十款最佳人工智能软件
市场上逐渐将人工智能软件用于程序，编程和其他目的的计算机化已变得普遍。基于AI的平台具有丰富的机器计算和学习能力，可实现业务流程的自动化。自动化可以节省大量时间和精力。这是十大最佳人工智能软件的列表。
自动化使组织能够更高效，更有利地执行工作。
此外，自动化可以帮助个人更新其技能和能力。您将要使用商业智能软件来促进公司的运营。
最佳人工智能软件1.DeepVisionDeepVision专为个人面部分析而设计，是针对安全性，安全性和商业智能的完美AI解决方案。该软件可有效监视指定区域，以根据年龄，性别和其他详细信息随时间推移识别人员。
它使用面部人口统计模型来了解目标区域内随时间变化的人口统计变化，或用于跟踪客户模式。此外，它还帮助广告商和品牌与目标受众建立联系，以进行产品展示和广告宣传。该模型的创建是通过面部匹配来跟踪个人，以量化访客的访问频率，并帮助零售商立即找到潜在的顾客。
主要特点
它可以使用支持AI的技术识别视频或图像中的个人面孔。该软件可以通过执行面部匹配来检测目标对象的位置。它具有面部识别和检测功能。该软件只需查看人的图像即可立即识别人的脸。凭借其面部人口统计功能，它可以估计人们的性别和年龄。2.Braina它是少数支持多种语言的顶级AI软件之一。Braina也可以用作虚拟语音识别软件。借助于此，可以轻松快捷地将软件语音转换为文本。这个以生产力为中心的商业智能平台支持100多种语言。
主要特点
Braina中集成的工具和功能使用户可以快速完成工作。它与多语言虚拟助手集成在一起。该软件为用户提供了完美的成绩单。另外，它还可以读回非英语文本，以便于用户理解。其无可挑剔的语音命令使用户可以使用自己的语音搜索，播放/暂停/停止媒体。使用此软件，用户可以在不费力的情况下调整窗口大小，打开网站，文件夹和文件并执行其他任务。3.GoogleCloudMachineLearningEngine
无论您是希望开展新业务还是计划对现有业务进行数字化转型，GoogleAI技术和云解决方案都将帮助您取得令人难以置信的成功。GoogleCloudMachineLearningEngine是用于训练，调整和分析模型的理想解决方案。它带有ComputeEngine，CloudSDK，CloudStorage和CloudSQL。
该软件还提供了安全耐用的对象存储的好处。其库和命令行工具允许用户利用GoogleCloud。此外，还有用于SQLServer，MySQL和PostgreSQL的关系数据库。
主要特点GoogleCloudMLEngine通过预测和监视这些预测使用户受益。用户可以管理其模型及其多个版本。该解决方案的各个组成部分包括g-cloud，它是用于管理版本和模型的命令行工具。RESTAPI，旨在帮助用户进行在线预测；和GoogleCloudPlatformConsole（用于部署和管理模型的UI界面）。4.Engati使用Engati，用户可以轻松创建规模和复杂程度不同的聊天机器人。它带有150多个模板，因此个人可以快速开始使用聊天机器人。另外，该软件还包括高级“对话流”构建器，高端集成功能以及用于在网站或任何可用渠道上部署漫游器的功能。
该平台使聊天机器人的构建比以往更加轻松。有专门设计用于部署，构建，分析和训练机器人的部分。此外，使用该软件广播的聊天机器人用户信息，门户网站用户，实时聊天和广告系列将使您受益匪浅。
主要特点
使用此软件创建具有成本效益的聊天机器人，并轻松简化客户支持。当聊天代理不在线时，它提供了自动答复的好处。该软件具有自动营销和销售功能。使用此工具，您可以构建聊天机器人，该聊天机器人可以作为交互式，即时的方式让客户获取您的品牌详细信息。通过减轻筛选过程，它也可以减轻人事经理的工作。该软件能够实时对潜在员工进行背景调查。智能聊天机器人可帮助自动解决客户请求。5.Azure机器学习工作室
