Для начала разработки искусственного интеллекта необходимо определить цель проекта искусственного интеллекта. Это может быть создание алгоритма для конкретной задачи, например, распознавание образов, анализ текста или предсказание поведения пользователей. Также можно ориентироваться на разработку общего искусственного интеллекта, способного обучаться и решать различные задачи.
Далее необходимо выбрать подход к разработке искусственного интеллекта: классический метод машинного обучения или глубокое обучение. В классическом методе машинного обучения используются алгоритмы, которые обучаются на наборе данных и способны делать прогнозы на основе полученных знаний. В глубоком обучении используются нейронные сети, которые способны обрабатывать большие объемы данных и извлекать сложные закономерности.
После выбора подхода необходимо определить и подготовить набор данных для обучения модели искусственного интеллекта. Набор данных должен быть размеченным и содержать достаточное количество примеров для обучения модели. Также необходимо провести пред обработку данных, убрать шумы, нормализовать данные и разделить их на обучающую и тестовую выборки.
Далее следует выбрать модель искусственного интеллекта, которая будет использоваться для решения поставленной задачи. Это может быть как пред обученная модель, так и модель, которую необходимо обучить с нуля.
И в завершении процесса стоит провести обучение модели искусственного интеллекта на обучающем наборе данных, провести ликвидацию модели на тестовой выборке и провести тюбинг параметров для улучшения качества работы модели.