人工智慧開發人員適用的頂級工具與架構
人工智慧正在顛覆每個產業。無論是推動資料導向自動化助永續發展智慧工廠一臂之力、在廠房揪出生產錯誤、利用機器人履行電子商務，或甚至是與野火搏鬥，人工智慧的蹤影可說是無所不在。
因此，對追求或推進人工智慧職涯感興趣的開發人員越來越多。但這個領域不免令人望之卻步，不知道該從何開始著手的更是大有人在。市面上提供的資源不勝枚舉，我們在此彙整了一份頂級人工智慧架構與工具清單，協助為開發人員提供展開人工智慧開發不可或缺的建置區塊。
Caffe：Caffe 是 Berkeley AI Research 的心血結晶，這款深度學習架構的設計側重速度與模組化。它採用表現性架構打造而成，讓開發人員靠一個旗標即可在 CPU 與 GPU 之間切換自如。它的程式碼豐富，以促進開發為使命。另外，它的速度與一天必須處理數百萬影像的研究實驗或工業應用是天作之合。這項計畫還為開發人員提供教學課程、安裝說明與逐步範例，幫助他們立即開始開發。
Keras：這款熱門的人工智慧架構，是以 Python 撰寫而成的類神經網路資料庫。Keras 簡單易用、彈性靈活且功能強大，可讓開發人員進行機器學習實驗，是這個架構最引以為傲的一點。它減少了認知負載、儘量減少使用者動作，並且在開發過程中明確顯示錯誤訊息。善用這項計畫龐大的說明文件與開發人員指南，即可馬上動手開始開發。
MXNet：目前是 Apache Software Foundation 孕育中的計畫，這款深度學習架構非常適合用於人工智慧研究、原型設計與生產。它所包含的混合前端可讓開發人員混合象徵性與命令式程式設計，儘可能提高效率與生產力。其他特性與功能包括可擴充的分散式訓練、支援八個語言連結，以及工具與資料庫生態系統，可擴充 MXNet 使用案例。
ONNX：正當各大科技公司努力打造更平易近人的人工智慧之際，ONNX 確保開發人員可在人工智慧架構生態系統中輕輕鬆鬆互通。它不僅是架構，更是機器學習互通性的開放式標準。開發人員可以使用自己慣用的架構與推論引擎作業，而 ONNX 則立志消除任何下游可能受到的影響。
PaddlePaddle：這款開放原始碼深度學習平台，致力於為工業使用案例提供豐富的人工智慧功能。它廣泛應用於製造業、農業與企業應用。這款平台可支援宣告式與命令式程式設計、大規模訓練、多重終端機與多重平台部署、豐富的演算法以及預先訓練模型。
PyTorch：這款深度學習研究平台，企圖加速從原型設計到生產所需的時間。這項計畫提供兩種高階功能：張量運算與深度類神經網路。它的開發旨在深度整合至 Python。開發人員可以用相似的方式，將它運用於其他受歡迎的 Python 套件，例如 SciPy 與 scikit-learn。這個架構剛上路時需要的例行成本超低，而且與 Intel® oneMKL 這類加速程式庫整合，可締造極致的速度。
OpenCV：這款開放原始碼電腦視覺資料庫的相關社群，以打造使用容易且有趣的人工智慧為目標。這項計畫本身提供的電腦視覺與機器學習演算法逾 2,500 個，是開發人員入門的好幫手。OpenCV 團隊還提供許多教學課程、課程與活動，是基於與人工智慧社群互動與協作而設計。查看它獲得 Intel® OpenVINO™ 贊助，最新開播的人工智慧冷知識遊戲節目。
OpenVINO™：Intel® OpenVINO™ 工具組的設計可用於最佳化及部署人工智慧推論。該公司甫發表 OpenVINO 2022.1 這個自工具組最初發表以來規模最大的更新。它的新功能豐富，設計可減少人工智慧開發人員的工作。關鍵功能包括更豐富的自然語言處理支援、裝置可攜性，以及更優異的推論效能。開發人員利用 Open Model Zoo 推出的預先訓練模型，迅速便能上手。在此進一步瞭解最新版本。
TensorFlow：這款端對端深度學習平台的開發商為 Google，同時鎖定新手與專家級開發人員。核心資料庫的設計可協助開發人員建立與部署機器學習模型。然而，另外還有用於 JavaScript、行動裝置與物聯網，以及生產開發的其他資料庫。
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