Azure机器学习Studio是出色的交互式编程软件之一，最适合创建可用于预测分析的商业智能系统。它是用户用来将对象移动到界面的高级工具。
使用此软件，您将有机会探索在云上构建创新的，基于AI的应用程序的新技术。Azure还提供了创新工具，人工智能服务和可扩展基础架构的优势。此外，您还将获得构建智能解决方案所需的资源。
主要特点AzureMachineLearningStudio充当专业人员的交互式工作区。您可以借助从不同来源收集的数据来构建预测分析模型。它是一个交互式平台，可使用数据操作和统计功能来转换和分析数据。您可以轻松确定结果。将分析模块或数据集拖放到界面上，以链接和修改参数和功能，以设计能够在MLStudio中运行的合格且受过训练的模型。借助该软件，您可以通过编写R脚本来准备数据。6.TensorFlowTensorFlow是广受欢迎的开源软件，对于寻求高级数值计算工具的专业人员而言，它是一个完美的解决方案。它具有灵活的架构，可跨多个平台（包括TPU，CPU和GPU）进行计算部署。另外，它可以部署在台式机，服务器，移动设备和其他设备上。
这是Google的AI工程师和研究人员团队的创意。TensorFlow能够进行深度学习和机器学习。而且，它对可在多个科学领域中使用的核心数学表达式提供了强大的支持。
它的一些核心组件包括自然语言处理，决策，聊天机器人，图像识别，数据摄取，多语言，视觉搜索，语音识别，虚拟助手，机器学习和工作流自动化。
主要特点与多维数组有关的数值计算的理想选择为有关机器学习和神经网络的概念提供出色的支持使用CPU和GPU计算的用户受益，而两者需要一个代码用于数据集和各种机器的高度可扩展的计算7.Cortana
像GoogleNow和Siri一样，Cortana是一个智能的个人助理，可以帮助用户启动应用程序，安排约会以及许多其他虚拟任务。它还能够调整设备设置，例如将Wi-Fi切换为关闭和打开模式。该工具还可以回答您的查询，设置提醒，开灯，在线订购比萨等。
主要特点它在Bing搜索引擎上运行。它与XboxOS，iOS，Windows和Android兼容。该平台支持多种语言，包括日语，英语，法语，葡萄牙语，意大利语，德语，西班牙语和中文。使用其语音输入功能，您可以管理和安排会议/重要任务，查找定义，事实等。该工具甚至可以通过语音命令打开系统上的应用程序。8.IBM沃森这是一个基于AI的计算机系统，旨在回答用户的问题。IBMWatson与认知计算集成在一起-包括推理，机器学习，自然语言处理，人工智能等技术的融合。该工具以IBM首任首席执行官ThomasJ.Watson爵士的名字命名，可将人工智能集成到各种业务流程中。它有助于提高组织的生产率和效率，从而可以获得更好的结果。
通常，业务数据采用非结构化的形式，例如语音数据，段落等。借助IBMWatson，专业人员可以系统地整理和组织非结构化数据，以生成所需的信息。IBMWatson的处理速度约为80teraflops，是人类回答问题能力的两倍。
主要特点使用此工具，您将完全控制基本任务。它可以通过保护IP地址，维护数据所有权和保护数据洞察力来处理所有这一切。该软件经过培训，可以重新构想用户的工作流程，而不管他们的工作领域如何。它是运输，医疗保健，金融，教育（包括其他领域）的理想选择。它对几乎所有行业和企业都有深入的了解。该软件可以帮助您做出更快更好的决策。IBM甚至重视数据的最小单位。如果您的数据量很小，则可以分析并确定可能的结果。无需集成任何其他工具，它就可以使用大量数据。通过使用它，您可以轻松地从多个来源访问所需的数据。9.InfosysNia
InfosysNia是一款高度评价的商业智能软件，可以从旧版系统，人员和流程中收集信息。它将数据聚合到一个知识库中，并自动执行IT流程和业务任务。该软件旨在减少人工工作，并找到需要想象力，创造力和激情的客户问题的解决方案。
