框架用于幫助用戶以更簡單、更有效的方式編寫和開發應用程序，從而促進未來的組織、開發和重用。

　　框架處于不斷發展的過程中，以及不同系統的創建以產生新的人工智能模型所需的特征。

　　框架類型

　　框架是創建程序、庫和解釋語言等的基礎。有不同的類型可以適應您要執行的項目的需要。要選擇最適合您的，有必要觀察它的特點，并了解我們想做的事情的一般和具體需求。

　　這種工作環境的興起和發展，主要是由于不同類型的智能設備的創造和發展。

　　開源

　　開源框架是開源軟件，也就是說，構成它的源代碼是在免費使用許可下公開發布的，允許使用它的人在沒有任何類型的版權許可的情況下使用和修改它。

　　這意味著開發人員可以使用開源代碼并以相同的方式使用它，減少它，修改它，并改進它。它們基于協作方法。

　　今天有幾種流行的開源軟件，其中我們可以重點介紹一下：

　　Tensorflow - 擁有工具、庫和資源，可讓您輕松推廣和應用基于人工智能的新流程。

　　Apache SystemML：創建用于簡化從 R 或 Python 等語言（通常用于小數據量的使用）到 Scala 等大數據系統的算法擴展過程。

　　Torch：基于 Lua 編程語言的開源學習庫，提供優秀的深度學習算法。

　　谷歌人工智能

　　這家互聯網巨頭擁有不同的框架，允許根據每個開發人員的需求開發不同的工作環境。

　　其中之一是神經結構化學習（NSL）。NSL 允許生成神經圖模型并應用有監督、無監督或混合 AI 訓練技術來生成不同的預測。

　　Google 開發的另一個框架是 Flutter。Flutter 是一個開源 UI 軟件開發工具包，適用于用戶創造性的原生移動應用程序，包括 Android 和 iOS。它還用于從單個代碼庫創建跨平臺應用程序，例如 Android、iOS、Linux、Mac、Windows、Google Fuchsia、Web 平臺和其他 Web 應用程序。

　　微軟 Azure 認知服務

　　微軟還開發了自己的框架來幫助開發人員創建智能應用程序并促進他們的創作。

　　在 Microsoft Azure 認知服務的框架目錄中，您可以找到五個主要支柱：愿景、語音、語言、網絡搜索和決策。

　　亞馬遜 IA

　　亞馬遜是另一家在開發易于適應公司需求的人工智能框架方面不能落后的互聯網巨頭。

　　亞馬遜提供范圍廣泛的產品，包括計算、存儲、數據庫和業務應用程序。

　　人工智能工具

　　如果你環顧四周，你會發現驚人的事情正在發生。自動駕駛汽車和人工智能語音助手，例如 Alexa，能夠檢測我們的聲音并回答我們的問題。

　　盡管人工智能具有巨大的潛力，但在該領域執行軟件開發項目可能很困難。為此類項目進行計劃和預算需要大量經驗。

　　反過來，人工智能解決方案的開發也不是一個一維的項目，因為您可能必須使用多種方法來實現目標。在進行這樣的復雜項目時，您需要使用正確的工具包，因此擁有一套強大的 AI 開發工具非常重要。

　　最好的人工智能軟件開發工具。

　　Azure 機器學習工作室

　　基于云的解決方案，所有操作都在其中處理。在 Azure ML 的幫助下，工程師可以設計功能來改善客戶服務、設置預測、預測設備故障以及更多應用程序。

　　IBM 沃森

　　這是一個能夠學習、理解和預測的自給自足系統。由于其廣泛的功能，它可以應用于各個科學技術領域。

　　IBM Watson 為第三方應用程序和服務提供 API。基于這個API平臺，開發者可以實現語音轉文本、機器學習和數據科學功能，并在人工智能的整個生命周期中跟蹤人工智能的結果。此外，使用 Watson Assistant，開發人員可以在他們的應用程序中創建對話界面。因此，IBM Watson 旨在創建簡化工作的軟件。

　　谷歌云人工智能平臺

　　谷歌是另一家提供人工智能平臺的云計算巨頭。該平臺允許用戶大規模訓練機器學習模型，更具體地說，該平臺允許用戶在云中構建、部署和管理他們的機器學習模型。

　　深度學習 4j （DL4j）

　　主要計算是用 C、C++ 和 Cuda 編寫的。該庫是為業務應用程序開發的。得益于 Apache Spark 和 Hadoop 框架，DL4j 充分利用了分布式計算。

　　迅捷人工智能

　　為 Swift 語言創建的庫，僅在 Mac 計算機上使用。Swift AI 主要結合深度學習算法用于神經網絡設計。Swift AI 的領域被認為是書面語音的識別。

　　結論

　　列出的工具提供了許多優勢和功能來幫助人工智能和機器學習、視覺功能（如對象識別）、語音功能（如語音識別）以及語言技能（如機器翻譯和知識挖掘）。

　　審核編輯：郭婷