文 | AI国际站 唐恩

编 | 艾娃

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市场上逐渐将人工智能软件用于程序，编程和其他目的的计算机化已变得普遍。基于AI的平台具有丰富的机器计算和学习能力，可实现业务流程的自动化。自动化可以节省大量时间和精力。这是十大最佳人工智能软件的列表。

自动化使组织能够更高效，更有利地执行工作。

此外，自动化可以帮助个人更新其技能和能力。您将要使用商业智能软件来促进公司的运营。

最佳人工智能软件

1.Deep Vision

Deep Vision专为个人面部分析而设计，是针对安全性，安全性和商业智能的完美AI解决方案。该软件可有效监视指定区域，以根据年龄，性别和其他详细信息随时间推移识别人员。

它使用面部人口统计模型来了解目标区域内随时间变化的人口统计变化，或用于跟踪客户模式。此外，它还帮助广告商和品牌与目标受众建立联系，以进行产品展示和广告宣传。该模型的创建是通过面部匹配来跟踪个人，以量化访客的访问频率，并帮助零售商立即找到潜在的顾客。

主要特点

• 它可以使用支持AI的技术识别视频或图像中的个人面孔。
• 该软件可以通过执行面部匹配来检测目标对象的位置。
• 它具有面部识别和检测功能。该软件只需查看人的图像即可立即识别人的脸。
• 凭借其面部人口统计功能，它可以估计人们的性别和年龄。

2.Braina

它是少数支持多种语言的顶级AI软件之一。Braina也可以用作虚拟语音识别软件。借助于此，可以轻松快捷地将软件语音转换为文本。这个以生产力为中心的商业智能平台支持100多种语言。

主要特点

• Braina中集成的工具和功能使用户可以快速完成工作。
• 它与多语言虚拟助手集成在一起。
• 该软件为用户提供了完美的成绩单。另外，它还可以读回非英语文本，以便于用户理解。
• 其无可挑剔的语音命令使用户可以使用自己的语音搜索，播放/暂停/停止媒体。使用此软件，用户可以在不费力的情况下调整窗口大小，打开网站，文件夹和文件并执行其他任务。

3.google Cloud machine Learning Engine

无论您是希望开展新业务还是计划对现有业务进行数字化转型，Google AI技术和云解决方案都将帮助您取得令人难以置信的成功。Google Cloud Machine Learning Engine是用于训练，调整和分析模型的理想解决方案。它带有Compute Engine，Cloud SDK，Cloud Storage和Cloud SQL。

该软件还提供了安全耐用的对象存储的好处。其库和命令行工具允许用户利用Google Cloud。此外，还有用于SQL Server，MySQL和PostgreSQL的关系数据库。

主要特点

• Google Cloud ML Engine通过预测和监视这些预测使用户受益。
• 用户可以管理其模型及其多个版本。
• 该解决方案的各个组成部分包括g-cloud，它是用于管理版本和模型的命令行工具。REST API，旨在帮助用户进行在线预测；和Google Cloud Platform Console（用于部署和管理模型的UI界面）。

4.Engati

使用Engati，用户可以轻松创建规模和复杂程度不同的聊天机器人。它带有150多个模板，因此个人可以快速开始使用聊天机器人。另外，该软件还包括高级“对话流”构建器，高端集成功能以及用于在网站或任何可用渠道上部署漫游器的功能。

该平台使聊天机器人的构建比以往更加轻松。有专门设计用于部署，构建，分析和训练机器人的部分。此外，使用该软件广播的聊天机器人用户信息，门户网站用户，实时聊天和广告系列将使您受益匪浅。

主要特点

• 使用此软件创建具有成本效益的聊天机器人，并轻松简化客户支持。
• 当聊天代理不在线时，它提供了自动答复的好处。
• 该软件具有自动营销和销售功能。使用此工具，您可以构建聊天机器人，该聊天机器人可以作为交互式，即时的方式让客户获取您的品牌详细信息。
• 通过减轻筛选过程，它也可以减轻人事经理的工作。该软件能够实时对潜在员工进行背景调查。
• 智能聊天机器人可帮助自动解决客户请求。

5.Azure机器学习工作室

Azure机器学习Studio是出色的交互式编程软件之一，最适合创建可用于预测分析的商业智能系统。它是用户用来将对象移动到界面的高级工具。

使用此软件，您将有机会探索在云上构建创新的，基于AI的应用程序的新技术。Azure还提供了创新工具，人工智能服务和可扩展基础架构的优势。此外，您还将获得构建智能解决方案所需的资源。

主要特点

• Azure Machine Learning Studio充当专业人员的交互式工作区。您可以借助从不同来源收集的数据来构建预测分析模型。
• 它是一个交互式平台，可使用数据操作和统计功能来转换和分析数据。您可以轻松确定结果。
• 将分析模块或数据集拖放到界面上，以链接和修改参数和功能，以设计能够在ML Studio中运行的合格且受过训练的模型。
• 借助该软件，您可以通过编写R脚本来准备数据。