用户可以利用该平台来获得深入的见解，增强的知识以及探索机会，以简化，优化和自动化复杂的组织流程。
主要特点它有助于增强流程和系统，以增强组织及其员工的能力。它包括一个高级的对话UI。该工具具有用于编程和重复任务的自动化功能。它是结合认知自动化，RPA和预测自动化的自动化平台之一。它可以捕获，处理和重用知识，以更好地开展业务。该平台还能够为用户提供数据分析。它也可以用作机器学习工具。10.Playment它是一个数据标记平台，可以为机器人模型大规模生成训练数据。Playment增强了处理无人机，制图，自动驾驶和类似空间的业务。
该工具已由CYNGN，DriveAI和StarskyRobotics等多家知名研究机构和组织选择。
主要特点支付具有AI和人类智能的独特组合。它可用于映射输出质量。它是一种高质量的工具，能够以100％的准确性组织多个类别的图像。该平台与竞争对手分析和产品比较功能集成在一起。企业使用它来使用户意识到可以带来良好结果的事物以及可能被证明对他们的业务致命的事物。该工具附带一个图像注释套件，允许用户构建对计算机视觉技术有用的数据集。结论这些是当前可用的顶级人工智能软件。该软件非常方便，可以从头开始构建和开发智能应用程序。这些工具具有AI和机器学习的强大组合，个人可以用来改善和简化他们的业务流程。
简而言之，可以说人工智能（AI）已变成商业软件的主要元素。如今，机器学习和AI学习能力经常安装在软件应用程序中，以为客户提供无与伦比的预测和自动化功能等功能。
2023年人工智能开发人员必备的6个工具
软件工程需要创建能够使用逻辑解决确定性问题的算法。然而，由于最近人工智能的崛起，软件工程师创建代码的方式已经改变。
由于人工智能和机器学习在软件开发中解决问题方面的进步，人工智能工具已经改变了程序员的观点。
人工智能对处理大量的数据有帮助。它是独立技术的应用，共同使计算机能够执行通常留给人的操作，以加快程序员的开发方法。如果你正在寻找人工智能开发工具来简化你的开发程序，你就来对地方了。在这篇文章中，我们已经回顾了市场上最好的人工智能开发工具。
让我们开始吧!
什么是人工智能开发和编码工具？
AI开发工具是专门为支持人工智能（AI）系统的开发而设计的软件应用程序和框架。这些工具为开发人员提供各种功能，如数据处理、模型训练、测试和部署，这对建立强大和有效的人工智能和机器学习应用程序至关重要。
人工智能开发工具对于减少构建人工智能应用程序所需的时间和精力至关重要。它们为开发人员提供了一个标准的工作平台，并确保模型的可扩展性、模块化和可维护性。此外，通过这些工具，你可以获得广泛的资源，如文档、教程和论坛，这使开发人员更容易学习和与社区合作。
人工智能是如何用于软件开发的？
人工智能工具和软件促进了自动调试，即模式识别用于全面的错误分析、识别和分类。调试过程加快了，使用深度学习系统更容易发现错误。此外，它还大大减轻了代码生成的负担。如果一个基于人工智能的软件学习了基本模式，它可以简单地通过组装一组预先设定的模块来构建整个程序，就像乐高积木的组装。
人工智能软件助手由于能够智能地加速软件开发过程而变得越来越受欢迎。即使对新人来说，它也能加快学习过程。人工智能助手工具可以充当导师的角色，建议解决方案，提供代码样本，甚至防止新手的错误，如忘记闭合括号。此外，人工智能工具可以通过审查历史日志和生成一组要在系统上执行的测试案例来执行测试。在不做测试的情况下，它也可以准确地预测结果。
人工智能在软件编程中能做什么？
