AI应用开发确实需要算法工作。
首先，算法是AI的核心部分，它决定了AI的性能和效果。在AI应用开发中，我们需要根据实际需求选择合适的算法，如机器学习、深度学习等，并对其进行优化和调整，以提高其性能和效果。例如，在图像识别、语音识别等领域，我们可能需要使用卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）等深度学习算法。
其次，算法的实现也是AI应用开发的重要组成部分。我们需要将理论知识转化为实际代码，以实现AI算法的功能。这包括数据预处理、模型训练、模型评估等步骤。例如，在机器学习中，我们需要对原始数据进行清洗、归一化等操作，然后使用训练集对模型进行训练，最后使用测试集对模型进行评估。
此外，算法的优化也是AI应用开发的关键。随着计算能力的提高和数据量的增加，我们需要不断优化算法，以提高其运行效率和准确性。例如，我们可以使用并行计算、分布式计算等技术来加速算法的运行，或者通过数据降维、特征选择等方法来减少模型的复杂度。
总之，AI应用开发需要算法工作。算法是AI的核心，它的实现、优化和调整都对AI的性能和效果产生重要影响。因此，从事AI应用开发的工程师需要具备扎实的算法知识，并能够灵活运用各种算法来解决实际问题。
