收集大量的子棋棋局數(shù)據(jù)，這包括專業(yè)棋手的比賽記錄，以及網絡上的對弈記錄等。

清洗數(shù)據(jù)，去除無效或錯誤的數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)轉化為模型理解的形式。

使用機器學習算法（如深度學習的卷積神經網絡）對數(shù)據(jù)進行訓練，使模型能夠預測下步的最佳落子位置。

使用未參與訓練的數(shù)據(jù)對模型進行測試，評估其性能。

將訓練好的模型集成到JS中，通過前端頁面與用戶進行交互。

在建筑設計過程中，借助AI來進行優(yōu)化設計，預測不同設計方案的能源消耗情況，幫助設計師選擇更節(jié)能的設計方案。

在體育用品的研發(fā)過程中，通過AI預測不同設計參數(shù)下的產品性能，為研發(fā)提供參考。

在空調維修服務中，利用AI進行故障預測，提前發(fā)現(xiàn)解決問題，提高服務質量。