什么是人工智能 (AI) 軟件

它是能夠模擬智能人類行為的軟件。從更廣泛的角度來看，它是一種計算機應用程序，可以學習數據模式和洞察力，以智能地滿足特定客戶的痛點。

人工智能包括以下內容：

• 機器學習(ML)：允許計算機收集數據并從中學習以產生見解。
• 深度學習(DL)：ML的進一步發展，用于檢測大量數據中的模式和趨勢并從中學習。
• 神經網絡：旨在學習和識別模式的互連單元，很像人腦。
• 自然語言處理（NLP）：NLP 支持AI閱讀、理解和處理人類語言的能力。
• 計算機視覺：教計算機從圖像和視頻中收集和解釋有意義的數據。

這些功能被用來為不同的用例構建人工智能軟件，其中最重要的是知識管理、虛擬輔助和自動駕駛汽車。隨著企業必須梳理大量數據以滿足客戶需求，對更快、更準確的軟件解決方案的需求也在增加。

人工智能 (AI)常見軟件如下：

1.Deep Vision

Deep Vision專為個人面部分析而設計，是針對安全性，安全性和商業智能的完美AI解決方案。該軟件可有效監視指定區域，以根據年齡，性別和其他詳細信息隨時間推移識別人員。

它使用面部人口統計模型來了解目標區域內隨時間變化的人口統計變化，或用于跟蹤客戶模式。此外，它還幫助廣告商和品牌與目標受眾建立聯系，以進行產品展示和廣告宣傳。該模型的創建是通過面部匹配來跟蹤個人，以量化訪客的訪問頻率，并幫助零售商立即找到潛在的顧客。

主要特點

• 它可以使用支持AI的技術識別視頻或圖像中的個人面孔。
• 該軟件可以通過執行面部匹配來檢測目標對象的位置。
• 它具有面部識別和檢測功能。該軟件只需查看人的圖像即可立即識別人的臉。
• 憑借其面部人口統計功能，它可以估計人們的性別和年齡。

2.Braina

它是少數支持多種語言的優秀AI軟件之一。Braina也可以用作虛擬語音識別軟件。借助于此，可以輕松快捷地將軟件語音轉換為文本。這個以生產力為中心的商業智能平臺支持100多種語言。

主要特點

• Braina中集成的工具和功能使用戶可以快速完成工作。
• 它與多語言虛擬助手集成在一起。
• 該軟件為用戶提供了優秀的成績單。另外，它還可以讀回非英語文本，以便于用戶理解。
• 其無可挑剔的語音命令使用戶可以使用自己的語音搜索，播放/暫停/停止媒體。使用此軟件，用戶可以在不費力的情況下調整窗口大小，打開網站，文件夾和文件并執行其他任務。

3.Google Cloud Machine Learning Engine

無論您是希望開展新業務還是計劃對現有業務進行數字化轉型，Google AI技術和云解決方案都將幫助您取得令人難以置信的成功。Google Cloud Machine Learning Engine是用于訓練，調整和分析模型的理想解決方案。它帶有Compute Engine，Cloud SDK，Cloud Storage和Cloud SQL。

該軟件還提供了安全耐用的對象存儲的好處。其庫和命令行工具允許用戶利用Google Cloud。此外，還有用于SQL Server，MySQL和PostgreSQL的關系數據庫。

主要特點

• Google Cloud ML Engine通過預測和監視這些預測使用戶受益。
• 用戶可以管理其模型及其多個版本。
• 該解決方案的各個組成部分包括g-cloud，它是用于管理版本和模型的命令行工具。REST API，旨在幫助用戶進行在線預測;和Google Cloud Platform Console(用于部署和管理模型的UI界面)。

4.Engati

使用Engati，用戶可以輕松創建規模和復雜程度不同的聊天機器人。它帶有150多個模板，因此個人可以快速開始使用聊天機器人。另外，該軟件還包括高級“對話流”構建器，高端集成功能以及用于在網站或任何可用渠道上部署漫游器的功能。

該平臺使聊天機器人的構建比以往更加輕松。有專門設計用于部署，構建，分析和訓練機器人的部分。此外，使用該軟件廣播的聊天機器人用戶信息，門戶網站用戶，實時聊天和廣告系列將使您受益匪淺。

主要特點

• 使用此軟件創建具有成本效益的聊天機器人，并輕松簡化客戶支持。
• 當聊天代理不在線時，它提供了自動答復的好處。
• 該軟件具有自動營銷和銷售功能。使用此工具，您可以構建聊天機器人，該聊天機器人可以作為交互式，即時的方式讓客戶獲取您的品牌詳細信息。
• 通過減輕篩選過程，它也可以減輕人事經理的工作。該軟件能夠實時對潛在員工進行背景調查。
• 智能聊天機器人可幫助自動解決客戶請求。

