10款最佳人工智能软件（最新人工智能软件评测）
具有评论和比较的最佳人工智能软件排行榜列表。
什么是人工智能软件？
人工智能(AI)软件是一种计算机程序，它通过学习各种数据模式和见解来模仿人类行为。
人工智能软件的主要功能包括机器学习、语音和语音识别、虚拟助手等。
AI与机器学习相结合，用于为用户提供所需的功能，并使业务流程变得更加简单。
AI软件用于借助机器学习和深度学习功能从头开始构建和开发智能应用程序。
从这个人工智能软件评测你会学到什么？人工智能软件哪个比较好？
人工智能软件的类型人工智能能做什么？机器人过程自动化与人工智能顶级人工智能软件AI软件对比表#1)谷歌云机器学习引擎#2)Azure机器学习工作室#3)TensorFlow#4)H2O.AI#5)Cortana#6)IBM沃森#7)SalesforceEinstein#8)InfosysNia#9)亚马逊Alexa#10)谷歌助理附加工具结论推荐阅读人工智能软件的类型有四种不同的类型：
人工智能平台：这将为从头开发应用程序提供平台。其中提供了许多内置算法。拖放功能使其易于使用。聊天机器人：该软件将提供人或人在对话中所做的效果。深度学习软件：包括语音识别、图像识别等。机器学习软件：机器学习是一种使计算机通过数据学习的技术。【图片来源】
人工智能能做什么？在人工智能的帮助下，我们可以开发智能系统，不仅可以在企业或办公室中为我们提供帮助，还可以在家中使用。智能系统可以为我们执行很多任务，从设置闹钟到开/关灯。
在人工智能的帮助下，从不同门户收集或收集数据变得更加容易。在ML的帮助下，我们可以对数据应用不同的算法，以得到我们需要的形式。
在进行在线购物时，我们会根据所见或购买的商品获得推荐。反过来，这将有助于获得更多业务。所有这一切都是可能的，仅仅因为AI（深度学习和机器学习）。
当你想购买某些产品或服务时，你可能会访问相关网站，在那里你可以通过始终可用的在线对话或聊天窗口获得帮助。这种24*7的帮助只有在AI（聊天机器人）的帮助下才有可能实现。
机器人过程自动化与人工智能RPA软件复制人类行为，AI复制或模仿人类智能。AI是对应用能力的学习和思考。
使用人工智能的行业：零售、金融与银行、教育、医疗保健、能源与公用事业、技术等。=>联系我们以在此处建议列表。
人工智能软件评测：顶级人工智能软件下面列出的是市场上最好的人工智能软件。
AI软件对比表人工智能工具功能支持的操作系统/语言/平台最大的特点价钱谷歌云机器学习引擎机器学习GCP控制台根据你的数据训练模型。部署它。你可以管理它。每个培训单元每小时成本：美国：0.49美元欧洲：0.54美元亚太地区：0.54美元Azure机器学习工作室机器学习基于浏览器模型将被部署为Web服务。自由TensorFlow机器学习台式机、集群、移动设备、边缘设备、CPU、GPU和TPU。它适合从初学者到专家的每个人。自由H2O.AI机器学习分布式内存编程语言：R和Python。
包括AutoML功能。自由Cortana虚拟助手Windows、iOS、Android和Xbox操作系统。支持的语言：英语、葡萄牙语、法语、德语、意大利语、西班牙语、中文和日语。
它可以执行很多任务，从设置提醒到开灯。自由IBM沃森问答系统。SUSELinuxEnterpriseServer11操作系统ApacheHadoop框架。它从小数据中学到了很多东西。自由SalesforceEinstein客户关系管理系统基于云。无需管理模型和数据准备。联系他们了解定价详情InfosysNia机器学习聊天机器人。支持的设备：基于Windows、Mac和Web。它提供了三个组件，即数据平台、知识平台和自动化平台。联系他们了解定价详情。亚马逊Alexa虚拟助手操作系统：Fire操作系统、iOS和Android。语言：英语、法语、德语、日语、意大利语和西班牙语。
它可以连接到相机、灯光和娱乐系统等设备。一些亚马逊设备或服务免费。谷歌助理虚拟助手操作系统：Android、iOS和KaiOS。语言：英语、印地语、印度尼西亚语、法语、德语、意大利语、日语、韩语、葡萄牙语、西班牙语、荷兰语、俄语和瑞典语。
支持双向通话。自由一起探索吧！！下面是完整的人工智能软件排行榜：
#1)最佳人工智能软件：谷歌云机器学习引擎GoogleCloudMachineLearningEngine将帮助你训练模型。CloudMLEngine提供的组件包括GoogleCloudPlatformConsole、gcloud和RESTAPI。
特征：
谷歌云将帮助训练、分析和调整你的模型。然后将部署这个训练有素的模型然后，你将能够获得预测、监控这些预测，并且还能够管理你的模型及其版本。GoogleCloudML有3个组件，即GoogleCloudPlatformConsole是用于部署模型和管理这些模型、版本和作业的UI界面；gcloud是用于管理模型和版本的命令行工具，RESTAPI用于在线预测。优点：
