导读：今天首席CTO笔记来给各位分享关于人工智能编程软件哪个好的相关内容，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
小孩学编程有哪些软件
小孩学编程软件使用最多的是Scratch,但最近Scratch被禁了，给您推荐几款国内最好的少儿编程软件。
1、Mind+
Mind+是一款拥有自主知识产权的国产图形化编程软件，诞生于2013年，由DFRobot开发。主要就是针对国内科技创新教育需求而开发的图形化编程软件，也是国内最早的图形化编程软件工具之一。在Scratch平台不能使用后，惊喜发现它完全可以兼容sb3格式保存的编程文件，其程序文件甚至可以一键导入到软件中，实现了对Scratch功能的无缝对接。目前很多学校老师、同学很多都在使用的一款编程软件。
Mind+最大优点是对硬件的支持非常丰富。直接支持中小学创客教育最常用的主流开源硬件如：Micro:bit、掌控板、ESP32和Arduino Uno等，可对上百种常用硬件模块进行编程控制，包括各种传感器、执行器、显示器、通讯模块、功能模块等；并且开放用户库，用户可以自己制作扩展库。另外，Mind+还能满足中小学老师对于AI人工智能知识教学的各种需求，支持 AI 与 IoT ，除了图形化编程，还可以使用 Python/C/C++等高级编程语言。
Mind+已在国内历经8年打磨，已然成为科创教育学科、竞赛中普遍使用的青少年编程软件之一。
2、 KittenBlock
KittenBlock是小喵科技出品的一款儿童图形化编程软件，可以帮助中小学生或者非专业的技术人员快速入门编程，从而控制各种各样的电子模块。最大的特点其扩展功能丰富，尤其是人工智能AI这一块，很值得研究，如果是高水平进阶者，甚至可以自己开发相关的插件。对比Scratch功能，KittenBlock也已有了相关的替代功能，比如百度大脑这个模块可以实现文字朗读，语音识别等。
另外Kittenblock也支持C++（Arduino）、python编程。
3、慧编程V5
慧编程是一款面向STEAM教育领域的积木式编程和代码编程软件，基于Scratch3.0开发，近400万用户用它创造、学习和分享。它不仅能让用户在软件中创作有趣的故事、游戏、动画等，还能对Makeblock体系、micro：bit等硬件进行编程。
特点提炼：
1.慧编程V5除了动画创作和游戏制作外，还支持对机器人和开源硬件编程
2.配合硬件教学，让课堂教学内容和形式更丰富；
3.支持丰富的开源硬件，满足更多课程需求，提高课堂创造效率
4.支持一键切换Python和Python输入模式，实现从图形化编程到代码编程的进阶教学
5.配套教学资源和课堂管理平台，打造高效课堂
6.支持AI和IoT黑科技，可设计各种趣味应用
7.即将支持多平台使用，提供流畅的编程教学体验
4. 其他软件
目前还有一些儿童编程替代软件，如扣叮、编程猫、kitten等，大家感兴趣都可以搜索下载尝试。
儿童编程app哪个好
目前国内少儿编程软件有：Kodable、DaisytheDinosaur、GamestarMechanic、。如需学习少儿编程培训，推荐选择童程童美。童程童美少儿编程体验课，点击可免费报名试听
编程应用程序为儿童编程提供了充足的机会，一般而言，应该选择一些趣味性的程游戏用作低龄儿童的编程启蒙，适合儿童学编程的软件有Kodable、DaisytheDinosaur、GamestarMechanic等。学少儿编程可以提高孩子逻辑思维、专注力Kodable的简易课程，主要面向幼儿园到五年级的学生；DaisytheDinosaur是为幼童设计的最好的编程应用之一，它用游戏教孩子们基础的编程知识；GamestarMechanic是款基于Web的应用程序，能教会孩子们制作自己的视频游戏；Tynker教编程也非常出色，在开始学习Python和Javascript之前，孩子们可以先使用可视化模块编程。学少儿编程可以提高孩子逻辑思维、专注力！
想了解更多关于少儿编程的相关内容，推荐咨询童程童美。童程童美是由童程童美独立开发的专有可视化在线少儿编程教育平台，针对6—18岁青少儿提供线上小班直播授课。课程覆盖Scratch图形界面编程、Python人工智能编程、NOI系列课程三大课程体系。依托故事化、可视化、游戏化的学习方式，采用自主研发的云平台编程环境，让学生在云端操作即可运行出结果。同时，还可实现老师与学生共享桌面，实时查看学生的学习情况。
人工智能学习用什么编程软件好？
人工智能学习用python编程软件好。如需学习python推荐选择【达内教育】。
Python是一种用LISP和JAVA编译的语言，Python由于简单易用，是人工智能领域中使用最广泛的编程语言，它可以无缝地与数据结构和其他常用的AI算法一起使用。Python之所以时候AI项目，其实也是基于Python的很多有用的库都可以在AI中使用，如Numpy提供科学的计算能力，Scypy的高级计算和Pybrain的机器学习。Python的设计，快速，坚固，可移植，可扩展，完美契合人工智能。感兴趣的话点击此处，免费学习一下
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15 个开源的顶级人工智能工具
斯坦福的专家在人工智能报告中得出的结论："越来越强大的人工智能应用，可能会对我们的 社会 和经济产生深远的积极影响，这将出现在从现在到2030年的时间段里。"
以下这些开源人工智能应用都处于人工智能研究的最前沿。
1.Caffe