5.Azure機器學習工作室

Azure機器學習Studio是出色的交互式編程軟件之一，最適合創建可用于預測分析的商業智能系統。它是用戶用來將對象移動到界面的高級工具。

使用此軟件，您將有機會探索在云上構建創新的，基于AI的應用程序的新技術。Azure還提供了創新工具，人工智能服務和可擴展基礎架構的優勢。此外，您還將獲得構建智能解決方案所需的資源。

主要特點

• Azure Machine Learning Studio充當專業人員的交互式工作區。您可以借助從不同來源收集的數據來構建預測分析模型。
• 它是一個交互式平臺，可使用數據操作和統計功能來轉換和分析數據。您可以輕松確定結果。
• 將分析模塊或數據集拖放到界面上，以鏈接和修改參數和功能，以設計能夠在ML Studio中運行的合格且受過訓練的模型。
• 借助該軟件，您可以通過編寫R腳本來準備數據。

6.Tensor Flow

Tensor Flow是廣受歡迎的開源軟件，對于尋求高級數值計算工具的專業人員而言，它是一個優秀的解決方案。它具有靈活的架構，可跨多個平臺(包括TPU，CPU和GPU)進行計算部署。另外，它可以部署在臺式機，服務器，移動設備和其他設備上。

這是Google的AI工程師和研究人員團隊的創意。Tensor Flow能夠進行深度學習和機器學習。而且，它對可在多個科學領域中使用的核心數學表達式提供了強大的支持。

它的一些核心組件包括自然語言處理，決策，聊天機器人，圖像識別，數據攝取，多語言，視覺搜索，語音識別，虛擬助手，機器學習和工作流自動化。

主要特點

• 與多維數組有關的數值計算的理想選擇
• 為有關機器學習和神經網絡的概念提供出色的支持
• 使用CPU和GPU計算的用戶受益，而兩者需要一個代碼
• 用于數據集和各種機器的高度可擴展的計算

7.Cortana

像Google Now和Siri一樣，Cortana是一個智能的個人助理，可以幫助用戶啟動應用程序，安排約會以及許多其他虛擬任務。它還能夠調整設備設置，例如將Wi-Fi切換為關閉和打開模式。該工具還可以回答您的查詢，設置提醒，開燈，在線訂購比薩等。

主要特點

• 它在Bing搜索引擎上運行。
• 它與Xbox OS，iOS，Windows和Android兼容。
• 該平臺支持多種語言，包括日語，英語，法語，葡萄牙語，意大利語，德語，西班牙語和中文。
• 使用其語音輸入功能，您可以管理和安排會議/重要任務，查找定義，事實等。
• 該工具甚至可以通過語音命令打開系統上的應用程序。

8.IBM沃森

這是一個基于AI的計算機系統，旨在回答用戶的問題。IBM Watson與認知計算集成在一起-包括推理，機器學習，自然語言處理，人工智能等技術的融合。該工具以IBM首任首席執行官Thomas J. Watson爵士的名字命名，可將人工智能集成到各種業務流程中。它有助于提高組織的生產率和效率，從而可以獲得更好的結果。

通常，業務數據采用非結構化的形式，例如語音數據，段落等。借助IBM Watson，專業人員可以系統地整理和組織非結構化數據，以生成所需的信息。IBM Watson的處理速度約為80 teraflops，是人類回答問題能力的兩倍。

主要特點

• 使用此工具，您將完全控制基本任務。它可以通過保護IP地址，維護數據所有權和保護數據洞察力來處理所有這一切。
• 該軟件經過培訓，可以重新構想用戶的工作流程，而不管他們的工作領域如何。它是運輸，醫療保健，金融，教育(包括其他領域)的理想選擇。
• 它對幾乎所有行業和企業都有深入的了解。該軟件可以幫助您做出更快更好的決策。
• IBM甚至重視數據的最小單位。如果您的數據量很小，則可以分析并確定可能的結果。
• 無需集成任何其他工具，它就可以使用大量數據。通過使用它，您可以輕松地從多個來源訪問所需的數據。

9.Infosys Nia

Infosys Nia是一款高度評價的商業智能軟件，可以從舊版系統，人員和流程中收集信息。它將數據聚合到一個知識庫中，并自動執行IT流程和業務任務。該軟件旨在減少人工工作，并找到需要想象力，創造力和激情的客戶問題的解決方案。
用戶可以利用該平臺來獲得深入的見解，增強的知識以及探索機會，以簡化，優化和自動化復雜的組織流程。

