ai人工智能开发

2019年技术最热门的话题无疑是人工智能。 像Facebook,Amazon,Google,Microsoft这样的大公司正在AI领域投资。

最令人震惊的是智能手机也试图向AI倾斜。 他们正在该领域的研究中努力工作。

如今,人们正在寻找使自己的生活变得轻松舒适的方法。 人工智能是实现这一目标的唯一方法。

那么对于开发人员来说最好的AI工具是什么? 让我们来看看前五名。

1.亚马逊网络服务

Amazon Web Services(AWS)随附了一些针对工程师的AI工具箱。 例如,AWS Rekognition使用AI将图片转换和面部确认制作到具有正常生物识别安全亮点的应用程序中。

此外,AWS Lex是亚马逊自己的右手Alexa背后的开源设备。 这项创新使设计师能够将聊天机器人整合到便携式和Web应用程序中。 然后,AWS Polly再次使用AI将语音机器人化,以24种方言和47种语音组成内容。

2. AI-ONE

这是一种使工程师能够在几乎所有产品应用程序中制造精明伙伴的设备。 通常被称为有机唤起的知识,ai-one的Analyst Toolbox随附有:

  • 蜜蜂
  • 建筑专家
  • 记录库

该设备的主要优点是能够将信息转换为指导原则的摘要集,从而使自上而下的ML和AI结构成为可能。

3. DEEPLEARNING4J

Deeplearning4j或Java深度学习是用于Java和Java虚拟机(JVM)的主要开源深度学习(DL)库。 它特别旨在继续在大型业务应用程序(例如Apache Spark和Hadoop)上运行。

它还包含以下内容:

  • 玻尔兹曼机
  • 深度自动编码器
  • 深刻的信念网
  • Doc2vec
  • 递归神经张量系统
  • 堆叠式去噪自动编码器
  • Word2vec

4. APACHE MAHOUT

这是一个自适应ML计算库,可以通过使用MapReduce世界视图在Apache Hadoop上实现。 因此,当所有巨大的信息都存放在Hadoop分布式文件系统(HDFS)上时,您可以利用Apache Mahout提供的信息科学设备来识别那些巨大的信息集中的重要示例。

Apache Mahout任务的主要余地是,它使从大量信息中获得真正的激励变得更加简单和快捷。

更多有用的资源:

人工智能技术如何帮助企业改善营销

人工智能将如何影响未来的网络发展?

5.开放式神经网络图书馆(OPENNN)

这是另一个开源工具,基本上是一个用C ++的SL语言编写的类库,用于增强神经系统的活力。

使用此OpenNN设备,您可以实现由卓越而深刻的工程学描绘的神经系统。

6. Infosys Nia

Infosys Nia是一个基于信息的AI平台,由Infosys于2017年开展工作,旨在收集来自个人,程序和遗产框架的权威信息并将其汇总到一个自学习信息库中。

它旨在处理麻烦的业务,例如确定收入和应制造什么物品,了解客户行为,而这仅仅是冰山一角。

Infosys Nia可以使组织有效地监督客户的请求,并通过逐渐传达的危害意识来保护请求付款流程。

7. Accord.NET框架

Accord.NET Framework是一个AI系统,它与用C#编写的声音和图片处理库结合在一起。

该结构旨在供工程师制造应用程序 ,例如,设计确认,PC视觉,PC试用(或机器调试)以及用于商业用途的标志准备。

Accord.NET Framework分为不同的库供客户端浏览。 这些包括逻辑注册,标志和图片准备以及支持库,并具有诸如定期学习计算,连续人脸识别等突出功能,而天空是那里的极限。

8.Protégé

尽管工作以中心为中心,但Protege拥有一套开源工具,非常适合设计人员制作“具有本体的基于信息的应用程序”。

Protege不再需要这两位专家和(在某种程度上)尚不成熟的专家,它为设计师提供了制作,转让,更改和共享应用程序的机会。 Protege还拥有一个运行良好的网络,从而简化了直接调查和共同努力。

9.咖啡

Caffee是一种深刻的学习结构,其速度之快在科学家乃至风险投资客户中都十分普遍。 Caffee由博士创建。 美国伯克利视觉与学习中心(BVLC)的资助。 一个单独的一天,它可以处理超过5000万张图片。 Caffe系统主要用于研究企业,混合媒体,话语甚至视觉。

10. TensorFlow

TensorFlow是Google的开源阶段。 它是人造的意识设备之一。 它提供了一个利用信息流图进行计算的库。 它的站点提供了指导性练习和资产,可以帮助那些了解较少信息的工程师。 它可以在具有多个CPU的各种框架上继续运行。 它甚至可以继续在手机上运行。 它是C ++和Python的基础。

如果上面的列表中缺少您喜欢的工具,请在下面评论,以便我添加。

翻译自: https://www.javacodegeeks.com/2019/06/artificial-intelligence-tools-developers.html

ai人工智能开发

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