為了在競爭中保持領先地位，我們在此博客中列出了每位 AI 工程師都應該了解的2023 年最佳 AI 工具，包括 TensorFlow、PyTorch、sci-kit-learn 和 Apache Spark。準備好在2023 年獲得最佳AI 工程師認證，將您的AI 職業提升到新的水平。
人工智能 (AI) 已成為各行業的變革力量，可實現創新解決方案并推動技術進步。
作為一名經過認證的 AI 工程師，必須隨時了解最新的工具和框架，以提高您的工作效率、簡化開發流程并提供高效的 AI 解決方案。
在這篇博客中，我們將探討每個人工智能工程師都應該了解的2023 年最佳人工智能工具 [1]，使他們能夠在快速發展的人工智能領域保持領先地位。
1. TensorFlow
TensorFlow 由 google 開發，是廣泛使用的機器學習和深度學習開源框架。其靈活的架構允許人工智能工程師構建和部署從簡單到復雜的各種人工智能模型。
TensorFlow 也應該成為您的人工智能工程技能[2]的一部分，因為它為神經網絡提供廣泛的支持并提供高性能計算，使其成為圖像識別、自然語言處理和語音識別等任務的理想選擇。
2. PyTorch
PyTorch 由 Facebook 人工智能研究團隊支持，是另一個流行的開源深度學習框架。PyTorch 以其簡單性和靈活性而聞名，提供動態計算圖，使模型的調試和實驗變得更加容易。
它為自然語言處理、計算機視覺和強化學習等任務提供了出色的支持。PyTorch 友好的用戶界面和活躍的社區使其成為許多 AI 工程師的首選。
3. Sci-kit-learn
Sci-kit-learn是2023年最強大的AI工具之一。它提供了一整套用于數據預處理、模型選擇、評估和部署的工具。
借助 sci-kit-learn，AI 工程師可以快速原型設計并實現機器學習算法[3]，包括分類、回歸、聚類和降維。該庫的簡單性和豐富的文檔使其成為初學者和經驗豐富的人工智能從業者的寶貴資源。
4. Keras
Keras 是用 Python/ target=_blank class=infotextkey>Python 編寫的高級神經網絡 API。它提供了用戶友好的界面，并抽象了 TensorFlow 和 Theano 等較低級框架的復雜性。Keras 使經過認證的人工智能工程師能夠輕松構建和試驗深度學習模型。
憑借其直觀的設計和廣泛的預訓練模型庫，Keras 加速了開發過程并促進了 AI 應用程序的快速原型設計。
5. Apache Spark
在你的AI職業生涯中，你一定經常聽說過Apache Spark。它是一個強大的大數據處理框架，其中包括 MLlib（一個用于可擴展機器學習的庫）。它提供分布式計算能力并支持各種數據處理任務，例如數據攝取、轉換和模型訓練。
AI工程師可以利用Spark的分布式計算能力來處理大規模數據集并執行高級分析，使其成為需要大數據處理的AI項目中不可或缺的工具。
6. 微軟認知工具包（CNTK）
微軟認知工具包，也稱為CNTK，是微軟研究院開發的深度學習框架。它為跨多個 GPU 和機器訓練深度神經網絡提供了卓越的性能和可擴展性。
CNTK提供靈活的編程模型，支持各種神經網絡架構，包括卷積網絡、循環網絡和深度強化學習。CNTK 注重可擴展性和效率，適用于研究級和生產級人工智能應用。
7. Theano
Theano 是一個廣泛使用的用于數值計算和機器學習的 Python 庫。它允許人工智能工程師有效地定義、優化和評估數學表達式。
Theano 的符號計算功能使其成為構建和訓練深度學習模型的熱門選擇。盡管它的開發不再得到積極維護，但許多現有項目仍然依賴 Theano，它仍然是 AI 工程師工具包中的一個有價值的工具。
8. H2O.ai
H2O.ai 是一個開源機器學習和人工智能平臺，為數據分析、建模和部署提供廣泛的工具和庫。它提供用戶友好的界面，支持多種編程語言，并與 TensorFlow 和 sci-kit-learn 等流行框架集成。
H2O.ai 的 AutoML 功能可實現機器學習管道的自動化，使 AI 工程師能夠更輕松地試驗各種算法和超參數。
9. IBM Watson
IBM Watson 是一個綜合性 AI 平臺，提供一套用于構建、部署和管理 AI 應用程序的工具和服務。它提供預構建模型、自然語言處理功能和視覺識別 API，使 AI 工程師能夠利用 AI 技術，而無需具備豐富的機器學習算法專業知識。
IBM Watson 基于云的基礎設施和廣泛的生態系統使其成為開發人工智能應用程序的強大資源。
10. OpenAI Gym
OpenAI Gym 是一個流行的開源工具包，用于開發和比較強化學習算法。它提供了廣泛的模擬環境和基準任務，以促進強化學習代理的開發和評估。
OpenAI Gym 的標準化界面和廣泛的環境集合使其成為尋求探索和實施強化學習算法的 AI 工程師的寶貴資源。
總結
作為一名經過認證的人工智能工程師，了解2023 年最佳人工智能工具和框架對于保持競爭力和提供高效的人工智能解決方案至關重要。
通過利用上述人工智能工具和框架的功能，人工智能工程師可以簡化其開發流程，構建強大的模型，并釋放人工智能在各個領域的潛力。
原文：https://medium.com/@jennifer.wales22/top-10-ai-tools-frameworks-that-every-ai-engineer-should-be-aware-of-526d963cec82
引用鏈接
[1] 2023 年最佳人工智能工具 : https://www.usaii.org/ai-insights/the-15-most-popular-ai-tools-in-2023
[2] TensorFlow 也應該成為您的人工智能工程技能: https://www.usaii.org/artificial-intelligence-certifications/certified-artificial-intelligence-engineer
[3] 機器學習算法: https://www.usaii.org/ai-insights/machine-learning-algorithms-for-beginners-with-popular-python-codes