主要特點

• 它有助于增強流程和系統，以增強組織及其員工的能力。
• 它包括一個高級的對話UI。
• 該工具具有用于編程和重復任務的自動化功能。
• 它是結合認知自動化，RPA和預測自動化的自動化平臺之一。
• 它可以捕獲，處理和重用知識，以更好地開展業務。
• 該平臺還能夠為用戶提供數據分析。
• 它也可以用作機器學習工具。

10.Playment

它是一個數據標記平臺，可以為機器人模型大規模生成訓練數據。Playment增強了處理無人機，制圖，自動駕駛和類似空間的業務。
該工具已由CYNGN，Drive AI和Starsky Robotics等多家知名研究機構和組織選擇。

主要特點

• 支付具有AI和人類智能的獨特組合。它可用于映射輸出質量。
• 它是一種高質量的工具，能夠以100%的準確性組織多個類別的圖像。
• 該平臺與競爭對手分析和產品比較功能集成在一起。
• 企業使用它來使用戶意識到可以帶來良好結果的事物以及可能被證明對他們的業務致命的事物。
• 該工具附帶一個圖像注釋套件，允許用戶構建對計算機視覺技術有用的數據集。

11. PyTorch

PyTorch是一個開源的機器學習庫，基于Torch，用于自然語言處理等應用程序。

PyTorch的前身是Torch，其底層和Torch框架一樣，但是使用Python重新寫了很多內容，不僅更加靈活，支持動態圖，而且提供了Python接口。它是由Torch7團隊開發，是一個以Python優先的深度學習框架，不僅能夠實現強大的GPU加速，同時還支持動態神經網絡。
PyTorch既可以看作加入了GPU支持的numpy，同時也可以看成一個擁有自動求導功能的強大的深度神經網絡。
2022年9月，扎克伯格親自宣布，PyTorch 基金會已新鮮成立，并歸入 Linux 基金會旗下

主要特點

• PyTorch是相當簡潔且高效快速的框架
• 設計追求最少的封裝
• 設計符合人類思維，它讓用戶盡可能地專注于實現自己的想法
• 與google的Tensorflow類似，FAIR的支持足以確保PyTorch獲得持續的開發更新
• PyTorch作者親自維護的論壇 供用戶交流和求教問題
  

12.H20

它聲稱任何人都可以利用機器學習和預測分析的力量來解決業務難題。可以用于預測建模、保險分析、風險和欺詐分析、醫療保健、廣告技術和客戶情報。

它有兩種開源版本： Sparking Water 版和標準版 H2O ，被集成在 Apache Spark 中。也有付費的企業用戶支持。

13.OpenNN

作為一個為開發者和科研人員設計的具有高級理解力的人工智能，OpenNN 是一個實現神經網絡算法的 c++ 編程庫。

其關鍵特性包括深度的架構和快速的性能。其網站上可以查到豐富的文檔，包括一個解釋了神經網絡的基本知識的入門教程。OpenNN 的付費支持由一家從事預測分析的西班牙公司 Artelnics 提供。

14.NuPIC

由 Numenta 公司管理的 NuPIC 是一個基于分層暫時記憶Hierarchical Temporal Memory，HTM理論的開源人工智能項目。

從本質上講，HTM 試圖創建一個計算機系統來模仿人類大腦皮層。他們的目標是創造一個 “在許多認知任務上接近或者超越人類認知能力” 的機器。

除了開源許可，Numenta 還提供 NuPic 的商業許可協議，并且它還提供技術專利的許可證。

15.Oryx 2

構建在 Apache Spark 和 Kafka 之上的 Oryx 2 是一個專門針對大規模機器學習的應用程序開發框架。它采用一個獨特的三層 λ 架構。

開發者可以使用 Orys 2 創建新的應用程序，另外它還擁有一些預先構建的應用程序可以用于常見的大數據任務比如協同過濾、分類、回歸和聚類。大數據工具供應商 Cloudera 創造了最初的 Oryx 1 項目并且一直積極參與持續發展。

16.OpenCyc

由 Cycorp 公司開發的 OpenCyc 提供了對 Cyc 知識庫的訪問和常識推理引擎。它擁有超過 239,000 個條目，大約 2,093,000 個三元組和大約 69,000 owl：這是一種類似于鏈接到外部語義庫的命名空間。

