计算机科学与技术专业对显卡的要求因具体的学习方向和应用场景而有所不同：
1. 基础课程学习
要求不高：对于计算机科学与技术专业的基础课程，如数据结构、算法、操作系统、计算机网络、编程语言（如C语言、Java、Python等）的学习，显卡的要求并不高。这些课程主要依赖于CPU的运算能力和内存的容量，显卡的作用主要是正常显示桌面和文档等基本内容。一般来说，集成显卡或者入门级的独立显卡（如NVIDIA GT系列、AMD Radeon RX 550等）就足够了。
2. 图形设计与多媒体处理
要求较高：如果学习方向涉及图形设计（如使用Photoshop、Illustrator等）、视频编辑（如Premiere Pro、After Effects等）或者3D建模（如3ds Max、Maya等），显卡的性能就非常重要。这些软件需要显卡具备较高的显存容量、核心性能和图形处理能力。例如，进行复杂的3D渲染和高清视频编辑时，至少需要中高端显卡（如NVIDIA RTX 3060及以上、AMD Radeon RX 6700 XT及以上）才能保证流畅操作，避免卡顿和渲染缓慢的问题。
3. 游戏开发
要求较高：对于从事游戏开发的学生，尤其是涉及到图形渲染和实时交互的游戏开发，显卡的性能至关重要。游戏开发过程中需要进行大量的图形渲染测试，高端显卡（如NVIDIA RTX 3080及以上、AMD Radeon RX 6900 XT及以上）能够提供更高质量的实时渲染效果，帮助开发者更好地优化游戏性能和视觉效果。
4. 人工智能与深度学习
要求较高（可选）：在人工智能和深度学习领域，虽然主要的计算任务通常由GPU（图形处理单元）完成，但并不是所有深度学习任务都需要高端显卡。对于一些入门级的深度学习实验和课程，中低端显卡（如NVIDIA GTX 1660 Ti等）也可以满足基本需求。然而，如果涉及到大规模的神经网络训练（如训练复杂的Transformer模型、生成对抗网络等），高端显卡（如NVIDIA RTX 4090）或者专业的计算卡（如NVIDIA Tesla系列）会更合适，因为它们能够显著加快训练速度。
5. 普通办公与日常使用
要求不高：在日常办公、浏览网页、文档编辑等场景下，显卡的要求非常低，集成显卡完全可以胜任。
总结
计算机科学与技术专业对显卡的要求因学习方向和应用场景而异。如果你主要学习基础课程、普通办公，或者进行一些简单的编程开发，中低端显卡甚至集成显卡就足够了。但如果涉及到图形设计、多媒体处理、游戏开发或者大规模的深度学习任务，就需要根据具体需求选择合适的中高端显卡。