提供良好的支持。平台不错。缺点：
需要改进文档。难学。工具成本/计划详情：美国、欧洲和亚太地区的培训成本不同。
对于美国：每个培训单元0.49美元/小时。对于欧洲：每个培训单元0.54美元/小时。对于亚太地区：每个培训单元0.54美元/小时。预定义的比例轮胎有不同的价格，价格因地区而异。因此，你需要联系他们以获取详细的定价信息。
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#2)人工智能软件哪个比较好？Azure机器学习工作室此工具将帮助你将模型部署为Web服务。此Web服务将独立于平台，并且还能够使用任何数据源。
特征：
它可以在云端、本地和边缘部署模型。提供基于浏览器的解决方案。由于其拖放功能，易于使用。它是可扩展的。优点：
无需编程技能它可以与开源技术集成。缺点：
付费功能的定价细节缺乏透明度。工具成本/计划详情：提供免费帐户。使用此帐户，你将获得超过25项服务。如果需要，你可以通过支付额外费用随时升级。
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#3)人工智能软件评测：TensorFlow它是一个数值计算工具和一个开源系统。这个ML库主要用于研究和生产。
特征：
该解决方案可以部署在：
CPU、GPU和TPU。台式机集群手机和边缘设备初学者和专家可以使用TensorFlow提供的API进行开发。优点：
良好的社区支持。特性和功能都很好。缺点：
它很难学习，需要时间来学习。工具成本/计划详情：免费。
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#4)H2O.AIH2OAI适用于银行、保险、医疗保健、营销和电信。该工具将允许你使用R和Python等编程语言来构建模型。这个开源机器学习工具可以帮助每个人。
特征：
包括AutoML功能。支持梯度提升机、广义线性模型、深度学习等多种算法。线性可扩展平台。它遵循分布式内存结构。优点：
便于使用。提供良好的支持。缺点：
文档需要改进。工具成本/计划详情：免费
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#5)最佳人工智能软件：CortanaCortana——一个虚拟助手，将执行多项任务，如设置提醒、回答你的问题等。支持的操作系统包括Windows、iOS、Android和Xbox操作系统。
特征：
它可以执行多项任务——从下订单到打开灯。它使用Bing搜索引擎。支持的语言包括英语、葡萄牙语、法语、德语、意大利语、西班牙语、中文和日语。它可以接受语音输入。优点：
语音识别可以节省时间。它提供了许多特色技能。缺点：
FitBit场景和OpenTable等一些特色技能仅适用于美国。工具成本/计划详情：免费
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#6)IBM沃森人工智能软件哪个比较好？IBMWatson是一个问答系统。它在ApacheHadoop框架的帮助下为SUSELinuxEnterpriseServer11OS提供支持。当你使用Watson训练模型时，它会深入了解真实概念。
特征：
支持分布式计算。它可以与现有工具一起使用。提供应用程序开发的API。它也可以从小数据中学习。优点：
强大的系统。有助于使业务流程更智能。缺点：
分散报告。工具成本/计划详情：免费。
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#7)人工智能软件排行榜：SalesforceEinstein这是一个客户关系管理（CRM）系统。这个智能CRM系统适用于销售、营销、社区、分析和商务。
特征：
销售量：
提供更多关于机会的意识。通过添加新联系人捕获数据并节省数据输入的工作量。有助于根据历史对机会进行优先排序。营销：
它将有助于为最好的产品提供建议。图像识别将有助于提供更深入的见解，例如将更多地使用特定产品的位置等。参与度评分是其重要功能之一。还为分析、平台等提供了其他一些功能。
优点：
无需管理模型。无需准备数据。缺点：
难学。它是昂贵的。工具成本/计划详情：联系他们了解定价详情。Salesforce提供30天免费试用。
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#8)人工智能软件评测：InfosysNiaInfosysNia将通过将复杂的任务简化为简单的任务来帮助企业。它具有三个组成部分，即数据平台、知识平台和自动化平台。
特征：
