AI公式的使用方法可以因不同的应用程序和场景而有所不同。然而，通常，使用AI公式需要遵循以下步骤：

定义问题：首先，你需要明确定义你试图解决的问题或任务。这可能涉及到数据分类、预测、优化等问题。

收集数据：接下来，你需要收集用于训练AI模型的数据。这些数据应该与你要解决的问题相关，并且应该具有足够的数量和质量以训练出有效的模型。

选择适当的AI模型：根据你的问题和数据，你需要选择适当的AI模型。例如，对于分类问题，你可能会选择使用神经网络或决策树等模型。

训练模型：使用你的数据来训练选择的AI模型。这通常涉及到使用某种形式的优化算法来最小化模型在训练数据上的误差。

验证和调整模型：一旦模型被训练，你需要验证其性能，并可能需要进行一些调整以优化其性能。这可能涉及到调整模型的参数，或尝试不同的模型结构。

使用模型进行预测或决策：一旦模型被训练和验证，你就可以使用它来对新数据进行预测或做出决策。

这些步骤通常需要在具有适当技能和知识的人员的指导下进行。因为AI和机器学习是一个复杂的领域，需要深入理解统计学、优化算法、模型选择等概念。

此外，一些AI工具或平台可能提供了更具体的指导或界面，以帮助用户更容易地使用AI公式或模型。例如，一些平台可能允许用户通过简单的拖放或点击界面来选择数据、选择模型，并生成预测或决策。然而，这仍然需要用户具有一些基本的AI和机器学习的知识，以便有效地使用这些工具。