

深度学习模型训练

常规深度学习任务（如图像分类）：数天至数周。

超大规模模型（如GPT-3）：需数月时间。

AI游戏AI训练

简单敌人AI：数小时至数天。

复杂角色扮演游戏AI：需数周至数月，取决于游戏复杂度。

三、学习与实践建议

基础阶段：

建议从Python编程和AI基础课程入手，掌握核心概念（需1-3个月）。

实践项目：通过Kaggle等平台参与竞赛，积累数据标注和模型调优经验。

硬件投入：优先选择配备GPU的电脑，以缩短训练周期。

综上，AI训练时间从数小时到数月不等，需根据具体目标选择合适模型和资源。