什么是人工智能 (AI) 软件
它是能够模拟智能人类行为的软件。从更广泛的角度来看，它是一种计算机应用程序，可以学习数据模式和洞察力，以智能地满足特定客户的痛点。
人工智能包括以下内容：
- 机器学习(ML)：允许计算机收集数据并从中学习以产生见解。
- 深度学习(DL)：ML的进一步发展，用于检测大量数据中的模式和趋势并从中学习。
- 神经网络：旨在学习和识别模式的互连单元，很像人脑。
- 自然语言处理（NLP）：NLP 支持AI阅读、理解和处理人类语言的能力。
- 计算机视觉：教计算机从图像和视频中收集和解释有意义的数据。
这些功能被用来为不同的用例构建人工智能软件，其中最重要的是知识管理、虚拟辅助和自动驾驶汽车。随着企业必须梳理大量数据以满足客户需求，对更快、更准确的软件解决方案的需求也在增加。
人工智能 (AI)常见软件如下：
1.Deep Vision
Deep Vision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优秀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优秀的成绩单。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.Google Cloud Machine Learning Engine
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，Google AI技术和云解决方案都将帮助您取得令人难以置信的成功。Google Cloud Machine Learning Engine是用于训练，调整和分析模型的理想解决方案。它带有Compute Engine，Cloud SDK，Cloud Storage和Cloud SQL。
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Google Cloud。此外，还有用于SQL Server，MySQL和PostgreSQL的关系数据库。
主要特点
- Google Cloud ML Engine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。REST API，旨在帮助用户进行在线预测;和Google Cloud Platform Console(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
- Azure Machine Learning Studio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ML Studio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.Tensor Flow
Tensor Flow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，它是一个优秀的解决方案。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。Tensor Flow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Google Now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Xbox OS，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。IBM Watson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Thomas J. 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IBM Watson，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。IBM Watson的处理速度约为80 teraflops，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.Infosys Nia
Infosys Nia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，Drive AI和Starsky Robotics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。
11. PyTorch
PyTorch是一个开源的机器学习库，基于Torch，用于自然语言处理等应用程序。
PyTorch的前身是Torch，其底层和Torch框架一样，但是使用Python重新写了很多内容，不仅更加灵活，支持动态图，而且提供了Python接口。它是由Torch7团队开发，是一个以Python优先的深度学习框架，不仅能够实现强大的GPU加速，同时还支持动态神经网络。
PyTorch既可以看作加入了GPU支持的numpy，同时也可以看成一个拥有自动求导功能的强大的深度神经网络。
2022年9月，扎克伯格亲自宣布，PyTorch 基金会已新鲜成立，并归入 Linux 基金会旗下
主要特点
- PyTorch是相当简洁且高效快速的框架
- 设计追求最少的封装
- 设计符合人类思维，它让用户尽可能地专注于实现自己的想法
- 与google的Tensorflow类似，FAIR的支持足以确保PyTorch获得持续的开发更新
- PyTorch作者亲自维护的论坛 供用户交流和求教问题
12.H20
它声称任何人都可以利用机器学习和预测分析的力量来解决业务难题。可以用于预测建模、保险分析、风险和欺诈分析、医疗保健、广告技术和客户情报。
它有两种开源版本： Sparking Water 版和标准版 H2O ，被集成在 Apache Spark 中。也有付费的企业用户支持。
13.OpenNN
作为一个为开发者和科研人员设计的具有高级理解力的人工智能，OpenNN 是一个实现神经网络算法的 c++ 编程库。
其关键特性包括深度的架构和快速的性能。其网站上可以查到丰富的文档，包括一个解释了神经网络的基本知识的入门教程。OpenNN 的付费支持由一家从事预测分析的西班牙公司 Artelnics 提供。
14.NuPIC
由 Numenta 公司管理的 NuPIC 是一个基于分层暂时记忆Hierarchical Temporal Memory，HTM理论的开源人工智能项目。
从本质上讲，HTM 试图创建一个计算机系统来模仿人类大脑皮层。他们的目标是创造一个 “在许多认知任务上接近或者超越人类认知能力” 的机器。
除了开源许可，Numenta 还提供 NuPic 的商业许可协议，并且它还提供技术专利的许可证。
15.Oryx 2
构建在 Apache Spark 和 Kafka 之上的 Oryx 2 是一个专门针对大规模机器学习的应用程序开发框架。它采用一个独特的三层 λ 架构。
开发者可以使用 Orys 2 创建新的应用程序，另外它还拥有一些预先构建的应用程序可以用于常见的大数据任务比如协同过滤、分类、回归和聚类。大数据工具供应商 Cloudera 创造了最初的 Oryx 1 项目并且一直积极参与持续发展。
16.OpenCyc
由 Cycorp 公司开发的 OpenCyc 提供了对 Cyc 知识库的访问和常识推理引擎。它拥有超过 239,000 个条目，大约 2,093,000 个三元组和大约 69,000 owl：这是一种类似于链接到外部语义库的命名空间。
它在富领域模型、语义数据集成、文本理解、特殊领域的专家系统和游戏 AI 中有着良好的应用。
该公司还提供另外两个版本的 Cyc：一个可免费的用于科研但是不开源，和一个提供给企业的但是需要付费。
17.SystenML
最初由 IBM 开发， SystemML 现在是一个 Apache 大数据项目。
它提供了一个高度可伸缩的平台，可以实现高等数学运算，并且它的算法用 R 或一种类似 python 的语法写成。
企业已经在使用它来跟踪汽车维修客户服务、规划机场交通和连接社会媒体数据与银行客户。它可以在 Spark 或 Hadoop 上运行。
18.Torch
Torch 把自己描述为：“一个优先使用 GPU 的，拥有机器学习算法广泛支持的科学计算框架”，特点是灵活性和速度。
另外，Torch可以很容易的通过软件包用于计算机视觉、机器学习、信号处理、并行处理、视频、图像、音频和网络等方面。依赖一个叫做 LuaJIT 的脚本语言，而 LuaJIT 是基于 Lua 的。
19.MLlib
MLlib 是 Spark 的可扩展机器学习库。它集成了 Hadoop 并可以与 NumPy 和 R 进行交互操作。
它包括了许多机器学习算法如分类、决策树、推荐、主题建模、集群、功能转换、模型评价、生存分析、ML 管道架构、ML 持久、频繁项集和序列模式挖掘、分布式线性代数和统计。
20.Mahout
它是 Apache 基金会项目，Mahout 是一个开源机器学习框架。
主要特点：
- 一个构建可扩展算法的编程环境 。
- 像 Spark 和 H2O 一样的预制算法工具
- 一个叫 Samsara 的矢量数学实验环境 。
目前使用 Mahout 的公司有 埃森哲咨询公司、Adobe、英特尔、领英、Twitter、Foursquare、雅虎和其他许多公司。
21.Deeplearning4j
Deeplearning4j 是一个 java 虚拟机(JVM)的开源深度学习库。它运行在分布式环境并且集成在Apache Spark 和 Hadoop 中。这使它可以配置深度神经网络，并且它与Scala 、 Java和 其他 JVM 语言兼容。
22.Caffe
Caffe是由贾扬清在加州大学伯克利分校读博时创造的， 是一个基于表达体系结构和可扩展代码的深度学习框架。使它声名鹊起的是速度，这使它非常受到研究人员和企业用户的欢迎。
根据其网站所言，它可以在一天之内只用一个 NVIDIA K40 GPU 处理 6000 万多个图像。它是由伯克利视野和学习中心(BVLC)管理的，并且由 NVIDIA 和亚马逊等公司资助来支持它的发展。
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