人工智能一直是科技行业的前沿话题之一。 AI 应用程序的实施正在迅速增长，技术开发者必须跟上这个不断发展的领域，才能使用 AI 驱动的工具和应用程序。在 AI 和 ML 项目中实现的最流行的编程语言之一是 Python。本文列出了使用 Python 的10个最受欢迎的开源 AI 项目。
1.TensorFlow：它被列为使用 Python 的顶级开源 AI 项目之一。TensorFlow 是 Google 发布的一款机器学习框架，可帮助开发人员创建和训练 ML 模型。它帮助机器学习工程师快速有效地将原型转换为工作材料。目前，它在全球拥有数千名用户，是人工智能的首选解决方案。
2.Chainer：Chainer 是一个基于 Python 的框架，用于处理神经网络。它同时支持多种网络架构，包括循环网络、递归网络和前馈网络。此外，它还允许 CUDA 计算，因此用户可以使用很少的代码行使用 GPU。
3.PyTorch：PyTorch 有助于研究原型设计，以便用户可以更快地部署产品。它允许通过 TorchScript 在图形模式之间传输，并提供用户可以扩展的分布式训练。该模型可在多个云平台上使用，并且在其生态系统中有许多工具来支持 NLP、计算机视觉和其他解决方案。
4.Shogun：它是一个机器学习库，有助于创建高效的 ML 模型。Shogun 并非完全基于 Python，因为它可以与其他几种编程语言一起使用，例如 C#、Lua、Ruby 和 R 等等。它允许组合多个算法类和数据表示，以便用户可以快速构建数据管道的原型。
5.Gensim：它是一个开源的Python 库，可以分析纯文本文件以更深入地理解语义结构，还可以检索语义相似的文件，并执行此类其他任务。与任何其他 Python 库一样，它具有可扩展性和平台无关性。
6.Statsmodels：它是一个Python 模块，提供用于估计不同统计模型、进行测试和统计数据探索的类和函数。它支持使用 R 风格的公式和数据框指定模型。
7.Theano：Theano 允许用户有效地评估数学运算，包括多维数组。它用于构建深度学习项目。 Theano 的高速在涉及大量数据的问题上与 C 实现进行了激烈的竞争。它被编程为采用结构并将其转换为有效的代码。
8.Keras：Keras 是神经网络的可访问API。它基于 Python，也可以在 CNTK、TensorFlow 和 Theano 上运行。它是使用 Python 编写的，并遵循最佳实践来减少认知压力。它使深度学习项目的工作效率更高。
9.NuPIC：它是一个基于HTM（Hierarchical Temporal Memory）理论的开源项目。它在理论神经科学研究方面的丰富经验导致了关于大脑如何工作的巨大发现。其深度学习系统已经取得了令人瞩目的成就。
10.Scikit-learn：它是一个基于 Python 的工具和应用程序库，可用于数据挖掘和数据分析。该工具具有出色的可访问性并且非常易于使用。开发人员在 NumPy 和 SciPy 上构建它，以提高初学者和中级人员的效率。
每种框架/项目都有自己的特点，初学者可以根据自己的需求、未来发展等多方面的考虑来进行选择。
Python 因其在 AI 和 ML 方面的优势而备受瞩目。比如，TSINGSEE 青犀视频研发人员在做平台开发时，在智能分析方面用 Python 编译会比较多，在部分基层调用能力上则采用 Golang 比较多，偶尔也会用到 Java 来做流式编程。
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