它是能够模拟智能人类行为的软件。从更广泛的角度来看，它是一种计算机应用程序，可以学习数据模式和洞察力，以智能地满足特定客户的痛点。
人工智能包括以下内容：
这些功能被用来为不同的用例构建人工智能软件，其中最重要的是知识管理、虚拟辅助和自动驾驶汽车。随着企业必须梳理大量数据以满足客户需求，对更快、更准确的软件解决方案的需求也在增加。
1.DeepVision
主要特点
2.Braina
它是少数支持多种语言的优秀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。
3.GoogleCloudMachineLearningEngine
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，GoogleAI技术和云解决方案都将帮助您取得令人难以置信的成功。GoogleCloudMachineLearningEngine是用于训练，调整和分析模型的理想解决方案。它带有ComputeEngine，CloudSDK，CloudStorage和CloudSQL。
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GoogleCloud。此外，还有用于SQLServer，MySQL和PostgreSQL的关系数据库。
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。
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。
6.TensorFlow
TensorFlow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，它是一个优秀的解决方案。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。TensorFlow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。
7.Cortana
像GoogleNow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。
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。IBMWatson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ThomasJ.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IBMWatson，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。IBMWatson的处理速度约为80teraflops，是人类回答问题能力的两倍。
9.InfosysNia
InfosysNia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。
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，DriveAI和StarskyRobotics等多家知名研究机构和组织选择。
11.PyTorch
PyTorch是一个开源的机器学习库，基于Torch，用于自然语言处理等应用程序。
PyTorch的前身是Torch，其底层和Torch框架一样，但是使用Python重新写了很多内容，不仅更加灵活，支持动态图，而且提供了Python接口。它是由Torch7团队开发，是一个以Python优先的深度学习框架，不仅能够实现强大的GPU加速，同时还支持动态神经网络。PyTorch既可以看作加入了GPU支持的numpy，同时也可以看成一个拥有自动求导功能的强大的深度神经网络。2022年9月，扎克伯格亲自宣布，PyTorch基金会已新鲜成立，并归入Linux基金会旗下
12.H20
它有两种开源版本：SparkingWater版和标准版H2O，被集成在ApacheSpark中。也有付费的企业用户支持。
13.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。
其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。OpenNN的付费支持由一家从事预测分析的西班牙公司Artelnics提供。
14.NuPIC
由Numenta公司管理的NuPIC是一个基于分层暂时记忆HierarchicalTemporalMemory，HTM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。
15.Oryx2
构建在ApacheSpark和Kafka之上的Oryx2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Orys2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Oryx1项目并且一直积极参与持续发展。
16.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69,000owl：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。
17.SystenML
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。
18.Torch
Torch把自己描述为：“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”，特点是灵活性和速度。
另外，Torch可以很容易的通过软件包用于计算机视觉、机器学习、信号处理、并行处理、视频、图像、音频和网络等方面。依赖一个叫做LuaJIT的脚本语言，而LuaJIT是基于Lua的。
19.MLlib
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、决策树、推荐、主题建模、集群、功能转换、模型评价、生存分析、ML管道架构、ML持久、频繁项集和序列模式挖掘、分布式线性代数和统计。
20.Mahout
它是Apache基金会项目，Mahout是一个开源机器学习框架。
主要特点：
目前使用Mahout的公司有埃森哲咨询公司、Adobe、英特尔、领英、Twitter、Foursquare、雅虎和其他许多公司。
21.Deeplearning4j
Deeplearning4j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ApacheSpark和Hadoop中。这使它可以配置深度神经网络，并且它与Scala、Java和其他JVM语言兼容。
22.Caffe
Caffe是由贾扬清在加州大学伯克利分校读博时创造的，是一个基于表达体系结构和可扩展代码的深度学习框架。使它声名鹊起的是速度，这使它非常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NVIDIAK40GPU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。