2023 年 9 款最佳人工智能开发软件

随着 AI 开发软件的进步，为您的企业构建人工智能 (AI) 工具正变得越来越主流。 人工智能和机器学习 (ML) 项目需要大量先进的系统协同工作。 因此，开发人员使用一个可以完成大部分繁重工作的平台是有意义的。 最好的 AI 开发软件可以提供框架和工具来为各种应用程序开发量身定制的 AI 工具。 本文探讨了当今使用的一些顶级平台。

什么是人工智能开发软件？

人工智能开发软件是一种允许用户和企业构建强大的人工智能工具以惊人的速度和效率简化各种任务的软件。 您可能熟悉一些已经开发的流行人工智能工具。 人工智能工具的例子包括：

• ChatGPT 等 AI 聊天机器人和 ChatSonic 等流行替代品。
• Jasper 等人工智能写作工具有助于生成和优化内容。 问题。
• 用于简化在线客户支持的实时聊天软件。
• 用于生成销售文案和自动化工作流程的 AI 营销工具
• MidJourney 和 PhotoSonic 等 AI 艺术生成器可帮助创意人员生成令人惊叹的数字艺术作品和图像。
• AI 语音生成器（和类似的文本转语音工具），用于从各种应用程序的文本中生成逼真的语音。
• 用于优化网站内容以在搜索结果中排名更高的 AI SEO 工具。

尽管这些 AI 工具对许多人来说都是开箱即用的出色解决方案，但开发人员发现使用 AI 开发软件来构建自定义 AI 工具以满足更具体的需求比以往任何时候都更加容易。 开发人员甚至可以使用拖放界面和其他有用的无代码功能，具体取决于平台。

借助 AI 开发软件，在线商店正在构建自定义聊天机器人，以实现更多转化和更好的客户服务。 企业正在使用定制的 AI 机器学习软件来生成高级数据报告以增加收入。 而这只是冰山一角。

人工智能开发软件的类型

通常，用于开发 AI 工具的最佳软件通常会提供以下类型的解决方案：

1. AI 开发平台：这些全面的解决方案支持从头开始构建 AI 应用程序。 它们具有广泛的预构建算法选择和可访问的界面，通过拖放功能等用户友好的元素简化了 AI 模型的设计和调整。 这些平台可容纳具有不同技能水平的开发人员，并可作为 AI 项目的多功能基础。
2. 深度学习：专注于训练受人脑启发的人工神经网络，以完成需要类人智能的任务。 利用卷积神经网络 (CNN) 和递归神经网络 (RNN) 等架构，深度学习软件应用于各个领域，包括计算机视觉、自然语言处理和语音识别。 这些工具通常依赖于大型数据集、强大的计算资源和高级优化技术来提高模型性能。
3. 机器学习：使计算机能够通过识别模式和关系从数据中学习。 这些工具使用各种算法和技术（例如决策树、聚类和回归分析）来构建预测模型，这些模型可以做出数据驱动的决策并随着时间的推移随着新数据的可用而进行调整。
4. 对话式 AI ：专注于模拟类人对话，使开发人员能够创建交互式和响应式对话代理。 这些工具使用自然语言处理和其他人工智能技术来有效地理解和响应用户输入。

最好的 AI 开发平台将拥有预训练模型、易于使用的用户界面 (UI) 和大量支持材料以帮助您了解方位。

什么是最好的 AI 开发软件和平台？

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如果您一直在研究 AI 开发，您可能听说过许多这样的知名人士。 但我们将概述顶级开发平台，让您更好地了解它们的功能。

1.谷歌云人工智能平台

Google Cloud AI Platform 是一种基于云的服务，允许开发人员使用流行的框架构建、训练和部署机器学习模型。 有了大量广泛采用的预训练模型，AI 开发人员可以快速开始构建自己的工具，涵盖基础知识。

主要特征：

• 支持流行的框架，包括 TensorFlow 和 Scikit-learn
• 用于图像和语音识别、NLP 和预测分析等任务的内置算法
• 一个可扩展且易于使用的平台，用于构建、培训和部署 ML 模型
• 大量文档可帮助学习平台和创建高级产品

Shopify 正在利用 Google 的 Discovery AI 让高级在线零售商能够访问基于 AI 的高级产品搜索——请参阅 Shopify Commerce Components

访问谷歌云人工智能平台

2. 微软 Azure AI

Microsoft Azure AI 提供企业级 AI 服务和工具，用于大规模构建、部署和管理 AI 解决方案，包括机器学习、深度学习和认知优势。 它还是预训练模型的首选平台，开发人员可以立即利用该平台并相信该基础是可靠的。

主要特征：

• 提供用于机器学习、深度学习和认知服务的工具
• 与 Visual Studio 和 GitHub 等流行的开发工具集成
• 用于大规模构建、部署和管理 AI 解决方案的可扩展平台
• 允许 AI 开发人员创建自定义 AI 模型

