• AI外包 人工智能外包 长年承接人工智能项目 北京动点软件


    人工智能artificial intelligence,AI是科技研究中最热门的方向之一。像 IBM、谷歌、微软、Facebook  和亚马逊等公司都在研发上投入大量的资金、或者收购那些在机器学习、神经网络、自然语言和图像处理等领域取得了进展的初创公司。考虑到人们对此感兴趣的程度,我们将不会惊讶于斯坦福的专家在人工智能报告中得出的结论:“越来越强大的人工智能应用,可能会对我们的社会和经济产生深远的积极影响,这将出现在从现在到  2030 年的时间段里。”

    在最近的一篇文章中,我们概述了 45 个十分有趣或有前途的人工智能项目。在本文中,我们将聚焦于开源的人工智能工具,详细的了解下最著名的 15  个开源人工智能项目。

    以下这些开源人工智能应用都处于人工智能研究的最前沿。

    1. Caffe

     

    它是由贾扬清在加州大学伯克利分校的读博时创造的,Caffe  是一个基于表达体系结构和可扩展代码的深度学习框架。使它声名鹊起的是它的速度,这让它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。

    2. CNTK

     

    它是计算网络工具包Computational Network Toolkit的缩写,CNTK 是一个微软的开源人工智能工具。不论是在单个 CPU、单个  GPU、多个 GPU 或是拥有多个 GPU  的多台机器上它都有优异的表现。微软主要用它做语音识别的研究,但是它在机器翻译、图像识别、图像字幕、文本处理、语言理解和语言建模方面都有着良好的应用。

    3. 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 Hadoop 和 Apache Spark  中。这使它可以配置深度神经网络,并且它与 Java、Scala 和 其他 JVM 语言兼容。

    这个项目是由一个叫做 Skymind 的商业公司管理的,它为这个项目提供支持、培训和一个企业的发行版。

    4. DMTK

     

    DMTK 是分布式机器学习工具Distributed Machine Learning Toolkit的缩写,和 CNTK  一样,是微软的开源人工智能工具。作为设计用于大数据的应用程序,它的目标是更快的训练人工智能系统。它包括三个主要组件:DMTK 框架、LightLDA  主题模型算法和分布式(多义)字嵌入算法。为了证明它的速度,微软声称在一个八集群的机器上,它能够“用 100 万个主题和 1000 万个单词的词汇表(总共 10  万亿参数)训练一个主题模型,在一个文档中收集 1000 亿个符号,”。这一成绩是别的工具无法比拟的。


    以上是推荐的四个主流的AI开发工具。

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