它是由贾扬清在加州大学伯克利分校的读博时创造的，Caffe是一个基于表达体系结构和可扩展代码的深度学习框架。使它声名鹊起的是它的速度，这让它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NVIDIA K40 GPU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。
2. CNTK
它是计算机网络工具包（Computational Network Tookit）的缩写，CNTK是一个微软的开源人工智能工具。不论是在单个CPU、单个GPU、多个GPU或是拥有多个GPU的多台机器上它都有优异的表现。微软主要用它做语音识别的研究，但是它在机器翻译、图像识别、图像字幕、文本处理、语言理解和语言建模方面都有着良好的应用。
3.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Hadoop和Apache Spark中。这使它可以配置深度神经网络，并且它与Java、Scala和其他JVM语言兼容。
4.DMTK
DMTK分布式集齐学习工具（Distributed Machine Learning Toolkit）的缩写，和CNTK一样，是微软的开源人工智能工具。作为设计用于大数据的应用程序，它的目标是更快的训练人工智能系统。它包括三个主要组件：DMTK框架、LightLDA主题模型算法和分布式（多义）字嵌入算法。为了证明它的速度，微软声称在一个八集群的机器上，它能够"用100万个主题和1000万个单词的词汇表（总共10万亿参数）训练一个主题模型，在一个文档中收集1000亿个符号，"。这一成绩是别的工具无法比拟的。
5.H20
相比起科研，H2O更注重将AI服务于企业用户，因此H2O有着大量的公司客户，比如第一资本金融公司、思科、Nielsen Catalina、PayPal和泛美都是它的用户。它声称任何人都可以利用机器学习和预测分析的力量来解决业务难题。它可以用于预测建模、风险和欺诈分析、保险分析、广告技术、医疗保健和客户情报。
它有两种开源版本：标准版H2O和Sparking Water版，它被集成在Apache Spark中。也有付费的企业用户支持。
6.Mahout
它是Apache基金会项目，Mahout是一个开源机器学习框架。根据它的网站所言，它有着三个主要的特性：一个构建可扩展算法的编程环境、像Spark和H2O一样的预制算法工具和一个叫Samsara的矢量数学实验环境。使用Mahout的公司有Adobe、埃森哲咨询公司、Foursquare、英特尔、领英、Twitter、雅虎和其他许多公司。其网站列了出第三方的专业支持。
7.MLlib
由于其速度，Apache Spark成为一个最流行的大数据处理工具。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、回归、决策树、推荐、集群、主题建模、功能转换、模型评价、ML管道架构、ML持久、生存分析、频繁项集和序列模式挖掘、分布式线性代数和统计。
8.NuPIC
由Numenta公司管理的NuPIC是一个基于分层暂时记忆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。
9.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。它的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
10.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69,000 owl：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。
11.Oryx 2
构建在Apache Spark和Kafka之上的Oryx 2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Orys 2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Oryx 1项目并且一直积极参与持续发展。
12.PredictionIO
今年的二月，Salesforce收购了PredictionIO，接着在七月，它将该平台和商标贡献给Apache基金会，Apache基金会将其列为孵育计划。所以当Salesforce利用PredictionIO技术来提升它的机器学习能力时，成效将会同步出现在开源版本中。它可以帮助用户创建带有机器学习功能的预测引擎，这可用于部署能够实时动态查询的Web服务。
13.SystemML
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。
14.TensorFlow
TensorFlow是一个谷歌的开源人工智能工具。它提供了一个使用数据流图进行数值计算的库。它可以运行在多种不同的有着单或多CPU和GPU的系统，甚至可以在移动设备上运行。它拥有深厚的灵活性、真正的可移植性、自动微分功能，并且支持Python和c++。它的网站拥有十分详细的教程列表来帮助开发者和研究人员沉浸于使用或扩展他的功能。
15.Torch
Torch将自己描述为："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"，它的特点是灵活性和速度。此外，它可以很容易的通过软件包用于机器学习、计算机视觉、信号处理、并行处理、图像、视频、音频和网络等方面。它依赖一个叫做LuaJIT的脚本语言，而LuaJIT是基于Lua的。
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