首先，数据网络和预处理是人工智能研发不可或缺的一环。
无论是机器学习还是深度学习，都须要大量、高质量的数据作为支撑。
因此，数据网络成为了人工智能研发的紧张任务。
同时，数据的预处理也是至关主要的，它包括了数据洗濯、标注、转换等操作，以便让数据更好地适应模型的演习和学习。

其次，算法设计和模型演习是人工智能研发的核心。
选择得当的算法和模型架构是取获胜利的关键。
在算法设计方面，研究职员须要根据详细的运用处景和需求，选择得当的算法和模型构造。
而在模型演习方面，则须要利用网络到的数据对模型进行演习，通过调度参数来优化模型的性能。

此外，超参数调优、模型选择和集成也是人工智能研发中常用的手段。
超参数调优可以帮助研究职员找到最佳的模型参数，从而提高模型的性能。
而模型选择和集成则可以通过比较不同模型的性能，选择最优的模型或集成多个模型以提高整体性能。

在人工智能研发的过程中，可视化和解释也是非常主要的手段。
通过将模型的结果进行可视化，研究职员可以更好地理解模型的决策过程，从而创造个中的问题并进行改进。
同时，阐明性也可以帮助人们理解模型的预测结果，增强对人工智能系统的信赖度。

除了上述基本手段外，人工智能研发回涉及到迁移学习、强化学习、自动微分和梯度低落、分布式演习以及持续学习等多种方法和技能。
这些技能和方法的运用使得人工智能系统能够更好地适应新的任务和场景，同时也不断地优化自身的性能。

在人工智能研发的过程中，还须要把稳一些问题。
例如，数据的隐私和安全问题须要得到充分的重视和保障；同时，人工智能系统的公正性和可阐明性也是须要考虑的主要成分。
只有在这些方面得到充分的考虑和保障，人工智能系统才能够更好地做事于人类社会。

总的来说，人工智能研发的基本手段是一个繁芜而多样的领域，它涵盖了从数据网络到模型演习再到运用支配的各个环节。
这些手段和技能相互交织、相互促进，共同推动着人工智能领域的不断发展和进步。
未来，随着技能的不断进步和运用处景的不断拓展，人工智能研发的基本手段也将会不断得到丰富和完善。