**代码生成：**人工智能可以根据程序员提供的要求和规格来生成代码。
**代码优化：**自动识别和消除代码中的低效率。这可以包括识别冗余或不必要的代码，优化算法和数据结构，以及改善内存使用。人工智能还可以用来预测和预防潜在的性能问题，在它们发生之前。此外，它可以根据特定的性能目标或约束条件自动生成优化的代码。
**错误检测：**人工智能错误检测最常见的方式之一是通过使用机器学习算法，该算法可以分析代码，并识别出表明有错误的模式。这些算法可以在大型的代码数据集上进行训练，以了解什么类型的错误最常见，以及如何识别它们。另一种将人工智能用于错误检测的方式是通过使用自然语言处理（NLP）算法。这些算法可以分析错误报告和其他文件，以确定与特定类型的错误相关的常见模式和关键词。
**代码完成：**人工智能可以根据上下文和开发人员的编码风格建议代码完成选项。测试：通过生成测试案例和识别潜在的问题，实现测试过程的自动化。越来越多的智能软件测试能力推动测试执行，可靠地限定和重现问题，缩短开发周期，确保更高质量的结果。代码审查：自动化代码审查和性能优化--使用机器学习的参数，避免人类驱动的重复回归和性能测试。
2023年广泛使用的6大AI开发和编码工具
想要为你的SDLC提供最好的AI开发工具吗？这些工具可以帮助你：
1**.MxNet**
Mxnet是一个功能强大、适应性强的深度学习库。来自多个机构和企业的研究人员和工程师可以在MXNet上共同工作。MXNet广泛的Python应用编程接口（API）适合于Python的庞大用户群。当开发者使用时，MXNet提供的复杂工具可以充分释放GPU和云计算的潜力。虽然这些方法和工具可以应用于各种数学计算，但MXNet特别专注于促进大规模深度神经网络的创建和部署。
MxNet的主要特点
通过一个混合前端提供灵活性和支持，可以在命令式和符号式模式之间轻松切换。研究和生产可以使用可扩展的、分布式的学习和性能优化。支持Scala、Julia、Clojure、Java、C++、R和Perl，并与Python紧密互动。在计算机视觉、自然语言处理、时间序列等方面有应用。**支持的平台：**Windows,Mac,andLinux**价格：**免费使用
2**.TensorFlow**
TensorFlow是一套机器学习框架、工具和资源。在全球范围内，一个庞大的学术社区依靠这个框架来创建尖端的ML模型。
它是一个免费和公开的机器学习库，用于创建可靠和有效的基于ML的软件。因为这个工具，开发者可以使用不仅仅是个别供应商提供的功能来解决机器学习挑战。
TensorFlow的主要特点
通过TensorFlow中的DTensor实现了跨多个设备的分布式模型训练。提供与平行空间训练和利用分散在不同设备上的数据的平行训练的兼容性。通过对Keras等高级API的支持，允许快速调试和模型迭代，简化了模型创建。提供一套资源，旨在简化开发人员在AI项目上的工作。支持的平台：Windows、Mac和Linux。价格：免费使用
3**.H20**
H2O是一个基于云的人工智能平台，允许任何数据分析师、开发人员或数据科学家在几分钟内创建高质量的人工智能模型和应用程序，迅速向企业客户提供人工智能。以前，这个过程可能需要几个月甚至几年。但其强大的自动化ML功能使尖端的人工智能模型和程序可以轻松开发。
H2O的主要特点
由一个用户友好的人工智能应用商店组成，使开发人员能够简单地将新的应用程序部署到客户手中你用这个工具建立的模型可以在企业内部、云和其他基础设施之间移植。利用TFIDF、CNN和GRU等提取文档特征的技术，将文本转换为有用的特征。包括卓越的ML模型，用于发现大量交易数据中的欺骗行为，以应用于实时安全监控。支持的平台：Windows、Mac和Linux。价格：免费至每月30美元
4**.Mintlify**
通过自动化，特别是自动化文档生成，Mintlify希望解决与文档相关的问题。使用NLP和网络刮削等工具，该公司的平台可以读取代码并生成描述它的文档。只要高亮显示代码就会触发这个工具生成文档的过程。
它通过创建文档来节省时间并改善你的代码库。此外，Mintlify在未来向他人解释他们的代码时，可以节省高级开发人员的时间。
Mintlify的主要特点
