简介：今天，首席执行官注意到与您分享人工智能编程软件的良好内容。如果您能解决您现在面临的问题，请不要忘记注意此网站。让我们现在开始！
儿童编程软件最多使用的Scratch，但最近被禁止了。我建议您在中国使用一些最好的国内编程软件。
1.头脑+
Mind+是具有独立知识产权的国内图形编程软件。它出生于2013年，是由Dfrobot开发的。依据是根据国内科学和技术创新教育需求开发的图形编程软件，并且是中国最早的图形编程软件工具之一。惊讶地发现它可以与SB3格式保存的编程文件兼容。它的程序文件甚至可以单击一次将其导入到软件中，以实现Scratch功能的无缝对接。许多学校的教师和学生目前正在使用编程软件。
Mind+的最大优点是，硬件的支持非常丰富。通信模块，功能模块等。和开放的用户库，用户可以自己制作扩展库。此外，Mind+还可以满足AI人工智能知识教学的小学和中学教师的各种需求。它支持AI和IoT。除了图形编程外，它还可以使用高级编程语言，例如python/c/c ++。
Mind+在中国进行了8年的抛光，并已成为科学，技术教育和竞争中通常使用的青年编程软件之一。
2.小猫
KittenBlock是由小氧技术生产的儿童图形编程软件，它可以帮助小学和中学生或非专业技术人员迅速开始编程以控制各种电子模块。最大的功能丰富，尤其是人工智能AI，尤其是人工智能AI，它是人工智能AI，它是该模块的扩展。值得学习。如果它是一个高级高级人士，您甚至可以按照刮擦功能来开发相关的插件-In，KittenBlock还具有相关的替代功能。例如，百度脑模块可以实现文本阅读和语音识别。
此外，KittenBlock还支持C ++（Arduino）和Python编程。
3. HUI编程V5
HUI编程是用于蒸汽教育的基础编程和代码编程软件。基于Scratch 3.0，将近400万用户使用它来创建，学习和共享。它不仅允许用户在软件中创建有趣的故事，游戏，动画等，而且还可以编程硬件，例如MakeBlock System，Micro：Micro：位和其他硬件。
功能改进：
1.除了动画创建和游戏制作外，HUI编程V5还支持机器人和开源硬件编程
2.使用硬件教学，使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，并提高课堂创建的效率
4.支持一个单击切换Python和Python输入模式，以实现从图形编程到代码编程的高级教学
5.支持教学资源和课堂管理平台，以创建高效的课堂
6.支持AI和IoT黑色技术，您可以设计各种有趣的应用程序
7.它将支持多平台使用并提供平稳的编程教学经验
4.其他软件
目前，有一些儿童编程替代软件，例如扣，编程猫，小猫等，每个人都可以搜索和下载尝试。
目前，家庭儿童的编程软件包括：Kodable，Daisythedinosaur，Gamestarmechanic，如果您需要学习儿童编程培训，我建议您选择Tong Cheng Tongmei.tong Cheng Tongmei儿童编程经验课程，请点击注册以获取免费试镜以获取免费试镜
编程应用程序为儿童编程提供了足够的机会。一般而言，应该将一些有趣的Cheng游戏用作幼儿的编程启蒙运动。适用于儿童编程的软件是可kod的，雏菊龙，gamestarmechanic等。学习儿童的编程可以改善儿童的逻辑思维和集中精力的简单课程，主要用于幼儿园至五年级的学生；雏菊龙是针对幼儿的最好的编程应用程序之一。Gamestarmechanic是一个基于网络的应用程序，可以教孩子制作自己的视频游戏。Tyinker的教学节目也非常好。在开始学习Python和JavaScript之前，儿童可以使用视觉模块编程。学习儿童编程可以改善儿童的逻辑思维和专注！
想了解有关儿童编程的更多信息，并推荐咨询汤昌迪。TongCheng Tongmei是Tong Cheng Tongmei开发的专有视觉在线儿童编程教育平台。它为6-18岁的幼儿提供了在线小课上的实时广播。课程涵盖了三个主要的课程系统：刮擦图形界面编程，Python人工智能编程和NOI Series Coursess。采用游戏，自我开发的云平台编程环境，以便学生可以在云中运行结果。在同一时间，老师还可以与学生分享学生的学习状况，以查看学生的学习状况即时的。
