基本AI框架促进组织、开发和重用
框架用于帮助用户以更简单、更有效的方式编写和开发应用程序，从而促进未来的组织、开发和重用。
框架处于不断发展的过程中，以及不同系统的创建以产生新的人工智能模型所需的特征。
框架类型
框架是创建程序、库和解释语言等的基础。有不同的类型可以适应您要执行的项目的需要。要选择最适合您的，有必要观察它的特点，并了解我们想做的事情的一般和具体需求。
这种工作环境的兴起和发展，主要是由于不同类型的智能设备的创造和发展。
开源
开源框架是开源软件，也就是说，构成它的源代码是在免费使用许可下公开发布的，允许使用它的人在没有任何类型的版权许可的情况下使用和修改它。
这意味着开发人员可以使用开源代码并以相同的方式使用它，减少它，修改它，并改进它。它们基于协作方法。
今天有几种流行的开源软件，其中我们可以重点介绍一下：
tensorflow - 拥有工具、库和资源，可让您轻松推广和应用基于人工智能的新流程。
apache systemml：创建用于简化从 r 或 python 等语言（通常用于小数据量的使用）到 scala 等大数据系统的算法扩展过程。
torch：基于 lua 编程语言的开源学习库，提供优秀的深度学习算法。
谷歌人工智能
这家互联网巨头拥有不同的框架，允许根据每个开发人员的需求开发不同的工作环境。
其中之一是神经结构化学习（nsl）。nsl 允许生成神经图模型并应用有监督、无监督或混合 ai 训练技术来生成不同的预测。
google 开发的另一个框架是 flutter。flutter 是一个开源 ui 软件开发工具包，适用于用户创造性的原生移动应用程序，包括 android 和 ios。它还用于从单个代码库创建跨平台应用程序，例如 android、ios、linux、mac、windows、google fuchsia、web 平台和其他 web 应用程序。
微软 azure 认知服务
微软还开发了自己的框架来帮助开发人员创建智能应用程序并促进他们的创作。
在 microsoft azure 认知服务的框架目录中，您可以找到五个主要支柱：愿景、语音、语言、网络搜索和决策。
亚马逊 ia
亚马逊是另一家在开发易于适应公司需求的人工智能框架方面不能落后的互联网巨头。
亚马逊提供范围广泛的产品，包括计算、存储、数据库和业务应用程序。
人工智能工具
如果你环顾四周，你会发现惊人的事情正在发生。自动驾驶汽车和人工智能语音助手，例如 alexa，能够检测我们的声音并回答我们的问题。
尽管人工智能具有巨大的潜力，但在该领域执行软件开发项目可能很困难。为此类项目进行计划和预算需要大量经验。
反过来，人工智能解决方案的开发也不是一个一维的项目，因为您可能必须使用多种方法来实现目标。在进行这样的复杂项目时，您需要使用正确的工具包，因此拥有一套强大的 ai 开发工具非常重要。
最好的人工智能软件开发工具。
azure 机器学习工作室
基于云的解决方案，所有操作都在其中处理。在 azure ml 的帮助下，工程师可以设计功能来改善客户服务、设置预测、预测设备故障以及更多应用程序。
ibm 沃森
这是一个能够学习、理解和预测的自给自足系统。由于其广泛的功能，它可以应用于各个科学技术领域。
ibm watson 为第三方应用程序和服务提供 api。基于这个api平台，开发者可以实现语音转文本、机器学习和数据科学功能，并在人工智能的整个生命周期中跟踪人工智能的结果。此外，使用 watson assistant，开发人员可以在他们的应用程序中创建对话界面。因此，ibm watson 旨在创建简化工作的软件。
谷歌云人工智能平台
谷歌是另一家提供人工智能平台的云计算巨头。该平台允许用户大规模训练机器学习模型，更具体地说，该平台允许用户在云中构建、部署和管理他们的机器学习模型。
深度学习 4j （dl4j）
主要计算是用 c、c++ 和 cuda 编写的。该库是为业务应用程序开发的。得益于 apache spark 和 hadoop 框架，dl4j 充分利用了分布式计算。
迅捷人工智能
为 swift 语言创建的库，仅在 mac 计算机上使用。swift ai 主要结合深度学习算法用于神经网络设计。swift ai 的领域被认为是书面语音的识别。
结论
列出的工具提供了许多优势和功能来帮助人工智能和机器学习、视觉功能（如对象识别）、语音功能（如语音识别）以及语言技能（如机器翻译和知识挖掘）。
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框架是创建程序、库和解释语言等的基础。有不同的类型可以适应您要执行的项目的需要。要选择最适合您的，有必要观察它的特点，并了解我们想做的事情的一般和具体需求。
这种工作环境的兴起和发展，主要是由于不同类型的智能设备的创造和发展。
开源
开源框架是开源软件，也就是说，构成它的源代码是在免费使用许可下公开发布的，允许使用它的人在没有任何类型的版权许可的情况下使用和修改它。
这意味着开发人员可以使用开源代码并以相同的方式使用它，减少它，修改它，并改进它。它们基于协作方法。
今天有几种流行的开源软件，其中我们可以重点介绍一下：
tensorflow - 拥有工具、库和资源，可让您轻松推广和应用基于人工智能的新流程。
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torch：基于 lua 编程语言的开源学习库，提供优秀的深度学习算法。
谷歌人工智能
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其中之一是神经结构化学习（nsl）。nsl 允许生成神经图模型并应用有监督、无监督或混合 ai 训练技术来生成不同的预测。
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微软 azure 认知服务
微软还开发了自己的框架来帮助开发人员创建智能应用程序并促进他们的创作。
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亚马逊 ia
亚马逊是另一家在开发易于适应公司需求的人工智能框架方面不能落后的互联网巨头。
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人工智能工具
如果你环顾四周，你会发现惊人的事情正在发生。自动驾驶汽车和人工智能语音助手，例如 alexa，能够检测我们的声音并回答我们的问题。
尽管人工智能具有巨大的潜力，但在该领域执行软件开发项目可能很困难。为此类项目进行计划和预算需要大量经验。
反过来，人工智能解决方案的开发也不是一个一维的项目，因为您可能必须使用多种方法来实现目标。在进行这样的复杂项目时，您需要使用正确的工具包，因此拥有一套强大的 ai 开发工具非常重要。
最好的人工智能软件开发工具。
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ibm 沃森
这是一个能够学习、理解和预测的自给自足系统。由于其广泛的功能，它可以应用于各个科学技术领域。
ibm watson 为第三方应用程序和服务提供 api。基于这个api平台，开发者可以实现语音转文本、机器学习和数据科学功能，并在人工智能的整个生命周期中跟踪人工智能的结果。此外，使用 watson assistant，开发人员可以在他们的应用程序中创建对话界面。因此，ibm watson 旨在创建简化工作的软件。
谷歌云人工智能平台
谷歌是另一家提供人工智能平台的云计算巨头。该平台允许用户大规模训练机器学习模型，更具体地说，该平台允许用户在云中构建、部署和管理他们的机器学习模型。
深度学习 4j （dl4j）
主要计算是用 c、c++ 和 cuda 编写的。该库是为业务应用程序开发的。得益于 apache spark 和 hadoop 框架，dl4j 充分利用了分布式计算。
迅捷人工智能
为 swift 语言创建的库，仅在 mac 计算机上使用。swift ai 主要结合深度学习算法用于神经网络设计。swift ai 的领域被认为是书面语音的识别。
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