人工智能线性回归算法的步骤主要包括以下几个部分：
1. 数据收集与处理：首先需要收集大量的历史数据，这些数据将用于训练和验证我们的模型。然后，我们需要对数据进行清洗、预处理和特征选择等操作，以便更好地适应线性回归算法的需求。
2. 模型建立：在收集到足够的数据后，我们可以使用机器学习库（如Python的scikit-learn）来建立线性回归模型。在建立模型时，我们需要确定模型的参数（如截距、斜率等）以及模型的类型（如线性回归、岭回归、Lasso回归等）。
3. 模型训练：使用收集到的数据对模型进行训练，使其能够根据输入数据预测输出结果。在训练过程中，我们需要不断调整模型的参数，以获得最佳的效果。
4. 模型评估：使用未参与训练的数据对模型进行评估，以检验其泛化能力。常用的评估指标有均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）等。通过评估，我们可以了解模型的性能，并对其进行优化。
5. 模型优化：根据模型评估的结果，我们可以通过增加或减少模型中的参数、使用更复杂的模型结构等方式来优化模型。同时，我们还可以采用交叉验证等方法来提高模型的稳定性和准确性。
6. 模型部署：将经过优化的模型部署到实际应用场景中，如预测股票价格、推荐商品等。在部署过程中，我们需要注意模型的可解释性、计算效率等问题。
总之，人工智能线性回归算法的步骤包括数据收集与处理、模型建立、模型训练、模型评估、模型优化和模型部署等环节。通过这些步骤，我们可以构建一个性能良好、易于理解和应用的线性回归模型。