Python编程软件非常适合人工智能。如果您需要学习Python建议，请选择[Dane Education]。
Python是LISP和Java编写的一种语言。由于Python简单易用，因此它是人工智能领域中最广泛使用的编程语言。它可以与数据结构和其他常用的AI算法无缝使用。python是AI项目的原因实际上是许多基于Python的有用库，可以在AI中使用。例如，Numpy提供科学计算能力，Scypy的高级计算和Pybrain Machine Learning。Python的设计，快速，实心，可移植，可扩展，非常适合人工智能。如果您有兴趣
想了解更多有关Python的信息，推荐咨询[Dane Education]。该机构已从事IT技术培训19年，并创建了原始的TTS8.0教学系统，1V1主管，跟踪学习，并有疑问，并有任何疑问，可以在任何情况下进行交流时间。机构的26个主要课程系统与企业，企业级项目的需求以及对大型工厂的真实项目的解释，对企业的人才标准进行基准制定专业学习计划，包括主流热点技术技术在内，并帮助学生学习更好。DaneIT培训机构，在有限的时间内聆听配额。
斯坦福大学的专家在人工智能报告中得出结论：“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，这将在从现在到2030年的时期出现”。
以下开源人工智能应用在人工智能研究的最前沿。
1. caffe
它是由加利福尼亚大学伯克利分校的Jia Yangqing创建的。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。它的名声是它的速度，它受到研究人员和业务用户的欢迎。根据其网站，它只能在一天之内使用一个NVIDIA K40 GPU来处理更多超过6000万张图像。它由伯克利视觉和学习中心（BVLC）管理，并支持Nvidia和Amazon等公司的发展。
2. CNTK
它是计算机网络工具包（计算网络TAKIT）的缩写，CNTK是Microsoft开源人工智能工具。它在单个CPU，单个GPU，多个GPU或多个GPU上具有出色的性能，具有多个GPU。主要使用它来进行语音识别研究，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具有良好的应用。
3.深度学习4J
DeepLearning4J是Java虚拟机（JVM）的开源深度学习库。它在分布式环境中运行并集成在Hadoop和Apache Spark中。这允许其配置深神经网络，并且与Java，Scala和Scala和它兼容其他JVM语言。
4.DMTK
DMTK分布式大学学习工具的缩写（分布式机器学习工具包），例如CNTK，是Microsoft的开源人工智能工具。作为大数据的应用程序，其目标是更快地培训人工智能系统。它包括三个主要组件：DMTK：DMTKMicrosoft声称，框架，LightLDA主题模型算法和分布式（多款）嵌入式algorithm.为了证明其速度，Microsoft声称，在八群的机器上，它可以“使用100万个主题和1000万个单词（总计10万亿美元）参数）训练主题模型，在文档1亿个符号中收集1000个，”该分数与其他工具无与伦比。
5.H20
与科学研究相比，H2O更多地关注了为AI服务的企业用户。因此，H2O拥有大量的公司客户，例如第一家Capital Finance Company，Cisco，Nielsen Catalina，Paypal和Panmei都是其所有用户。它可用于预测建模，风险和欺诈分析，保险分析，广告技术，医疗和客户信息。
它有两个开源版本：H2O和Sparking Water的标准版本，这些版本集成在Apache Spark中，也有付费公司用户支持。
6. Mahout