访问 Microsoft Azure AI

3.IBM沃森

IBM Watson 是一个对话式 AI 平台，专为问答用例而构建。 它利用 NLP、ML 和知识表示来查找问题的含义，然后生成准确的响应。 它用于许多业务用例； 主要是客户支持应用程序。

主要特征：

• 利用机器学习、深度学习和自然语言处理技术
• 预构建的 AI 服务、API 和开发工具
• 客户服务、医疗保健和教育应用的系统集成

访问 IBM 沃森

4.印孚瑟斯XtractEdge

Infosys XtractEdge 是 Infosys 开发的人工智能平台，可帮助企业自动化复杂的业务流程，提高生产力，并使用机器学习、深度学习和自然语言处理获得有价值的见解。 它主要通过从文档中提取信息来完成所有这些工作。

主要特征：

• 利用 ML 和 NPL 挖掘隐藏在文档中的信息
• 使用光学字符识别 (OCR) 将非文本信息（图像）转换为文本，以便对其进行处理
• 可以自动提取文档数据

访问 Infosys Nia

5. H2O.AI

H2O.AI 提供了一个开源机器学习平台，使开发人员能够大规模构建和部署 AI 模型。 它具有预训练的开源 AI 模型和算法。 它的开源性质允许开发人员自行托管他们的模型或选择本地或云部署选项。

主要特征：

• 提供开源人工智能平台
• 主要为业务应用程序构建
• 灵活的部署解决方案，用于选择所需的确切安全控制

访问 H2O.AI

6.谷歌对话流

Google Dialogflow 是一种聊天机器人构建服务（在 Google Cloud AI 下），允许开发人员使用 NLP 构建对话代理并将它们与外部消息传递平台集成。 开发人员向平台提交标准问题和这些问题的答案。 从那里，可以对单个短语和单词进行分类，以训练它们的常用和理解方式。 然后，DialogFlow 使用该分类来学习如何根据该训练来回答类似的问题。

许多顶级 AI 聊天机器人和客户支持平台直接与 DialogFlow 集成，以帮助创建用于客户支持和其他目的的高级机器人。 其中最好的是 LandBot、Ubisend 和 Trengo。

主要特征：

• 使开发人员能够使用自然语言处理构建会话界面
• 允许开发人员将聊天机器人与各种消息传递平台和语音助手集成
• 易于使用的界面，技术性低于其他 NLP 解决方案

访问 Google Dialogflow

7. 大机器学习

BigML 是一个基于云的机器学习平台，提供工具和算法来帮助开发人员使用决策树、随机森林和深度神经网络等机器学习技术构建和部署预测模型。 它是最容易上手的平台之一。

主要特征：

• 可让您构建、部署和管理自定义 AI 模型的平台
• 应用机器学习算法，如决策树、随机森林和深度神经网络
• 具有本地和云部署选项

访问 BigML

8.维索套房

Viso Suite 是一个人工智能驱动的计算机视觉软件平台。 它提供了一个全面的计算机视觉应用程序开发平台，供企业用来创建自己的应用程序。 这可以帮助监控流量、清点库存等等。

主要特征：

• 将强大的计算机视觉与应用程序开发平台相结合
• 可以加速高级人工智能系统开发的低代码解决方案
• 预构建的集成使低代码环境更加敏捷

参观维索套房

9. 观察.AI

Observe.AI 是一种基于人工智能的呼叫中心解决方案，它使用自然语言处理和语音识别来实时分析和转录客户对话。 好处是它使企业能够深入了解客户情绪、识别趋势并大规模提高座席绩效。 致力于客户体验 (CX) 和支持的 AI 开发人员可以使用 Observe 来大幅提高洞察采用的速度。

主要特征：

• 语音识别、转录和 NLP 分层到一个强大的语音平台中
• 分析功能可查看整个支持组织的情况
• 深入分析和洞察以解决问题并利用最佳绩效趋势

访问 Observe.AI

最佳人工智能开发软件

Google Cloud AI Platform 和 Microsoft Azure AI 脱颖而出，成为当今可用的顶级 AI 开发软件选项。

Google Cloud AI Platform 最适合寻求支持 TensorFlow 和 Scikit-learn 等流行框架的可扩展、基于云的服务的开发人员。 它提供强大的内置算法，非常适合处理图像识别和自然语言处理等任务。

另一方面，Microsoft Azure AI 是希望使用企业级 AI 服务和工具套件大规模构建、部署和管理 AI 解决方案的组织的绝佳选择。 它与 Visual Studio 和 GitHub 等流行的开发工具无缝集成，为企业利用 AI 的力量提供了一个强大而高效的环境。

对于那些创建高级对话式 AI 产品的人来说，IBM Watson 是值得认真考虑的东西。

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