數(shù)據(jù)的大量增加和AI計算能力的快速提高，使人工智能的作用和落地具有無限的可能性。但是在AI開發(fā)過程中，如何合理選擇開發(fā)要素，以提高AI開發(fā)效率呢？如何選擇主流算法框架？人工智能開發(fā)環(huán)境建設中常見的問題是什么？為了更有效地解決人工智能開發(fā)效率的問題，在這里推薦一個免費的人工智能公開課一小部分即是：“人工智能開發(fā)課程主內容是什么？適學人群有哪些？”讓我們看一下具體的課程細節(jié)。

人工智能開發(fā)課程適學人群：

公開課的學習門檻并不高，只要你是一個對人工智能開發(fā)感興趣，并且希望提升自我持續(xù)發(fā)展能力的IT程序員，你就可以來看本門視頻課程。

人工智能開發(fā)課程主講內容：

1、人工智能三要素

(1)數(shù)據(jù)

只有經(jīng)過大量的訓練，神經(jīng)網(wǎng)絡才能總結出規(guī)律，應用到新的樣本上。因此，對于AI而言，大量的數(shù)據(jù)太重要了，而且需要覆蓋各種可能的場景，這樣才能得到一個表現(xiàn)良好的模型，看起來更智能。

(2)算力

有了數(shù)據(jù)之后，需要進行訓練，不斷地訓練。當然只把訓練集從頭到尾訓練一遍網(wǎng)絡是學不好的，所以需要反復的訓練。除了訓練，AI實際需要運行在硬件上，也需要推理，這些都需要算力的支撐。

(3)算法

算法是獲取成本最低的�，F(xiàn)在有很多不錯的paper，開源的網(wǎng)絡代碼，各種AutoML自動化手段，使得算法的門檻越來越低。因為算力需要芯片支撐，是大公司爭奪的主要陣地，留下的只有算法了。

2、如何選擇算力設備

(1)CPU：算力要求低，算法邏輯驗證;小批量數(shù)據(jù);訓練和推理網(wǎng)絡簡單;缺點是算力低。

(2)GPU：適用于開發(fā)，能夠快速部署;算力可調配;訓練和推理速度快;缺點是功耗大，機動性差。

(3)FPGA：靈活性好，可編程;計算能力強;環(huán)境適應性廣;缺點是價格高，適用范圍小。

(4)ASIC：適用專用場景定制芯片，性能好;環(huán)境適應性廣;缺點是投入成本高，只適用固定場景。

3、如何選擇算法框架、算法與頭部開發(fā)語言

4、AI開發(fā)常見故障與解決思路