它是Apache Foundation项目，Mahout是一个开源机器学习框架。根据其网站，它具有三个主要特征：一个编程环境，它构建可扩展算法，预制算法，例如Spark和H2O，以及矢量数学实验环境，称为samsara.com使用mahout包括Adobe，Essen Consulting，Foursquare，Intel，Lingying，Twitter，Yahoo，Yahoo和许多其他公司。它的网站列出了第三部分专业支持。
7.Mllib
由于其速度，Apache Spark已成为最受欢迎的大数据处理工具。Mllib是Spark的可扩展机器学习库。它集成了Hadoop，并且可以与Numpy进行交互，R.IT包括许多机器学习算法，例如分类，回归，决策，树，推荐，群集，主题建模，功能转换，模型评估，ML管道体系结构，ML管道导管和统计。
8. Nupic
由Numenta管理的NUPIC是一个基于分层临时记忆理论的开源人工智能项目。本质上，HTM试图创建一个计算机系统来模仿人类的大脑皮层。他们的目标是创建一种机器，以“接近或超越人类的认知能力在许多认知任务上”。
除了开源许可外，Numenta还提供NUPIC的业务许可协议，并提供技术专利许可。
9.Opennn
作为专为开发人员和研究人员设计的人工智能，OpenNN是一个C ++编程库，它实现了神经网络算法。ITS的关键功能包括深度建筑和快速性能。您可以在其网站上找到丰富的文档，其中包括一个说明的条目教程，该教程解释了该网站的说明。神经网络的基础知识
10. opencyc
Cycorp开发的OpencyC提供了对CYC知识库和常识推理引擎的访问权限。它有239,000多个条目，约2,093,000个三键和大约69,000 OWL：这是类似于与外部语义库链接的名称。在丰富的现场模型，语义数据集成，文本理解，特殊领域的专家系统和游戏AI中的良好应用。提供给企业，但需要支付。
11.ROYX 2
OREX 2建立在Apache Spark和Kafka上是专门用于大型机器学习的应用程序开发框架。它使用唯一的三层λ架构。开发人员可以使用2个以上来创建新应用程序。此外，它还具有一些预制的应用程序，可用于共同的大数据任务，例如协作过滤，分类，回归和集群。BIG数据工具Cloudera创建了原始的Overx 1项目，并一直积极参与可持续发展。
12.预测
今年2月，Salesforce获得了预测，然后在7月，它为Apache Foundation贡献了该平台和商标，Apache Foundation将其列为孵化计划。结果将同时出现在开源版本中。它可以帮助用户使用机器学习功能创建预测引擎，该功能可用于部署可以实时动态查询的Web服务。
13.Systemml
SystemML最初是由IBM开发的，现在是一个Apache Big Data项目。它提供了一个高度可扩展的平台，可以实现高数学操作，其算法用类似于Python的语法编写。Enterprises使用它来跟踪汽车维护客户服务，规划机场运输并连接社交媒体数据和银行客户。它可以在Spark或Hadoop上运行。
14.TENSORFLOW
TensorFlow是Google开源人工智能工具。它提供了一个使用数据流进行数值计算的库。它可以运行具有单个或更多CPU和GPU的各种系统，甚至可以在移动设备上运行。它具有深厚的灵活性，实际的可移植性，自动微型分割功能并支持Python和C ++。其网站具有非常详细的教程列表，可帮助开发人员和研究人员沉浸在使用或扩展其功能中。
15.Torch
火炬将自己描述为：“科学计算框架，通过使用GPU的机器学习算法广泛支持”，其特征是灵活性和速度。此外，它可以轻松地使用软件包来机器学习，计算机视觉，信号处理，平行，处理，图像，视频，音频和网络。它取决于一种名为luajit的脚本语言，而luajit基于lua。
欢迎关注?
微信公共帐户：IT 100个战斗程序员，提供人工智能，大数据，云计算和其他信息等信息，无论您在地球上哪个位置，都欢迎您的注意！
结论：以上是首席CTO注释为每个人编写的人工智能编程软件相关内容的良好内容，我希望它对您有所帮助！如果您解决问题，请与更多的朋友分享关心这个问题?