1. 计算资源
2. 开发环境
3. 框架选择
1. 数据准备
2. 模型训练
```python
TensorFlow代码示例:拟合Y=2X-1
model = Sequential([Dense(units=1, input_shape=[1])])
pile(optimizer='sgd', loss='mean_squared_error')
model.fit(X, Y, epochs=500) X/Y为训练数据
```
3. 中文优化
1. 零代码平台
2. API集成
> 提示:建议从简单模型(如线性回归)入手,逐步过渡到复杂应用(如AI智能体)。
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