AI生命周期是规划、训练、部署和维护 AI 系统的迭代过程。

1. 问题定义：确认要使用AI解决的具体问题
2. 数据收集和准备：训练数据的质量和数量是影响 AI 模型性能的最重要因素
3. 模型选择：选择最适合当前需求、训练数据和计算资源的模型架构
4. 模型训练：计算密集型过程，模型会分析庞大的数据集，以学习其中的模式和关系
5. 模型评估：评估模型是否能很好泛化到未见过的数据
6. 模型部署：在实际生产环境中运行模型
7. 模型监控：持续监控模型性能指标和用户反馈

• 监督学习（用于标记数据预测）
• 无监督学习（用于发现数据模式）
• 强化学习（通过奖惩机制学习决策）
• 深度学习（模拟人脑神经网络）
• 近年来主流的生成式AI

AI 训练和推理是一个高度计算密集型的流程，需要专门的硬件和软件。

• 图形处理单元 (GPU)
• 张量处理单元 (TPU)
• 神经处理单元 (NPU)
• 现场可编程门阵列
• 专用集成电路