案例1：图像分类

假设你想开发一个能够识别猫和狗的图像分类系统。

首先，收集大量带有标签的猫和狗的图像数据。使用深度学习框架如TensorFlow或PyTorch，构建卷积神经网络（CNN）模型。通过将图像输入模型，训练模型以学习猫和狗的特征。

最后，评估模型的性能，调整参数以提高准确性。部署该模型后，你就能够上传一张猫或狗的图像，系统会自动分类识别。

案例2：聊天机器人

想象你要开发一个简单的聊天机器人。

首先，定义机器人的任务和范围，例如回答常见问题或提供娱乐性对话。使用自然语言处理（NLP）技术，可以选择使用预训练的语言模型（如GPT）或者构建自己的模型。

整合模型到一个聊天界面，用户可以向机器人提问，机器人会理解问题并生成相应的回答。通过用户反馈和不断更新语言模型，改进机器人的对话能力。

这两个案例涵盖了图像分类和自然语言处理领域，展示了AI开发在不同应用场景中的应用。