现在，人工智能是科技界不断发展的范畴之一，首要侧重于构建软硬件，以便在医疗、教育、安全、制作、银行及其他很多范畴处理日常日子中的应战。咱们在本文中将介绍几款面向Linux生态系统的顶尖开源人工智能东西。
下面列出了为支撑人工智能规划和开发的许多渠道，你能够在Linux及其他许多操作系统上运用。牢记：介绍次序不分先后。
1.DeepLearningForJava(Deeplearning4j)
Deeplearning4j是一种商用级、开源、即插即用的分布式深度学习库，面向Java和Scala编程言语。它是专门为商业相关运用规划的，并与分布式CPU和GPU上的Hadoop和Spark整合起来。
DL4J选用Apache2.0许可证发布，它供给了GPU支撑，以便在AWS上进行扩展，而且适用于微服务架构。
主页链接：http://deeplearning4j.org/
2.Caffe
是一种模块化、表达式的深度学习结构，以速度见长。它选用BSD2-Clause许可证发布，现已支撑研讨、草创公司原型以及视觉、速度和多媒体之类的工业运用等范畴的几个社区项目。
主页链接：http://caffe.berkeleyvision.org/
3.H20
是一种开源、快速、可扩展的分布式机器学习结构，别的该结构还有各式各样的算法。它支撑更智能化的运用，比方深度学习、梯度提高、随机森林、广义线性建模(比方逻辑回归和弹性网络)以及其他更多。
这是一种面向企业的人工智能东西，用于运用数据做决议计划，它让用户能够运用更快速、更准确的猜测建模，从数据获取洞察力。
主页链接：http://www.h2o.ai/
4.MLli
是一种开源、易于运用、高性能的机器学习库，是作为ApacheSpark的一部分开发的。它实际上易于布置，能够在现有的Hadoop集群和数据上运转。
MLlib还随带一系列算法，可用于分类、回归、引荐、聚类、生计剖析及更多方面。重要的是，它能够用在Python、Java、Scala和R等编程言语中。
主页链接：https://spark.apache.org/mllib/
5.ApacheMahout
Mahout是一种开源结构规划东西，用于构建可扩展的机器学习运用程序，它具有如下三大功用：
供给简略、可扩展的编程作业环境。供给许多预包装算法，支撑Scala+ApacheSpark、H20以及ApacheFlink。包含Samaras，这是一种向量数学实验型作业环境，具有相似R的语法。
主页链接：http://mahout.apache.org/
6.敞开神经网络库(OpenNN)
OpenNN也是一种用C++编写的开源类库，面向深度学习，它用于构建神经网络。但是，它最合适经验丰厚的C++程序员以及机器学习技术超卓的人员。它的特色便是具有深度架构和高性能。
主页链接：http://www.opennn.net/
7.Oryx2
Oryx2是开始的Oryx项目的连续，它是在ApacheSpark和ApacheKafka上开发的，从头规划了Lambda架构，不过专门面向实时机器学习。
这是个运用开发渠道，还随带协作过滤、分类、回归和聚类等方面的某些运用程序。
主页链接：http://oryx.io/
8.OpenCyc
OpenCyc是一种开源门户网站，通向世界上最大、最全面的一般知识库和常识推理引擎。它包含很多的Cyc术语，这些术语用一种准确规划的本体来摆放，支撑这些范畴的运用：
丰厚范畴建模特定范畴专家系统文本了解言语数据整合、人工智能游戏及其他
主页链接：http://www.cyc.com/platform/opencyc/
9.Apache SystemML
SystemML是一种面向机器学习的开源人工智能渠道，最合适大数据。首要功用特性：支撑相似R和Python的语法，专心于大数据，专门为高档数学规划。主页上具体解说了其作业原理，包含视频演示，作了清晰的解说。
有几个办法能够运用它，包含ApacheSpark、ApacheHadoop、Jupyter和ApacheZeppelin。一些重要的运用场合包含轿车、机场交通和社群金融。
主页链接：http://systemml.apache.org/
10.NuPIC
NuPIC是一种机器学习开源结构，根据分层时刻回忆(HTM)，这是一种大脑皮层理论。用NuP%&&&&&%集成的HTM程序是为剖析实时流数据而实践的，它能学习数据中根据时刻的形式，猜测当时值，而且发现任何不规则的当地。
它的重要功用特性包含如下：
继续在线学习时刻和空间形式实时流数据猜测和建模强壮的反常检测分层时刻回忆
主页链接：http://numenta.org/
因为人工智能范畴的研讨方兴未已，咱们势必会看到更多的东西出现出来，有助于让这个技术范畴大获成功，尤其是用于战胜日常的科学应战，而且满意教育用处。
