人工智能领域的顶级开源项目
如今，人工智能是人们最常听到的词汇之一。什么是人工智能？人工智能是一种复制人类行为的技术。如今，人工智能被吹捧为工业垂直领域各种类型和规模的组织赋能工业 4.0 的利器。人工智能项目的使用在不断发展，技术人员需要跟上这一快速发展的部分，尤其是开源（开放源码软件）人工智能工具，以便可行地通过人工智能驱动的陷阱。由于这些快速突破，人们开展了全面的研究，并提供资金以加快开发进度。让我们简单谈谈几个开源项目。
Tensorflow
TensorFlow 是推动深度学习的人工智能开源项目。最初，它是由谷歌机器洞察调查组（Google’s Machine Insights Investigate Gather）内部的谷歌大脑小组（Google Brain Gather）为机器学习和深度神经系统而开发的。TensorFlow 是用于创建机器学习和深度学习应用程序的顶级开源人工智能设备之一。世界各地的专家都在利用它来规划内容、声音和图像识别计算。与其他阶段一样，它也面临着来自 PyTorch 和 Keras 等选修机器学习开源项目的竞争。
PyTorch
PyTorch 由 Meta（Facebook）构建，于 2017 年在 GitHub 上发布，是最好的开源项目之一。该系统由 Python 语言组成，运行在最好的 C++ 后端 API 上。PyTorch 一开始是基于 Python 的 Lua Burn 网络的替代品，以查询应用程序为中心。到目前为止，PyTorch 生物系统包括由不同社区的教育和机械分析师、应用设计师和深度学习专家制作的项目、设备、模型和库。与 TensorFlow 等其他大多数著名的深度学习系统不同，PyTorch 利用能量计算，这为复杂网络的制作提供了更显著的适应性。
Keras
与 Tensorflow、CNTK 和 Theano 网络相比，Keras 是最顶级的神经网络框架。有时，你可能需要一个能快速建立原型的深度学习框架，它既支持卷积网络，也支持递归网络，并能在 CPU 和 GPU 上良好运行。因此，Keras 网络适用于开展人工智能项目。该项目有别于其他网络，不涉及简单的底层操作。取而代之的是，它利用与 TensorFlow 等深度学习框架相关的库。
OpenCV
开源计算机视觉库（俗称 OpenCV）是一种功能强大的工具，适用于涉及视频分析、闭路电视分析和图片分析的计算机视觉应用。它以 BSD 许可发布，学术和商业用途均可免费使用 OpenCV。这些算法可以识别图片或动态图片中的人脸、识别物体，并描述录音中人的情感和行为特征。人工智能开源库不仅可以检查电影和照片的所有组成部分，计算物体运动的路径，还可以从这些物体中提取三维模型。
