Не существует универсальных рекомендаций, как изобрести принципиально новые, лучшие и эффективные алгоритмы для нейронных сетей искусственного интеллекта. Однако есть несколько советов, которые могут помочь в разработке таких алгоритмов:

• Сосредоточиться на решении проблем, а не только на программировании. 2 Необходимо досконально разобраться в задаче и выбрать правильный алгоритм её решения. 2 Это может потребовать больше исследований и критического мышления, чем самого кодирования. 2
• Следить за тенденциями и исследованиями в области искусственного интеллекта. 2 Стоит следить за сайтами новостей об искусственном интеллекте, подписываться на информационные бюллетени от исследовательских лабораторий, посещать вебинары и конференции, чтобы быть в курсе новейших технологий и методологий. 2
• Использовать готовые платформы и библиотеки искусственного интеллекта. 2 Они предоставляют строительные блоки для многих функций искусственного интеллекта. 2 Например, такие библиотеки, как TensorFlow, PyTorch и Keras. 2
• Попрактиковаться в проектах. 2 Лучше всего обучение достигается на практике. 2 Можно начать с небольших проектов, таких как простая модель прогнозирования или чат-бот. 2

Также для разработки алгоритмов для нейронных сетей искусственного интеллекта можно использовать генетический алгоритм. 1 В начале процесса создаётся случайная популяция нейросетей, каждая из которых имеет случайно заданные параметры. 1 Далее она подвергается естественному отбору, успешность которого определяется поставленной задачей. 1 После первого этапа из популяции выбираются нейросети, успешнее всего справившиеся с задачей. 1 Они используются для создания следующего поколения нейронных сетей. 1 При этом применяются механизмы, аналогичные живой природе — скрещивание и мутации. 1

Для проектирования и настройки самых сложных моделей искусственного интеллекта всё ещё могут потребоваться специальные знания. 2