它有助于改进系统和流程，以增强业务能力。它有一个对话界面。为重复性和程序性任务提供自动化。自动化平台结合了RPA、预测自动化和认知自动化。知识平台就是关于获取、处理和重用知识。数据平台提供先进的数据分析和机器学习平台。优点：
InfosysNia提供聊天机器人、高级机器学习和业务应用程序。它有助于从不同的流程和系统中获取知识。缺点：
难学。工具成本/计划详情：联系他们了解定价详情。
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#9)亚马逊Alexa它也是像Cortana一样的虚拟助手。它可以理解英语、法语、德语、日语、意大利语和西班牙语。
特征：
提供API以支持开发。它可以使用AVS（Alexa语音服务）与现有产品集成。它是一种基于云的服务。它可以连接到相机、灯光和娱乐系统等设备。优点：
它可以在数百万台设备上使用。提供支持以构建更多Alexa小工具。工具成本/计划详细信息：一些亚马逊设备或服务免费。
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#10)谷歌助理（GoogleAssistant）它是谷歌的虚拟助手。它可用于手机和智能家居设备。支持的操作系统包括Android、iOS和KaiOS。Google助理支持的语言包括英语、印地语、印度尼西亚语、法语、德语、意大利语、日语、韩语、葡萄牙语、西班牙语、荷兰语、俄语和瑞典语。
特征：
GoogleAssistant可以做的功能有：
支持双向通话。在互联网上搜索信息。事件调度设置闹钟可以在你的设备上进行硬件设置。可以显示你的谷歌账户信息。它可以识别物体、歌曲，并且可以读取视觉信息。优点：
它可以在你的手机、扬声器、手表、笔记本电脑、汽车和电视上。你可以删除以前的对话。缺点：
要将其与扬声器搭配使用，你必须安装支持Google助理的扬声器。工具成本/计划详情：免费。你可以从Play商店下载或安装它。
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最佳人工智能软件：附加工具#11)Ayasdi
Ayasdi为金融、医疗保健和公共部门提供人工智能。它为应用程序开发提供了一个可扩展、可靠和可管理的框架。
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#12)Scikitlearn
人工智能软件排行榜：它是一个开源、简单且可重用的数据分析工具。它用于分类、回归、对象分组、预处理、模型选择和降维。此工具适用于Python编程语言。
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#13)Meya
此工具适用于开发人员。它提供了认知平台。使用该平台，开发人员将能够构建、训练和托管他们的机器人。
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#14)Viv
人工智能软件哪个比较好？Viv为开发人员提供了一个人工智能平台来分发他们的产品。Viv是Siri开发的个人助理。
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#15)区块链
区块链是一个免费的钱包。它用于数字货币交易。你将能够发送、接收和存储数字货币。
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人工智能软件评测总结在本文中，我们探索了市场上可用的所有最佳人工智能软件。
对于机器学习，上述所有软件都很好，但与前10名中的其他软件相比，AzureMachineLearningStudio和H2O更容易使用。
作为虚拟助手谷歌，Alexa和Cortana同样出色。
中国人工智能上市企业排名TOP100
上周铅笔道发布人工智能应用独角兽TOP90，今天铅笔道将持续发布人工智能榜单系列之《2021真榜•人工智能应用最具商业价值•上市公司排行榜TOP100》：100家企业脱颖而出，登顶榜单。铅笔道特发此文，以表彰它们。
数字经济是国家重点关注的新经济方向，而人工智能是数字经济的代表产业。人工智能当前的关注重点，不在于技术或产品本身，而在于“应用”。只有解决“应用”问题，它才能从一个实验室产品，变成一个市场化产品：企业才能可持续盈利。
这也是本期榜单的初心：发掘一批最具应用价值的人工智能企业。而让人兴奋的是，最近几年，人工智能的应用成果已经在各个产业开花。
人工智能与未来城市结合，新一代拥有智慧大脑的现代化城市全副武装。
人工智能与医疗结合，各类软、硬件机器人层出不穷，让诊断、手术等各个环节有了颠覆性改变。
人工智能与智能制造结合，让制造业的研发设计生产制造大大提速。
人工智能与企业经营结合，各类客服、财务机器人出现，帮助我们从繁琐、重复的工作中解脱出来。
......
