Рабочий процесс с AI-инструментами обычно включает следующие этапы:

Получение задачи — анализ требований, постановка цели, определение, какую часть можно автоматизировать или улучшить с помощью AI.
Исследование и подготовка данных — сбор, очистка и подготовка данных для обучения или использования AI.
Выбор и настройка AI-инструментов — выбор моделей, библиотек или сервисов (например, OpenAI API, TensorFlow, Hugging Face).
Разработка и интеграция — написание кода, который использует AI-инструменты для решения задачи, интеграция с существующим приложением.
Тестирование — проверка корректности работы AI, оценка качества результатов, корректировка параметров.
Оптимизация — улучшение производительности, снижение затрат, адаптация под нагрузку.
Деплой — развёртывание приложения с AI-компонентом в продакшен, настройка мониторинга и логирования.
Поддержка и итерации — сбор обратной связи, обновление моделей, исправление ошибок.

Пример: для задачи автоматической классификации текстов разработчик получает набор документов, обучает модель на размеченных данных, интегрирует вызов модели в backend, тестирует на новых данных, затем деплоит сервис в контейнере с мониторингом качества классификации.

Опишите рабочий процесс с использованием AI-инструментов от получения задачи до деплоя.