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。
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。