人工智能编程软件

伯宏aiscratch苹果笔记本可以使用吗?

可以
伯宏AIScratch人工智能图形化编程软件是一款为编程初学者们提供的学习软件，这款软件主要为青少年提供基础化的编程学习方案。伯宏AIScratch不仅适合青少年使用，同时也适合广大的编程爱好者，除了可以开发动漫游戏外，也可以在互动课件、网络通迅、物联网、人工智能、硬件驱动等高阶开发中运用。
软件优势：对于青少年学生，AIScratch可以帮助你快速地掌握编程的方法和思维，掌握编程的语言、逻辑，并利用所学的编程知识技能编写出各种程序，包括动漫、游戏、实用软件等，也可以连接硬件，学习物联网编程、机器人编程及人工智能相关知识技能，制作出自己的智能化的软硬件产品。
对于编程爱好者，AIScratch可以帮助你快速进行编程的世界，掌握编程技术技能，实现在工作学习生活中利用编程软件解决实际问题的愿望，同时因为支持人工智能及硬件编程，也可以让你开发出许多实用的各种产品。
对于教育工作者和培训机构，AIScratch是你教学编程的理想平台，因为它支持局域网的管理，能方便快捷的网络传输代码、素材、文件、屏幕快照，同时它也是你制作互动课件的理想平台，支持语音识别、图片识别、文字识别和录屏的功能，丰富的素材库也为你省去了查找的烦恼。
功能介绍：√支持文字显示和字符串处理√支持舞台自动录屏和截屏程序块√支持自动添加素材和去除背景色√支持局域网传输素材和代码√支持快速语音识别和语音指令√支持舞台真正全屏和设置帧率√支持自定义素材收藏素材√支持显示对话框和文件操作√支持数组-文本-文件相互转换√支持发送邮件和网络消息√支持精灵跟随移动和缩放√支持MYSQL数据库操作√支持建立WEB/HTTP服务√支持数据采集的爬虫开发√支持硬件串口编程，可以对接任意串口设备√支持MYSQL数据库操作√支持JS代码、JSON数据、AJax等高阶应用√支持程序块、素材、项目文件的加密这些功能不但支持使用，而且支持程序块编程，极大方便了编程的功能拓展。

15 个开源的顶级人工智能工具

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。"

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*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

它是计算机网络工具包（ Network Tookit）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.

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。

4.DMTK

DMTK分布式集齐学习工具（ 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。

5.H20

相比起科研，H2O更注重将AI服务于企业用户，因此H2O有着大量的公司客户，比如*资本金融公司、思科、Nielsen Catalina、PayPal和泛美都是它的用户。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。它可以用于预测建模、风险和欺诈分析、保险分析、广告技术、医疗保健和客户情报。

它有两种开源版本：标准版H2O和Sparking Water版，它被集成在Apache Spark中。也有付费的企业用户支持。

6.Mahout

它是Apache基金会项目，Mahout是一个开源机器学习框架。根据它的网站所言，它有着三个主要的特性：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和一个叫Samsara的矢量数学实验环境。使用Mahout的公司有Adobe、埃森哲咨询公司、、英特尔、领英、Twitter、雅虎和其他许多公司。其网站列了出第三方的专业支持。

7.MLlib

由于其速度，Apache Spark成为一个*的大数据处理工具。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、回归、决策树、推荐、集群、主题建模、功能转换、模型评价、ML管道架构、ML持久、生存分析、频繁项集和序列模式挖掘、分布式线性代数和统计。

8.NuPIC

由Numenta公司管理的NuPIC是一个基于分层暂时记忆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。

9.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。它的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

10.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。

11.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。

12.

今年的二月，收购了，接着在七月，它将该平台和商标贡献给Apache基金会，Apache基金会将其列为孵育计划。所以当利用技术来提升它的机器学习能力时，成效将会同步出现在开源版本中。它可以帮助用户创建带有机器学习功能的预测引擎，这可用于部署能够实时动态查询的Web服务。

13.SystemML

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。

14.