它在富領域模型、語義數據集成、文本理解、特殊領域的專家系統和游戲 AI 中有著良好的應用。

該公司還提供另外兩個版本的 Cyc：一個可免費的用于科研但是不開源，和一個提供給企業的但是需要付費。

17.SystenML

最初由 IBM 開發， SystemML 現在是一個 Apache 大數據項目。

它提供了一個高度可伸縮的平臺，可以實現高等數學運算，并且它的算法用 R 或一種類似 python 的語法寫成。

企業已經在使用它來跟蹤汽車維修客戶服務、規劃機場交通和連接社會媒體數據與銀行客戶。它可以在 Spark 或 Hadoop 上運行。

18.Torch

Torch 把自己描述為：“一個優先使用 GPU 的，擁有機器學習算法廣泛支持的科學計算框架”，特點是靈活性和速度。

另外，Torch可以很容易的通過軟件包用于計算機視覺、機器學習、信號處理、并行處理、視頻、圖像、音頻和網絡等方面。依賴一個叫做 LuaJIT 的腳本語言，而 LuaJIT 是基于 Lua 的。

19.MLlib

MLlib 是 Spark 的可擴展機器學習庫。它集成了 Hadoop 并可以與 NumPy 和 R 進行交互操作。

它包括了許多機器學習算法如分類、決策樹、推薦、主題建模、集群、功能轉換、模型評價、生存分析、ML 管道架構、ML 持久、頻繁項集和序列模式挖掘、分布式線性代數和統計。

20.Mahout

它是 Apache 基金會項目，Mahout 是一個開源機器學習框架。

主要特點：

• 一個構建可擴展算法的編程環境 。
• 像 Spark 和 H2O 一樣的預制算法工具
• 一個叫 Samsara 的矢量數學實驗環境 。

目前使用 Mahout 的公司有 埃森哲咨詢公司、Adobe、英特爾、領英、Twitter、Foursquare、雅虎和其他許多公司。

21.Deeplearning4j

Deeplearning4j 是一個 java 虛擬機(JVM)的開源深度學習庫。它運行在分布式環境并且集成在Apache Spark 和 Hadoop 中。這使它可以配置深度神經網絡，并且它與Scala 、 Java和 其他 JVM 語言兼容。

22.Caffe

Caffe是由賈揚清在加州大學伯克利分校讀博時創造的， 是一個基于表達體系結構和可擴展代碼的深度學習框架。使它聲名鵲起的是速度，這使它非常受到研究人員和企業用戶的歡迎。

根據其網站所言，它可以在一天之內只用一個 NVIDIA K40 GPU 處理 6000 萬多個圖像。它是由伯克利視野和學習中心(BVLC)管理的，并且由 NVIDIA 和亞馬遜等公司資助來支持它的發展。

- END -

我們有個AI研發云平臺
集成多種AI應用,大量任務多節點并行
應對短時間爆發性需求，連網即用
跑任務快，原來幾個月甚至幾年，現在只需幾小時
5分鐘快速上手，拖拉點選可視化界面，無需代碼
支持高級用戶直接在云端創建集群?

掃碼免費試用，送200元體驗金，入股不虧~

更多電子書歡迎掃碼關注小F（ID：iamfastone）獲取

你也許想了解具體的落地場景：
王者帶飛LeDock！開箱即用&一鍵定位分子庫+全流程自動化，3.5小時完成20萬分子對接
這樣跑COMSOL，是不是就可以發Nature了
Auto-Scale這支仙女棒如何大幅提升Virtuoso仿真效率？
1分鐘告訴你用MOE模擬200000個分子要花多少錢
LS-DYNA求解效率深度測評 │ 六種規模，本地VS云端5種不同硬件配置
揭秘20000個VCS任務背后的“搬桌子”系列故事
155個GPU！多云場景下的Amber自由能計算
怎么把需要45天的突發性Fluent仿真計算縮短到4天之內？
5000核大規模OPC上云，效率提升53倍
提速2920倍！用AutoDock Vina對接2800萬個分子
從4天到1.75小時，如何讓Bladed仿真效率提升55倍？
從30天到17小時，如何讓HSPICE仿真效率提升42倍？

關于為應用定義的云平臺：
當仿真外包成為過氣網紅后…
和28家業界大佬排排坐是一種怎樣的體驗？
這一屆科研計算人趕DDL紅寶書：學生篇
楊洋組織的“太空營救”中， 那2小時到底發生了什么？
一次搞懂速石科技三大產品：FCC、FCC-E、FCP
Ansys最新CAE調研報告找到阻礙仿真效率提升的“元兇”
國內超算發展近40年，終于遇到了一個像樣的對手
幫助CXO解惑上云成本的迷思，看這篇就夠了
花費4小時5500美元，速石科技躋身全球超算TOP500