数据的大量增加和AI计算能力的快速提高，使人工智能的作用和落地具有无限的可能性。但是在AI开发过程中，如何合理选择开发要素，以提高AI开发效率呢？如何选择主流算法框架？人工智能开发环境建设中常见的问题是什么？为了更有效地解决人工智能开发效率的问题，在这里推荐一个免费的人工智能公开课一小部分即是：“人工智能开发课程主内容是什么？适学人群有哪些？”让我们看一下具体的课程细节。

人工智能开发课程适学人群：

公开课的学习门槛并不高，只要你是一个对人工智能开发感兴趣，并且希望提升自我持续发展能力的IT程序员，你就可以来看本门视频课程。

人工智能开发课程主讲内容：

1、人工智能三要素

(1)数据

只有经过大量的训练，神经网络才能总结出规律，应用到新的样本上。因此，对于AI而言，大量的数据太重要了，而且需要覆盖各种可能的场景，这样才能得到一个表现良好的模型，看起来更智能。

(2)算力

有了数据之后，需要进行训练，不断地训练。当然只把训练集从头到尾训练一遍网络是学不好的，所以需要反复的训练。除了训练，AI实际需要运行在硬件上，也需要推理，这些都需要算力的支撑。

(3)算法

算法是获取成本最低的。现在有很多不错的paper，开源的网络代码，各种AutoML自动化手段，使得算法的门槛越来越低。因为算力需要芯片支撑，是大公司争夺的主要阵地，留下的只有算法了。

2、如何选择算力设备

(1)CPU：算力要求低，算法逻辑验证;小批量数据;训练和推理网络简单;缺点是算力低。

(2)GPU：适用于开发，能够快速部署;算力可调配;训练和推理速度快;缺点是功耗大，机动性差。

(3)FPGA：灵活性好，可编程;计算能力强;环境适应性广;缺点是价格高，适用范围小。

(4)ASIC：适用专用场景定制芯片，性能好;环境适应性广;缺点是投入成本高，只适用固定场景。

3、如何选择算法框架、算法与头部开发语言

4、AI开发常见故障与解决思路