人工智能应用开发的基本流程如下：
一、业务梳理
在构建人工智能产品之前，需要对业务逻辑与产品逻辑有清晰的认知。业务逻辑包含业务流程、业务规则等内容，只有业务逻辑清晰，产品逻辑才会清晰。产品逻辑包含人工智能产品设计原则与方法。
二、产品方案设计
可以通过业务流水线顺序梳理、业务分类、过程分析、资源评估、资源收集、设计研发方案6个步骤对人工智能产品进行设计方面的思考。
三、需求转化
产品永远为满足需求而存在，人工智能产品的核心是模型，数据是建立模型的要素。将需求转化为产品，需要先将需求与数据进行联系，然后建立数据模型（ER图）。同时需要持续进行数据挖掘工作，探索数据中能够满足当前需求的隐含知识。
四、数据准备
数据准备是建立模型的重要准备工作，一般可分为3个方面：数据获取、数据清洗或治理、数据标注。数据获取可以通过整理自己早期的数据或购买数据等方式获得。
数据治理是为了使数据从产生到应用拥有规范的流程与格式，是一套规范化的数据管理机制；数据标注是使原始数据获得人类智能的过程。人工智能从本质上来看是通过对标注数据进行学习模仿人类智能处理相关事务。
五、模型建立
模型建立，即建模的过程是将人类经验表示为可用数学符号描述的策略或运算模式的过程。建模的过程本质上是对人类经验进行转化的过程。建模可分为知识建模、非知识建模和混合建模3种。
知识建模是指将人类知识直接转化为数学模型，也可看作知识的数学符号化。非知识建模是指直接通过数据进行模型训练，跳过复杂的知识提取过程而直接得到模型。
非知识建模是当前大数据时代的主流建模方式，可以通过数据中蕴含的人类经验快速得到相应的模型。混合建模是结合了知识建模和非知识建模的建模方式。
在建模过程中，会存在数据维度过多、数据特征不显著的情况。可以利用特征工程的相关技术手段对数据进行处理，这样更有利于得到高效、可靠的模型。
六、模型评估
在建模完成之后，需要对模型进行评估。模型评估的主要工作是评估模型的泛化能力、准确性、稳定性等内容。
模型评估分为两个过程：第一个过程是模型业务评估，该过程的主要目的是检查有没有重要的业务要素被遗漏，模型逻辑与业务逻辑有没有明显冲突。模型业务评估是一个走查的过程，没有可供进行量化评估的指标。第二个过程是模型量化评估，该过程是通过各种指标对模型进行评估。
七、模型部署
在以上工作完成后，需要进行模型部署，通常来讲该过程主要由运维人员与算法工程师来完成。进行模型部署时要重点关注线程与算力等问题，需要将算力与存储资源能力提升到最优状态。