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這期內容當中小編將會給大家帶來有關人工智能開發效率如何提高，文章內容豐富且以專業的角度為大家分析和敘述，閱讀完這篇文章希望大家可以有所收獲。
人工智能開發課程適學人群：
公開課的學習門檻并不高，只要你是一個對人工智能開發感興趣，并且希望提升自我持續發展能力的IT程序員，你就可以來看本門視頻課程。
人工智能開發課程主講內容：
1、人工智能三要素
（1）數據
只有經過大量的訓練，神經網絡才能總結出規律，應用到新的樣本上。因此，對于AI而言，大量的數據太重要了，而且需要覆蓋各種可能的場景，這樣才能得到一個表現良好的模型，看起來更智能。
（2）算力
有了數據之后，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。現在有很多不錯的paper，開源的網絡代碼，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；小批量數據；訓練和推理網絡簡單；缺點是算力低。
（2）GPU：適用于開發，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、算法與頭部開發語言
4、AI開發常見故障與解決思路
上述就是小編為大家分享的人工智能開發效率如何提高了，如果剛好有類似的疑惑，不妨參照上述分析進行理解。如果想知道更多相關知識，歡迎關注億速云行業資訊頻道。
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