人工智能模型開發的意思是分析問題，尋找合適的演算法，並最終訓練出模型。以機器學習模型為例，模型開發流程可分為五步曲：確定模型目的、處理數據、模型訓練、模型評估、部署模型。
確定模型的目的便是要分析人工智能要解決甚麼問題，從而找尋合適的演算法。由於機器學習模型需要數據才能訓練，於是要事先準備並處理好訓練數據。
對於初學者而言，最難上手的是模型評估及部署。由於模型是用過往的數據訓練出來，如何準確評估模型將來的表現並不容易，這一步需要大量技巧和工具協助。最後，由於人工智能模型最終的目的是要服務人類，它一定要以產品，而非實驗室的數學模型的型態出現。如何部署模型，使它高效、稳定、能應付高流量等極端要求，便成為每一個人工智能工程師的最大挑戰。
