人工智能是未來發(fā)展的一個新方向，從金融服務(wù)至醫(yī)療保健，再到運輸，未來各行各業(yè)都會使用到人工智能，這是21世紀又一次的革命性創(chuàng)新。
人工智能的實現(xiàn)離不開開發(fā)框架和AI庫，以下是匯總的10大高質(zhì)量人工智能開發(fā)框架和AI庫，以便于更深入的了解并探索人工智能的世界！
1. TensorFlow
TensorFlow是人工智能領(lǐng)域最常用的框架，是一個使用數(shù)據(jù)流圖進行數(shù)值計算的開源軟件，該框架允許在任何CPU或GPU上進行計算，無論是臺式機、服務(wù)器還是移動設(shè)備都支持。該框架使用C++和Python作為編程語言，簡單易學(xué)。
2.微軟的CNTK
CNTK是一款開源深度學(xué)習(xí)工具包，是一個提高模塊化和維護分離計算網(wǎng)絡(luò)，提供學(xué)習(xí)算法和模型描述的庫，可以同時利用多臺服務(wù)器，速度比TensorFlow快，主要使用C++作為編程語言。
3. Theano
Theano是一個強大的Python庫，該庫使用GPU來執(zhí)行數(shù)據(jù)密集型計算，操作效率很高，常被用于為大規(guī)模的計算密集型操作提供動力。
4.Caffe
Caffe是一個強大的深度學(xué)習(xí)框架，主要采用C++作為編程語言，深度學(xué)習(xí)速度非?？欤柚?span lang="EN-US">Caffe，可以非常輕松地構(gòu)建用于圖像分類的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
5.Keras
Keras是一個用Python編寫的開源的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)庫，與TensorFlow、CNTK和Theano不同，它是作為一個接口，提供高層次的抽象，讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的配置變得簡單。
6.Torch
Torch是一個用于科學(xué)和數(shù)值的開源機器學(xué)習(xí)庫，主要采用C語言作為編程語言，它是基于Lua的庫，通過提供大量的算法，更易于深入學(xué)習(xí)研究，提高了效率和速度。它有一個強大的n維數(shù)組，有助于切片和索引之類的操作。除此之外，還提供了線性代數(shù)程序和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。
7. Accord.NET
Accord.NET框架是一個.NET機器學(xué)習(xí)框架，主要使用C#作為編程語言，該框架可以有效地處理數(shù)值優(yōu)化、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，甚至是可視化，除此之外，Accord.NET對計算機視覺和信號處理功能非常強大，同時也使得算法的實現(xiàn)變得簡單。
8. Spark MLlib
Apache Spark MLlib是一個可擴展的機器學(xué)習(xí)庫，可采用Java、Scala、Python、R作為編程語言，可以輕松插入到Hadoop工作流程中，提供了機器學(xué)習(xí)算法，如分類，回歸和聚類，在處理大型數(shù)據(jù)時非?？焖?。
9. Sci-kit Learn
Sci-kit Learn是一個非常強大的機器學(xué)習(xí)Python庫，主要用于構(gòu)建模型，對于統(tǒng)計建模技術(shù)非常有效，其特性包括監(jiān)督學(xué)習(xí)算法、無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法和交叉驗證。
10. MLPack
MLPack是一個用C ++實現(xiàn)的可擴展的機器學(xué)習(xí)庫，其運行速度快，輕松易學(xué)！
以上是人工智能領(lǐng)域值得推薦的高質(zhì)量的框架和AI庫，對于想從事或正在從事相關(guān)工作的人員來說，最好都可以嘗試使用一下，相信必定會有所收獲！
