人工智能中有许多从未听说过的开源项目。但其中许多项目也逐渐成为人工智能基础的一部分。以 TensorFlow 为例。在 AI 世界中，每个人都听说过 TensorFlow！但它最初只是 Google Brain 团队的一个供 Google 内部使用的项目。同样，这些开源项目中的大多数都是大学或科技公司（如谷歌、微软等）开发人员的激情项目。这就是为什么他们如此具有前瞻性，并在人工智能领域挑战极限。因此，我们在本文中讨论了使用人工智能的顶级开源项目，它现在是 AI 世界的基础。
这些使用人工智能的开源项目是由谷歌、Facebook、微软、IBM 等顶级公司的开发人员创建的，它们大多是开创性的项目，在人工智能和机器学习领域创造了新的创新。更重要的是，这些开源项目的进步使整个人工智能行业受益，为新项目提供了更多资金和创新。那么现在就让我们来看看这些开创性的项目吧！
1. 谷歌开源项目
Google 相信开源对每个人都有好处，因为它可以促进协作和技术的进一步发展。谷歌开源项目有 2000 多个，其中一些项目催生了流行技术。让我们看看最著名的：
- TensorFlow：它是一个免费的端到端开源平台，具有全面、灵活的各种机器学习工具、库和资源。它由 Google Brain 团队开发，也可在 Google 开源平台上使用。使用 TensorFlow 使用高级 API（例如 Keras）构建和训练机器学习模型非常容易。您还可以在任何地方部署机器学习模型，包括云、浏览器、本地或设备，无论您使用何种语言。 TensorFlow 有很多版本用于各种用途，例如用于移动设备的 TensorFlow Lite、用于完整体验的 TensorFlow Extended、用于 JavaScript 环境的 TensorFlow.js、用于 Rust 绑定的 TensorFlow Rust 等。谷歌还在其许多内部产品中广泛使用 TensorFlow包括 Google 搜索、Google 地图、Gmail、Google 翻译、Android、Google 相册、YouTube、Google Play 等。
- DeepMind Lab：是一家2014年被谷歌收购的人工智能公司，专注于解决各种问题，在人工智能领域取得突破。 DeepMind Lab 是一个开源 3D 游戏平台，专为人工智能和机器学习领域的研发而创建。它有许多与导航和解谜相关的任务，为深度强化学习奠定了基础。 DeepMind Lab 使用的主要语言是 C，它在 DeepMind 内部用于训练学习算法以进行研究。
2. Facebook 开源项目
Facebook 拥有庞大的开源项目库，它主要相信使用开源技术为社区赋能。那么让我们来看看 Facebook 上一些最著名的开源项目：
- PyTorch ：它是一个开源Python包，主要专注于机器学习。 PyTorch 提供张量计算以及深度神经网络。如果需要，还可以使用各种Python包（例如 NumPy、SciPy、Cython 等）扩展 PyTorch。PyTorch 还具有用于不同功能的库，例如用于模型可解释性的 Captum、用于 scikit-learn 兼容性的 skorch、用于图形深度学习的 PyTorch Geometric 等. PyTorch 提供了 TorchScript，它促进了 Eager 模式和图模式之间的无缝转换。此外，torch.distributed 后端为机器学习和优化性能提供可扩展的分布式训练。 Facebook Open Source 提供了有关 PyTorch 的详细信息以及指向其网站和 Git 存储库的链接。
- Prophet ：它是一个用Python和 R 编写的开源预测程序。主要供数据科学家和数据分析师使用，以便他们获得快速准确的预测。预测是自动的，但可以根据规范手动调整。 Prophet 主要用于预测符合每日、每周和每年模具以及历史数据痕迹的非线性趋势。 Facebook 还在许多不同的应用程序中使用内部 Prophet 来生成可靠和快速的预测，这些预测对规划和目标设定很有用。由于 Prophet 是开源软件，因此可以在 CRAN 和 PyPI 上下载。它由 Facebook 的核心数据科学团队发布，Facebook 开源提供指向其网站和 Git 存储库的链接。
3. 微软开源项目
Microsoft 提供了许多开发人员可以参与的开源项目。其中一些包括以下内容：
- Microsoft Cognitive Toolkit： Microsoft Cognitive Toolkit 是一个开源框架，允许开发人员了解他们的数据集并使用深度学习利用其中的智能。该框架由 Microsoft Research 开发，最初于 2016 年 1 月 25 日发布。它允许您轻松开发流行的深度学习模型，例如前馈 DNN、卷积神经网络和循环神经网络，同时提供对多个 GPU 和服务器的访问，提供并行化整个后端。有许多公司使用 Microsoft Cognitive Toolkit 来创建 AI 解决方案，包括 Bing、Skype、Cortana、Xbox 等。这些公司可以根据各自的网络和算法的要求以可定制的方式使用 Toolkit。
- Open Neural Network Exchange： Open Neural Network Exchange 是由 Facebook 和 Microsoft 开发的开源人工智能生态系统。 ONNX 是必要的，因为一旦神经网络在特定框架上进行了训练和评估，就很难将其移植到不同的框架上。虽然初始框架有多种选择，例如 PyTorch、Microsoft Cognitive Toolkit、TensorFlow、Apache MXNet 等，但稍后移植网络是一个问题。这在一定程度上降低了机器学习的能力，但开放神经网络交换是这个问题的完美解决方案。它允许跨多个框架重用经过训练的神经网络模型。现在，ONNX 将成为一项必不可少的技术，它将提高神经网络之间的互操作性。 ONNX 可在 Facebook 和 Microsoft 开源项目页面及其 Git 存储库中使用。
4. IBM 开源项目
IBM 拥有跨越广泛技术的开源项目。这些对于推动未来的技术创新和增长至关重要。最受欢迎的 IBM 开源项目包括：
- Watson Developer Cloud： Java SDK： IBM Watson Cloud 允许公司将人工智能注入到他们的应用程序中，以便他们能够做出更准确的预测、自动化公司决策和流程并获得优化的解决方案。 Watson Cloud Java SDK 提供对所有 Watson Developer Cloud 服务的访问，用户无需成为 REST 专家即可使用这些工具。因此，您可以使用 Watson Developer Cloud Java SDK 轻松地向Java应用程序添加认知功能。 Ans 这是完全开源的，可在 Apache 2 许可下免费使用。开发人员还可以使用Java SDK 作为起点来访问整个 Watson Developer Cloud 服务并将它们添加到他们的公司应用程序中。
上述所有这些开源项目都在人工智能领域做出了巨大贡献。他们从根本上改变了人工智能在现代科技行业中的使用方式。更重要的是，它们为中小型公司提供了平等的基础，他们可以使用这种开源技术来增强他们的人工智能基础设施，甚至在全球范围内与科技巨头竞争。