通过榜单，我们期待将这些应用成果发掘出来，以供产业借鉴，最终助推产业人工智能化。
本期真榜基于2020-2021年对外披露的相关数据，从盈利能力、偿债能力、营运能力和发展潜力四个方面一共选取9项财务指标，运用Topsis法改进的因子模型对公司综合得分进行排序，根据最优因子方案贴近度来评价人工智能概念股版块上市公司的投资价值，共评选出100家上市公司。
考虑到榜单的广泛影响力，在结果正式发布前，铅笔道特此声明：真榜致力于做创新经济“不说谎的榜单”，即“用最真实客观的评价手段，发现影响时代的创新者”，但在实际评估中，榜单结果将难以避免地受到复杂的客观因素影响。
具体受制因素来自6个方面：
1.企业明确声明不参评榜单，这会影响排名的绝对客观性
2.上述公司所用数据均来源于各大公司公开对外披露的年报
3.由于启动时间所限，榜单数据来源截止于2021年6月
4.评价方法基于Topsis法改进的因子模型对公司综合得分进行排序，根据最优因子方案贴近度得出最终结果，可能无法绝对客观
以下为获奖企业名单：
2021真榜·人工智能应用最具商业价值上市公司排行榜TOP100
附：以下为本期真榜详细评价系数（满分1分），因版面有限仅公示总分。
铅笔道介绍
铅笔道是中国第三代创新创业服务平台，致力于发现创新公司，服务创新公司，旗下涵盖投融资、新媒体、PR等服务。
目前，铅笔道用户覆盖3000万创新公司，其APP、公众号、官网等平台已积累约100多万创投圈活跃用户，深度链200000+股权投资人，覆盖活跃投资机构4000+。过去5年，铅笔道累计采访了13000名创新公司，据公众号数据统计，垂直原创内容数在创新创业圈排名TOP1。
铅笔道已经完成四轮融资，股东不乏真格、软银中国、险峰长青、英诺天使、BAI、YC中国（现奇绩创坛）等TOP投资机构。
10个最佳的人工智能开发框架和AI库
编辑推荐:本文主要讲解了10个人工智能开发框架和AI库分别是什么及优缺点。本文来自于云+社区，由火龙果软件Anna编辑、推荐。人工智能（AI）已经存在很长时间了。然而，由于这一领域的巨大进步，近年来它已成为一个流行语。人工智能曾经被称为一个完整的书呆子和天才的领域，但由于各种开发库和框架的发展，它已经成为一个友好的IT领域，并有很多人正走进它。
在这篇文章中，我们将研究用于人工智能的优质库，它们的优缺点以及它们的一些特征。让我们深入并探索这些人工智能库的世界！
1.TensorFlow
“使用数据流图表的可伸缩机器学习的计算”
语言：C++或Python。
当进入AI时，你会听到的第一个框架之一就是Google的TensorFlow。
TensorFlow是一个使用数据流图表进行数值计算的开源软件。这个框架被称为具有允许在任何CPU或GPU上进行计算的架构，无论是台式机、服务器还是移动设备。这个框架在Python编程语言中是可用的。
TensorFlow对称为节点的数据层进行排序，并根据所获得的任何信息做出决定。点击查看详情！
优点：
使用易于学习的语言（Python）。
使用计算图表抽象。
用于TensorBoard的可用性的可视化。
缺点：
这很慢，因为Python不是语言中最快的。
缺乏许多预先训练的模型。
不完全开源。
2.MicrosoftCNTK
“开源深度学习工具包”
语言：C++。
我们可以称之为微软对Google的TensorFlow的回应。
微软的计算网络工具包是一个增强分离计算网络模块化和维护的库，提供学习算法和模型描述。
在需要大量服务器进行操作的情况下，CNTK可以同时利用多台服务器。
据说它的功能与Google的TensorFlow相近；但是，它会更快。在这里了解更多。
优点：
这是非常灵活的。
允许分布式训练。
支持C++、C＃、Java和Python。
缺点：
它以一种新的语言――网络描述语言（NetworkDescriptionLanguage,NDL）来实现。
缺乏可视化。
3.Theano
“数值计算库”
语言：Python。
Theano是TensorFlow的强有力竞争者，是一个功能强大的Python库，允许以高效率的方式进行涉及多维数组的数值操作。
Theano库透明地使用GPU来执行数据密集型计算而不是CPU，因此操作效率很高。
出于这个原因，Theano已经被用于为大规模的计算密集型操作提供动力大约十年。
然而，在2017年9月，宣布Theano的主要开发将于2017年11月发布的1.0版本后停止。
这并不意味着它是一个不够强大的库。你仍然可以随时进行深入的学习研究。在这里了解更多。
Theano
data-intensivecomputations
优点：
正确优化CPU和GPU。
有效的数字任务。
缺点：
与其他库相比，原生Theano有点低级。