6.Tensor Flow

Tensor Flow是广受欢迎的开源软件，对于寻求高级数值计算工具的专业人员而言，它是一个完美的解决方案。它具有灵活的架构，可跨多个平台（包括TPU，CPU和GPU）进行计算部署。另外，它可以部署在台式机，服务器，移动设备和其他设备上。

这是Google的AI工程师和研究人员团队的创意。Tensor Flow能够进行深度学习和机器学习。而且，它对可在多个科学领域中使用的核心数学表达式提供了强大的支持。

它的一些核心组件包括自然语言处理，决策，聊天机器人，图像识别，数据摄取，多语言，视觉搜索，语音识别，虚拟助手，机器学习和工作流自动化。

主要特点

• 与多维数组有关的数值计算的理想选择
• 为有关机器学习和神经网络的概念提供出色的支持
• 使用CPU和GPU计算的用户受益，而两者需要一个代码
• 用于数据集和各种机器的高度可扩展的计算

7.Cortana

像Google Now和Siri一样，Cortana是一个智能的个人助理，可以帮助用户启动应用程序，安排约会以及许多其他虚拟任务。它还能够调整设备设置，例如将Wi-Fi切换为关闭和打开模式。该工具还可以回答您的查询，设置提醒，开灯，在线订购比萨等。

主要特点

• 它在Bing搜索引擎上运行。
• 它与Xbox OS，IOS，windows和Android兼容。
• 该平台支持多种语言，包括日语，英语，法语，葡萄牙语，意大利语，德语，西班牙语和中文。
• 使用其语音输入功能，您可以管理和安排会议/重要任务，查找定义，事实等。
• 该工具甚至可以通过语音命令打开系统上的应用程序。

8.IBM沃森

这是一个基于AI的计算机系统，旨在回答用户的问题。IBM Watson与认知计算集成在一起-包括推理，机器学习，自然语言处理，人工智能等技术的融合。该工具以IBM首任首席执行官Thomas J. Watson爵士的名字命名，可将人工智能集成到各种业务流程中。它有助于提高组织的生产率和效率，从而可以获得更好的结果。

通常，业务数据采用非结构化的形式，例如语音数据，段落等。借助IBM Watson，专业人员可以系统地整理和组织非结构化数据，以生成所需的信息。IBM Watson的处理速度约为80 teraflops，是人类回答问题能力的两倍。

主要特点

• 使用此工具，您将完全控制基本任务。它可以通过保护IP地址，维护数据所有权和保护数据洞察力来处理所有这一切。
• 该软件经过培训，可以重新构想用户的工作流程，而不管他们的工作领域如何。它是运输，医疗保健，金融，教育（包括其他领域）的理想选择。
• 它对几乎所有行业和企业都有深入的了解。该软件可以帮助您做出更快更好的决策。
• IBM甚至重视数据的最小单位。如果您的数据量很小，则可以分析并确定可能的结果。
• 无需集成任何其他工具，它就可以使用大量数据。通过使用它，您可以轻松地从多个来源访问所需的数据。

9.Infosys Nia

Infosys Nia是一款高度评价的商业智能软件，可以从旧版系统，人员和流程中收集信息。它将数据聚合到一个知识库中，并自动执行IT流程和业务任务。该软件旨在减少人工工作，并找到需要想象力，创造力和激情的客户问题的解决方案。

用户可以利用该平台来获得深入的见解，增强的知识以及探索机会，以简化，优化和自动化复杂的组织流程。

主要特点

• 它有助于增强流程和系统，以增强组织及其员工的能力。
• 它包括一个高级的对话UI。
• 该工具具有用于编程和重复任务的自动化功能。
• 它是结合认知自动化，RPA和预测自动化的自动化平台之一。
• 它可以捕获，处理和重用知识，以更好地开展业务。
• 该平台还能够为用户提供数据分析。
• 它也可以用作机器学习工具。

10.Playment

它是一个数据标记平台，可以为机器人模型大规模生成训练数据。Playment增强了处理无人机，制图，自动驾驶和类似空间的业务。

该工具已由CYNGN，Drive AI和Starsky Robotics等多家知名研究机构和组织选择。

主要特点

• 支付具有AI和人类智能的独特组合。它可用于映射输出质量。
• 它是一种高质量的工具，能够以100％的准确性组织多个类别的图像。
• 该平台与竞争对手分析和产品比较功能集成在一起。
• 企业使用它来使用户意识到可以带来良好结果的事物以及可能被证明对他们的业务致命的事物。
• 该工具附带一个图像注释套件，允许用户构建对计算机视觉技术有用的数据集。

结论

这些是当前可用的顶级人工智能软件。该软件非常方便，可以从头开始构建和开发智能应用程序。这些工具具有AI和机器学习的强大组合，个人可以用来改善和简化他们的业务流程。

简而言之，可以说人工智能（AI）已变成商业软件的主要元素。如今，机器学习和AI学习能力经常安装在软件应用程序中，以为客户提供无与伦比的预测和自动化功能等功能。