數(shù)據(jù)的大量增加和AI計(jì)算能力的快速提高，使人工智能的作用和落地具有無(wú)限的可能性。但是在A(yíng)I開(kāi)發(fā)過(guò)程中，如何合理選擇開(kāi)發(fā)要素，以提高AI開(kāi)發(fā)效率呢？如何選擇主流算法框架？人工智能開(kāi)發(fā)環(huán)境建設(shè)中常見(jiàn)的問(wèn)題是什么？為了更有效地解決人工智能開(kāi)發(fā)效率的問(wèn)題，在這里推薦一個(gè)免費(fèi)的人工智能公開(kāi)課一小部分即是：“人工智能開(kāi)發(fā)課程主內(nèi)容是什么？適學(xué)人群有哪些？”讓我們看一下具體的課程細(xì)節(jié)。

人工智能開(kāi)發(fā)課程適學(xué)人群：

公開(kāi)課的學(xué)習(xí)門(mén)檻并不高，只要你是一個(gè)對(duì)人工智能開(kāi)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(lái)看本門(mén)視頻課程。

人工智能開(kāi)發(fā)課程主講內(nèi)容：

1、人工智能三要素

(1)數(shù)據(jù)

只有經(jīng)過(guò)大量的訓(xùn)練，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)才能總結(jié)出規(guī)律，應(yīng)用到新的樣本上。因此，對(duì)于A(yíng)I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(chǎng)景，這樣才能得到一個(gè)表現(xiàn)良好的模型，看起來(lái)更智能。

(2)算力

有了數(shù)據(jù)之后，需要進(jìn)行訓(xùn)練，不斷地訓(xùn)練。當(dāng)然只把訓(xùn)練集從頭到尾訓(xùn)練一遍網(wǎng)絡(luò)是學(xué)不好的，所以需要反復(fù)的訓(xùn)練。除了訓(xùn)練，AI實(shí)際需要運(yùn)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(cuò)的paper，開(kāi)源的網(wǎng)絡(luò)代碼，各種AutoML自動(dòng)化手段，使得算法的門(mén)檻越來(lái)越低。因?yàn)樗懔π枰�芯片支撐，是大公司�?zhēng)奪的主要陣地，留下的只有算法了。

2、如何選擇算力設(shè)備

(1)CPU：算力要求低，算法邏輯驗(yàn)證;小批量數(shù)據(jù);訓(xùn)練和推理網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)單;缺點(diǎn)是算力低。

(2)GPU：適用于開(kāi)發(fā)，能夠快速部署;算力可調(diào)配;訓(xùn)練和推理速度快;缺點(diǎn)是功耗大，機(jī)動(dòng)性差。

(3)FPGA：靈活性好，可編程;計(jì)算能力強(qiáng);環(huán)境適應(yīng)性廣;缺點(diǎn)是價(jià)格高，適用范圍小。

(4)ASIC：適用專(zhuān)用場(chǎng)景定制芯片，性能好;環(huán)境適應(yīng)性廣;缺點(diǎn)是投入成本高，只適用固定場(chǎng)景。

3、如何選擇算法框架、算法與頭部開(kāi)發(fā)語(yǔ)言

4、AI開(kāi)發(fā)常見(jiàn)故障與解決思路