很多站长朋友们都不太清楚aicaffephp，今天小编就来给大家整理aicaffephp，希望对各位有所帮助，具体内容如下：
本文目录一览： 1、 ps ，Ai, Flash, MAYA ， AE, DW, CAD ，PHP， 2、 15 个开源的顶级人工智能工具 3、 AI人工智能编程语言是Python语言吗 4、 请问一下ai岗位主要做什么 5、 人工智能需要什么基础 6、 区块链时代，AI年代，PHP还有前途吗 ps ，Ai, Flash, MAYA ， AE, DW, CAD ，PHP，ps侧重图片的处理合成一类（这个比较好理解）
AI是侧重矢量编辑文字图片排版，图像绘制和cdr比较像
flash 是动画软件，一些小的动画2d版本
maya也算动画软件是3d版本室内设计
ae是图像视频处理软件啊后期啊什么的
dw属于网页编辑一款软件
cad是制图软件工程制图一类的
php是一种脚本语言
你说的层次我也不太清楚是入门难度层次还是什么类别的层次！
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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AI人工智能编程语言是Python语言吗从问题可以发现，题主很想当然。
AI，姑且称现在的一些深度学习技术、机器学习等技术为AI吧。AI说到底就是一种算法，一个算法的具体实现是和编程语言关系不大，目前的AI算法底层几乎都是由C/C++编写的，比如caffe库。原因很简单，速度问题，如果你要用Python去实现AI算法，估计程序运行个个把月都不一定出来结果。
对于目前来看， C/C++实现底层，CUDA进行加速(CUDA 和C语言很相似)，Python进行高层调用C/C++接口。因为做算法经常需要一些仿真实验，很早以仿真实验一般是用Matlab，matlab是收费的，所以很多人渐渐换成Python。当然，也有其他原因存在，比如Python本身就很适合做算法仿真。比如说，你不能一个Python可以20行代码搞定的，你用C++200行代码搞定。
所以，现在是利用合适的技术做合适的事情，没有哪一个东西可以做到什么都能做
请问一下ai岗位主要做什么ai岗位主要做的有：
1、实验大数据处理。
2、语义理解方面的研发工作。
3、分析和改进相关算法、策略：精通java编程，了解常用的设计模式；人工智能、深度学习、模式识别、机器学习，大数据及分布式系统；熟悉caffe，torch，theano，mxnet，tensorflow等深度学习框。
4、熟悉算法数据结构，有丰富C/C++开发经验，熟悉Python，Lua等脚本语言。
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人工智能需要什么基础1.基础数学知识：线性代数、概率论、统计学、图论
2.基础计算机知识：操作系统、linux、网络、编译原理、数据结构、数据库
3.编程语言基础：C/C++、Python、Java
4.人工智能基础知识：ID3、C4.5、逻辑回归、SVM、分类器、等算法的特性、性质、和其他算法对比的区别等内容。
5.工具基础知识：opencv、matlab、caffe等
要进入人工智能行业，首先要有一定的数学功底，因为人工智能不同于app开发，网页开发、游戏开发等传统的互联网职位，先看看51cto学院人工智能的课程，会有不少帮助。人工智能是从数学中的“逼近理论”逐步演化而来的，当今人工智能所使用的方法，最开始的时候大部分是数学家为了逼近某些比较难表示的非线性函数而使用的。后来随着计算机性能的提高，计算机工作者，统计学家，开始尝试用这套“逼近理论”解决一些分类问题。逐步发展成为现在的人工智能局面。现在属于人工智能行业发展初期，各种可用的api函数都比较少，所以自己编写算法是必须要会的。
“人工智能”一词最初是在1956 年Dartmouth学会上提出的。从那以后，研究者们发展了众多理论和原理，人工智能的概念也随之扩展。人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。
人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。
区块链时代，AI年代，PHP还有前途吗有前途的，作为Web时代后端开发常用的编程语言，PHP的应用可以说是无处不在，从桌面办公应用到手机导航等应用，从PC端到嵌入式移动平台，从PHP小应用程序到架构庞大的企业级解决方案，处处都有PHP的身影。
而PHP工程师每个月数以万计的岗位空缺招聘需求，也奠定了PHP火热的关键点。
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