通过扫描"过时"的部分和检测用户互动来提高文档的可读性。它不保留任何代码，并在存储和传输过程中对所有用户数据进行加密。包括支持与Slack、Dropbox和GitHub等知名工具的集成，以简化和自动化开发和项目管理流程。包括6000多个活跃账户的用户群。支持的平台：Windows、Mac和Linux价格：每月免费至120美元
5**.ScikitLearn**
ScikitLearn（又称sklearn）是一个流行的开源机器学习库，旨在为分类、回归、聚类和降维任务提供一系列有监督和无监督的学习算法。
Scikit-learn为建立机器学习模型提供了一个用户友好和高效的API。它包括广泛的预处理技术，用于处理缺失数据、缩放特征，以及将数据转换为适合建模的格式。
ScikitLearn的主要特点
包括一系列用于评估模型性能的模型评估技术，如交叉验证和网格搜索。可以很容易地与Python生态系统中的其他工具和库集成。包含许多常见的人工智能和数据挖掘任务的计算，如串联、重合和排序。建立在其他流行的Python科学计算库之上，如NumPy、SciPy和matplotlib。支持的平台：Windows,Mac,andLinux价格：免费使用
6**.Rainbird**
Rainbird是一个历史不长的尖端人工智能平台。Rainbird套件包括RainbirdInfer模块、RainbirdFlow模块和RainbirdAutoML模块，所有这些都可以通过RainbirdStudio界面访问。您可以使用该工具的全新人工智能组件RainbirdAutoML与机器学习进行模型训练和部署。
雨鸟的主要特点
使用强大的推理引擎来实现决策过程的自动化。你可以利用RainbirdInfer训练的模型结果获得更高质量的预测。用户可以在知识地图的帮助下生成决策逻辑的可视化。允许开发复杂决策的综合方法。支持的平台：Windows、Mac和Linux价格：免费使用
关于更多的人工智能开发和编码工具，请查看我的这篇博文。除了上面已经提到的六个工具之外，它还介绍了：
TabnineOtter.aiPyTorchGitHubCopilotWingPro总的来说，人工智能（AI）已经彻底改变了我们开发软件的方式。随着人工智能驱动的软件开发工具的兴起，开发人员可以简化开发过程，并比以往更快地创建高质量的应用程序。
从数据处理到自然语言处理，有大量的人工智能开发工具可供选择，我们希望你在阅读本文后能找到最好的工具。
人工智能细分领域常用的开发软件是什么
链接：https://www.zhihu.com/question/421105005
编辑：深度学习与计算机视觉
声明：仅做学术分享，侵删
机器学习、NLP、CV、SLAM、机器视觉、人脸识别、图像识别、语音识别、推荐系统、知识图谱等人工智能领域常用的开发软件各是什么？它们都有深度学习的功能吗？
作者：金天
https://www.zhihu.com/question/421105005/answer/1486192914
人工智能常用的开发软件？我猜测你指的是框架，当然也可能包括IDE，没关系，我将统统给予解答。
首先我认为人工智能已经变成了一个十分成熟的领域，就跟四五年前各种Java培训班，前端培训班，.NetC#等语言培训班一样，现在随处可见的人工智能速成班依旧重蹈着昔日开发领域的步伐。这并非偶然，都是市场驱动导致。
1年前我们还在苦恼一些好用的模型无法部署到更低端的芯片上，而现在我们已经有了很厉害的各个精度的量化算法，各大硬件的前向推理框架已经把速度做到了前所未有的快，甚至大家已经在思考如何做图优化，如何把深度学习模型当成是编译器来做等等;2年前我们还在纠结用什么训练框架，我们还在纠结如何用tensorflow生成需要的数据格式，而现在，我们有超过五种深度学习训练框架可供选择，有超过数十个甚至更多的深度学习周边辅助库来帮助你完成目标...
