深圳如何提高人工智能开发效率

　　数据的大量激增与AI算力的提高，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0元的人工智能公开课，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

　　算法是获取成本较低的。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

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