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数据的大量激增与AI算力的快速提高，使人工智能的效果、落地产生无限可能。但在AI开发过程中，要怎样合理选择开发要素才能提升开发效率？怎样选择主流算法框架？AI开发环境搭建中常见问题都有哪些？为了帮助大家更有效的解决人工智能开发的效率问题，这里给大家推荐一个免费的人工智能公开课，下面来看看具体的课程详情吧~
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
如果大家想要了解如何提高人工智能开发效率，现在就在下方申请免费试学名额，即可就能开启人工智能的相关课程学习~
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