可以说，深度学习的发展之快速，领域之深入，应用之广阔，可能远超乎你的想象，它正在成为新一代的技术基石，就如同上个世纪八十年代的DOS操作系统一样。
话说回来，就我们通常什么软件，分为几个方面来阐述：这篇回答即是回答题猪的问题，同时也希望给后来者一个锦囊
深度学习模型的训练框架
这个你可以选择的很多，比如Pytorch，比如TensorFlow，比如PaddlePaddle，甚至是天元。这些都有各自的优点和缺点。在这里我只告诉大家最好的选择，至于为什么还需要大家自己去探索，或者自己去踩坑，当然这个最好永远是相对的，不是绝对的答案，我建议选择pytorch。
部署框架
我很建议每一位学习人工智能的同学，合理的选择自己的方向，在我看来，当你入门之后，摆在你面前的有两条路，一条路是学术路线，一条路是工业路线。不管你选择哪一条，我认为都有不错的前景。如果你思路开阔，喜欢阅读英文文献，我建议你深入的选择学术路线，那么就不需要过多的关注或者触碰部署方面的东西;如果你喜欢实践，你不喜欢论文里面那些不告诉输入尺寸就对比时间的傻逼，你不喜欢做一个牛逼的东西但是用不起来，那你可以深入部署，往工程方面靠。不管怎样，这两个方向其实也不冲突，关键是看个人精力是否允许你可以两条腿走路。
说道部署框架，其实现在用的比较多的是透过ONNX的方式进行转换。这在很多框架里面支持的已经很好了，比如pytorch，就可以通过onnx部署到GPU上，通过TensorRT加速可以让网络模型提速很多，也可以通过ONNX转到ncnn或者mnn，部署到移动端不在话下。
这里面其实有一个很有意思的逻辑，大家可以想一下为什么需要有一个ONNX的角色存在？不得不说微软是很有先见之名的。随着ONNX的发展，它确实已经发展成了比较标准的网络模型定义格式。未来毫无疑问也会有更多的东西在这上面构建。比如以后会极大发展起来的深度学习编译器等。
总结来说，部署框架分为CPU和GPU，GPU毫无疑问，你不管哪个公司做的，哪个人做的，都做不过英伟达，毕竟芯片是人家做的。所以说这里面有一个很确定的第一性原理在里面。CPU的就八仙过海各显神通了。业内用的比较多得是ncnn和mnn。ARM旗下主导的Tengine也是一个不错的推理框架。
数据处理
鲁迅曾经说过：数据科学家80%的工作是在数据处理上。其实没有错的，数据的准备，清洗，标签制作，数据集格式的转换等等，你将会有很大一部分工作是做这个。
那么这一部分我也推荐一些工具给大家。首当其冲的，当然是自家的库了。
pipinstallalfred-py这个库干什么的？有什么用？简单来说它就是，我直接贴github链接吧：
https://github.com/jinfagang/alfred
感兴趣的同学可以去看看。
当你需要可视化VOC的数据，coco的数据，你需要从voc转到coo，coco转到voc，voc转yolo，yolo转coco等等，你自己写脚本会累死的。有了他，你就可以找到归属感。
IDE
最后说一下写代码不能不说IDE。到目前为止，我一般只用vscode。
作者：SunArieshttps://www.zhihu.com/question/421105005/answer/1473432606
主流TensorFlow和PyTorch生态肯定少不了了。一般还会配合其他各种小工具，如sklearn、opencv、numpy等等，甚至还有按键精灵的。因为人工智能是一个大课题，不可能仅一到两个工具软件就能完解所有问题，所以工具也在发展，自己也要会写些辅助工具帮助研究。
作者：西涛
https://www.zhihu.com/question/421105005/answer/1511837167
开发框架tensorflow，pytorch，numpy，pandas，sklearn，开发IDEpycharm，vscode，jupytornotebook等
作者：marsggbohttps://www.zhihu.com/question/421105005/answer/1497062214
1.写代码VSCode用来写代码
Vscode超级推荐的快捷键：Ctrl+D
比如一个文件里一共有10个myname字符，你想把前面5个替换成youname,那么你就可以首先鼠标选中第一个myname，然后按五次 Ctrl+D后就可以选中前面5个myname，之后你只需要在键盘上写入youname，就完成了替换。
其他快捷键想到再补充
2.框架框架推荐Pytorch，或者TensorFlow>=2.0
很多人都基于Pytorch做了封装，更进一步简化框架使用门槛，比如Pytorch-lightning，fast.ai，还有我自己写的裁缝库（各种封装哈哈哈，不过感觉挺好用的）torchline
3.调试调试代码很多人都用Pycharm，但是在服务器上你怎么办呢？这里强烈推荐ipdb
pipinstallipdb用法很简单
首先运行py文件
python-mipdbmain.py之后就会进入命令调试
bmain.py:15 这个表示在第15行设置一个断点
butils/other_file.py:66同理你也可以在其他文件里设置断点，只要指定路径就好了