是一个谷歌的开源人工智能工具。它提供了一个使用数据流图进行数值计算的库。它可以运行在多种不同的有着单或多CPU和GPU的系统，甚至可以在移动设备上运行。它拥有深厚的灵活性、真正的可移植性、自动微分功能，并且支持Python和c++。它的网站拥有十分详细的教程列表来帮助开发者和研究人员沉浸于使用或扩展他的功能。

15.Torch

Torch将自己描述为："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"，它的特点是灵活性和速度。此外，它可以很容易的通过软件包用于机器学习、计算机视觉、信号处理、并行处理、图像、视频、音频和网络等方面。它依赖一个叫做LuaJIT的脚本语言，而LuaJIT是基于Lua的。

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ai编程工具创意实验室是一款什么软件

编程工具。人工智能，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。ai编程工具创意实验室是一款编程工具软件，谷歌创建了一个名为人工智能实验（A.I.）的网站，它既有趣味性，还兼顾市场导向。

人工智能要学哪些软件？

人工智能目前主流还是用的python语言和C/C++。
其实大家在网上搜索，都可以查得到，人工智能用的是python语言。实际呢。人工智能的底层逻辑都是用C/C++写的。python只是负责来写一些实现的逻辑。例如*步是什么、第二部是什么等等。
人工智能的核心算法都是用C/C++写的，因为是计算密集型，还需要非常精细的优化，还需要GPU，还需要专用硬件的接口之类的。而这些，只有C/C++可以做到。
而之所以用到python，是因为python的易上手和胶水语言的特性。C/C++需要一个其他语言到C/C++的挂跨语言接口，那么基于python的特性，python是*。
所以目前人工智能编程主要的语言是C/C++，其次是python。

人工智能需要学习的软件多吗？

人工智能专业对于数学基础不好的人可能会比较难学的。因为需要学编程，而且学的东西比较繁杂，从认知与神经科学、人工智能伦理到人工智能平台与工具都要学。但学得好，就业前景也不错。
2021年全球新兴人工智能项目中，*占据51%，数量上已经超越美国。但全球人工智能人才储备，*却只有5%左右，人工智能的人才缺口超过500万。
全球共有超过360所具有人工智能研究方向的高校，其中美国拥有近170所，*仅30多所。虽然一些*高校开设了相关课程，但总体上缺乏人工智能的基础教学能力，高校在独自培养具有动手能力的应用型人才上有所欠缺。

适合孩子学习的编程软件有哪些

《编程》百度网盘资源下载：

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少儿编程教学可以大致分为两类:一类是Scratch或是仿Scratch的图形化编程教学，以培养兴趣、锻炼思维为主，趣味性较强。在这里，可以创造属于自己的动画，故事，音乐和游戏，这个过程其实就像搭积木一样简单。此外，还有机器人编程，也就是搭建机器人，通过运行程序让它动起来，着重培养孩子的动手能力。另一类是基于Python、C++等高级编程语言的计算机编程教学，目标往往是参加信息学奥赛等科技品牌赛事，如信息学奥林匹克竞赛/联赛、机器人竞赛、科技创新大赛等，或为后续的专业学习和职业技能打下基础。

开发人工智能类的软件有哪些？

人工智能在未来的发展潜力非常大，特别是将其运用在工业发展上。而人工智能是需要进行编写的，一般来说，人工智能需要3大部分组成。最重要的就是其核心算法。然后是数据库。*是功能代码。一般的程序员不会直接开发核心算法，而是利用已经有的核心算法，开发出数据库和功能代码。当然也有类似于拉米罗这类大神，选择从核心算法开始搭建。比如其大家的鸭树系统就是一个公认的，非常强大的人工智能。

关于数据库方面，很多编写人工智能的程序小组不会选择就地重新搭建数据库，而是直接去寻求云数据库。利用云计算技术，为自己的人工智能程序配置好数据库。这样的数据库不仅能够随意的调整其大小，还拥有非常高的可靠性，成本也很低。比如腾讯云，阿里云，清华云都是这类云数据库。当然部分资金和实力非常雄厚的公司还是会采取自己搭建服务器。

而平台方面，国内使用最广泛的平台是百度的人工智能AI平台。我们印象中人工智能都是类似小爱同学之类的人工“智障”，但是百度的人工智能确实非常强大。百度开发的人工智能往往面向的是工厂，和大型的流水线生产。而并非是正常的家用，在整个世界上的排名当中，百度的人工智能技术稳稳的世界前三。

还有就是清华*最近开发的一个人工智能平台，这个平台据说性能非常强大。而且可以直接利用清华云作为数据库。我最早听说的一个人工智能开发引擎是Tengine。这个引擎提供了很多AI算法，可以进行选择。而且还提供了很多可以设置的功能，根据我朋友的反馈，用起来非常舒服。