开发AI应用通常需要以下步骤：

1、确定项目目标：首先，你需要明确你的AI应用要解决什么问题。这将帮助你确定需要哪种类型的AI以及需要哪些数据。

2、数据收集和预处理：这是AI开发的关键部分。你需要收集与你的项目相关的大规模数据集，并进行预处理，包括清洗、标注等。

3、选择合适的算法：根据你的项目需求和数据类型，选择合适的机器学习或深度学习算法。

4、训练模型：使用你的数据集训练你的模型。这可能需要大量的计算资源和时间。

5、测试和优化：测试你的模型在新数据上的表现，并根据结果进行调整和优化。

6、部署应用：一旦你的模型达到满意的性能，你就可以将其部署到实际应用中。

7、持续监控和更新：即使你的应用已经上线，你也需要持续监控其性能，并根据新的数据和反馈进行更新。

在整个过程中，你可能需要掌握一些编程语言（如Python），熟悉一些机器学习库（如TensorFlow、PyTorch等），并了解一些数据科学和统计知识。如果你是初学者，可以从一些在线课程开始学习，例如Coursera、edX等平台提供的机器学习和深度学习课程。