clear1 取消第一个断点
c运行到下一个断点
n运行到下一行代码
s 这个命令可以进入某一个函数进行调试
r这个命令是直接跳转到return语句，一般用在函数里或者for循环语句
ipdb常用的命令就是这些，欢迎补充。
4.Windows下命令行工具Cmder超级推荐，用过的都说好，比Windows自带的命令行窗口好用很多，同时支持Linux下的很多命令，用起来很顺滑。https://cmder.net/
5.代码版本控制Vscode的插件库里宝库非常多，这里推荐安装Gitgraph，有了这个后你不用再记忆那么多git命令了
6.Markdown写笔记推荐小书匠软件，好看免费还好用
其他可选：
印象笔记
OneNote
有道笔记
7.论文阅读软件还在用阿逗比的Acrobat或者福昕阅读器吗？学术论文用这些看的话各种知识点七零八落的，这个时候你需要。http://www.bookxnote.com/
是的，这个软件也是免费的哦，这个软件是Windows版本的Marginnote，关键目前是免费的，而且你可以通过搭配坚果云完成文档和笔记的云同步，简直香到不行，都舍不得推荐给你们，生怕用的人多开始收费。
8.知识脑图这里强推Xmind，懂的都懂哈哈哈
9.Visio替代品Visio常用来话流程图，但是除非你下载盗版的，不然穷逼用不起，所以我当然还是推荐几个免费的。
坚果云自带这个功能，但是好像目前版本不支持导出PDF了，所以不爱ta了
ProcessOn在线流程图画图工具，免费用户好像可以创建10个文档，其实也是够用了
重磅来了！！！Drawio最好没有之一！！！
免费、功能强大、支持导出各种格式、还可以备份到谷歌云、GitHub、gitlab、本地等，好用到想哭啊。https://app.diagrams.net/
10.Mathpix
Mathpix可以非常方便地将图片中的数学公式转化成latex代码，写论文超级方便。每个月好像只有一定数量的免费使用次数，如果你使用频率很高，可以去闲鱼买账号https://mathpix.com/
11.Mobaxterm跑实验肯定要用到服务器，这里强烈推荐MobaXterm，ssh和ftp等功能这个软件都有，用起来非常方便。12.OneCommander超级好用的文件管理器，可以以树形结构展示不同层次文件夹的内容，不用在不同文件夹里来回切换了
☆END☆
如果看到这里，说明你喜欢这篇文章，请转发、点赞。微信搜索「uncle_pn」，欢迎添加小编微信「mthler」，每日朋友圈更新一篇高质量博文。
↓扫描二维码添加小编↓
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。
点击这里获取官方网址。
#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。
点击这里获取官方网址。
#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。
点击这里获取官方网址。
#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
点击这里获取官方网址。
#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
点击这里获取官方网址。
#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。
点击这里获取官方网址。
#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。
点击这里获取官方网址。
#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。
点击这里获取官方网址。
#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。
点击这里获取官方网址。
#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。
点击这里获取官方网址。
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。
点击这里获取官方网址。
#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。
点击这里获取官方网址。
#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。
点击这里获取官方网址。
#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。
点击这里获取官方网址。
#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。
点击这里获取官方网址。
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。