需要与其他库一起使用以获得高度的抽象化。
AWS上有点bug。
4.Caffe
“快速、开源的深度学习框架”
语言：C++。
Caffe是一个强大的深度学习框架。
像这个清单上的其他框架一样，深度学习的研究速度非常快。
借助Caffe，您可以非常轻松地构建用于图像分类的卷积神经网络（CNN）。Caffe在GPU上运行良好，这有助于在运行期间提高速度。查看主页获取更多信息。
Caffe主要的类有：
mainclasses
优点：
Python和MATLAB的绑定可用。
性能表现良好。
无需编写代码即可进行模型的训练。
缺点：
对于经常性网络不太好。
新体系结构不太好。
5.Keras
“人类的深度学习”
语言：Python。
Keras是一个用Python编写的开源的神经网络库。
与TensorFlow、CNTK和Theano不同，Keras不是一个端到端的机器学习框架。
相反，它作为一个接口，提供了一个高层次的抽象化，这使得无论它坐落在哪个框架上，神经网络的配置都会变得容易。
谷歌的TensorFlow目前支持Keras作为后端，而微软的CNTK也会在很短的时间内做到这一点。在这里了解更多。
优点：
它是用户友好的。
它很容易扩展。
在CPU和GPU上无缝运行。
与Theano和TensorFlow无缝工作。
缺点：
不能有效地用作独立的框架。
6.Torch
“一个开源的机器学习库”
语言：C。
Torch是一个用于科学和数字操作的开源机器学习库。
这是一个基于Lua编程语言而非Python的库。
Torch通过提供大量的算法，使得深度学习研究更容易，并且提高了效率和速度。它有一个强大的N维数组，这有助于切片和索引等操作。它还提供了线性代数程序和神经网络模型。点击查看详情！
优点：
非常灵活。
高水平的速度和效率。
大量的预训练模型可用。
缺点：
不清楚的文献记录。
缺乏即时使用的即插即用代码。
它基于一种不那么流行的语言――Lua。
7.Accord.NET
“机器学习、计算机视觉、统计和.NET通用科学计算”
语言：C＃。
这是专为C＃程序员设计的。
Accord.NET框架是一个.NET机器学习框架，使音频和图像处理变得简单。
这个框架可以有效地处理数值优化、人工神经网络，甚至可视化。除此之外，Accord.NET对计算机视觉和信号处理的功能非常强大，同时也使得算法的实现变得简单。检查主页面。
优点：
它有一个强大而积极的开发团队。
非常有据可查的框架。
质量可视化。
缺点：
不是一个非常流行的框架。
比TensorFlow慢。
8.SparkMLlib
“可扩展的机器学习库”
语言：Scala。
Apache的SparkMLlib是一个非常可扩展的机器学习库。
它非常适用于诸如Java、Scala、Python，甚至R等语言。它非常高效，因为它可以与Python库和R库中的numpy进行互操作。
MLlib可以轻松插入到Hadoop工作流程中。它提供了机器学习算法，如分类、回归和聚类。
这个强大的库在处理大型数据时非常快速。
优点：
对于大规模数据处理非常快速。
提供多种语言。
缺点：
陡峭的学习曲线。
即插即用仅适用于Hadoop。
9.Sci-kitLearn
“用Python的机器学习”
语言：Python。
Sci-kitlearn是一个非常强大的机器学习Python库，主要用于构建模型。
使用numpy、SciPy和matplotlib等其他库构建，对统计建模技术（如分类、回归和聚类）非常有效。
Sci-kitlearn带有监督学习算法、无监督学习算法和交叉验证等功能。点击查看详情！
优点：
许多主要算法的可用性。
有效的数据挖掘。
缺点：
不是构建模型的最佳选择。
GPU效率不高。
10.MLPack
“可扩展的C++机器学习库”
语言：C++。
MLPack是一个用C++实现的可扩展的机器学习库。因为它是用C++编写的，所以你可以猜测它对于内存管理是非常好的。
MLPack以极高的速度运行，因为高质量的机器学习算法与库一起出现。这个库是对新手友好的，并提供了一个简单的API使用。点击查看详情！
优点：
非常可扩展。
Python和C++绑定可用。
缺点：
不是最好的文献记录。
人工智能AI品牌排行前十名
榜单说明：人工智能AI十大品牌排名数据是由品牌网品牌数据研究部门通过收集整理人工智能AI品牌资料，基于大数据统计、人为根据人工智能AI市场及参数条件变化的分析研究专业测评而得出的人工智能AI十大品牌排行榜，是大数据、云计算、数据统计真实客观呈现的排名结果。品牌网是国内较早专注于一站式品牌服务的平台，历史悠久且权威公正的测评机构/大数据云计算公司，通过广泛收集整理汇编全球权威数据，定期发布更新客观公正的排行榜！更多详情>