Trong thời đại số hóa ngày càng phát triển như hiện nay, trí tuệ nhân tạo (AI) đã trở thành một lĩnh vực vô cùng quan trọng. Các công ty và tổ chức hàng đầu trên thế giới đang tập trung nghiên cứu và phát triển các ứng dụng của AI để giải quyết các vấn đề của con người. Dưới đây là danh sách 20 website hàng đầu về AI, bao gồm các công ty, tổ chức và cộng đồng được thành lập và phát triển trên toàn thế giới.
1. OpenAI – https://openai.com/
- ChatGPT : Là một trong những mô hình học sâu nổi tiếng của OpenAI, ChatGPT có khả năng tự động sinh ra văn bản, tạo ra các đoạn văn bản trông rất giống như do con người viết. Link:https://chat.openai.com
- Gym: Đây là một framework cho phép các nhà phát triển xây dựng các mô hình học tăng cường và huấn luyện chúng trên các môi trường giả lập.
- Spinning Up: Là một bộ công cụ để giúp các nhà phát triển học sâu học tăng cường có thể bắt đầu nhanh chóng và hiệu quả hơn.
- RoboSumo: Là một môi trường mô phỏng cho phép các nhà phát triển thử nghiệm và tối ưu các thuật toán điều khiển robot.
- Neural MMO: Là một môi trường học tăng cường cho phép các nhà phát triển tạo ra các trò chơi trực tuyến với số lượng lớn người chơi.
2. TensorFlow – https://www.tensorflow.org/
- TensorBoard: Là một công cụ giúp giám sát, phân tích và hiển thị các thông số huấn luyện và kết quả của mô hình học sâu. Nó cung cấp một giao diện trực quan cho việc hiển thị các biểu đồ, đồ thị, hình ảnh và video để người dùng có thể đánh giá kết quả huấn luyện mô hình của mình.
- TensorFlow Serving: Là một framework cho phép triển khai mô hình TensorFlow trên một cách dịch vụ. Nó cho phép các nhà phát triển tạo ra các API REST để triển khai mô hình trên các ứng dụng web và di động.
- TensorFlow Lite: Là một framework nhỏ gọn để triển khai mô hình trên các thiết bị di động và IoT. Nó giúp giảm tải cho các thiết bị có tài nguyên hạn chế, tăng tốc độ xử lý và tăng tính bảo mật cho các ứng dụng trí tuệ nhân tạo trên các thiết bị đó.
- TensorFlow.js: Là một framework để triển khai các mô hình học sâu trên trình duyệt web. Nó cho phép các nhà phát triển xây dựng các ứng dụng trí tuệ nhân tạo trên web mà không cần phải sử dụng các công nghệ plugin bên ngoài.
- TensorFlow Probability: Là một thư viện cho phép xử lý các phép toán xác suất trong TensorFlow. Nó cung cấp một loạt các phép toán xác suất và phân tích dữ liệu cho các mô hình học sâu.
3. NVIDIA AI – https://www.nvidia.com/en-us/ai/
- CUDA Toolkit: Là một bộ công cụ cho phép các nhà phát triển sử dụng GPU của NVIDIA để tăng tốc độ xử lý cho các ứng dụng trí tuệ nhân tạo. Nó cung cấp các thư viện và công cụ cho việc phát triển các mô hình học sâu, học tăng cường và các ứng dụng khác.
- TensorRT: Là một framework để triển khai các mô hình học sâu trên GPU của NVIDIA. Nó cung cấp một giải pháp tối ưu hóa cho việc triển khai các mô hình trên các hệ thống sản xuất và giảm thiểu thời gian đáp ứng cho các ứng dụng thời gian thực.
- cuDNN: Là một thư viện cho phép xử lý các phép toán học sâu trên GPU của NVIDIA. Nó cung cấp các phép toán học sâu tối ưu hóa để giảm thiểu thời gian huấn luyện và tăng tốc độ xử lý cho các ứng dụng học sâu.
- DeepStream SDK: Là một framework cho phép xử lý video trên GPU của NVIDIA. Nó cung cấp một giải pháp để xử lý các dữ liệu video phức tạp và hỗ trợ cho việc triển khai các mô hình trí tuệ nhân tạo trên các dữ liệu video.
- NVIDIA Jarvis: Là một framework cho phép xây dựng các ứng dụng trí tuệ nhân tạo cho việc xử lý tiếng nói và ngôn ngữ tự nhiên. Nó cung cấp một giải pháp toàn diện để xử lý các dữ liệu âm thanh và ngôn ngữ và triển khai các mô hình trên GPU của NVIDIA.
4. IBM Watson – https://www.ibm.com/watson
- Watson Studio: Là một nền tảng để phát triển, huấn luyện và triển khai các mô hình trí tuệ nhân tạo. Nó cung cấp một môi trường làm việc đơn giản cho các nhà phát triển và các nhà nghiên cứu để thực hiện các công việc từ việc xây dựng mô hình đến triển khai mô hình.
- Watson Assistant: Là một công cụ cho phép xây dựng các ứng dụng chatbot thông minh và trả lời tự động cho các câu hỏi của khách hàng. Nó cung cấp các tính năng như học máy và xử lý ngôn ngữ tự nhiên để cải thiện trải nghiệm khách hàng.
- Watson Discovery: Là một công cụ cho phép tìm kiếm thông tin trên toàn bộ dữ liệu của tổ chức. Nó cung cấp các tính năng như phân tích ngôn ngữ tự nhiên và học máy để tìm ra thông tin cần thiết và cung cấp cho người dùng một trải nghiệm tìm kiếm nhanh chóng và hiệu quả.
- Watson Visual Recognition: Là một công cụ cho phép phân tích và nhận dạng hình ảnh và video. Nó cung cấp các tính năng như phân loại đối tượng, phát hiện khuôn mặt và phân tích các bức ảnh để cung cấp cho người dùng thông tin cần thiết.
- Watson Language Translator: Là một công cụ cho phép dịch ngôn ngữ tự động từ một ngôn ngữ sang một ngôn ngữ khác. Nó cung cấp các tính năng như xử lý ngôn ngữ tự nhiên và học máy để đảm bảo chất lượng dịch thuật và giúp người dùng hiểu và giao tiếp với nhau một cách hiệu quả.
5 Microsoft AI – https://www.microsoft.com/en-us/ai
- Azure Machine Learning: Azure Machine Learning là một dịch vụ đám mây cho phép người dùng xây dựng, huấn luyện và triển khai các mô hình máy học một cách nhanh chóng và dễ dàng.
- Cognitive Services: Cognitive Services là một bộ API cho phép các nhà phát triển tạo ra các ứng dụng thông minh bằng cách sử dụng các chức năng AI, bao gồm phân tích ngôn ngữ tự nhiên, phân tích hình ảnh và phân tích video.
- Bot Framework: Bot Framework là một nền tảng cho phép người dùng xây dựng các bot trên nhiều nền tảng, bao gồm Facebook Messenger, Skype và Slack, sử dụng các chức năng AI để cải thiện trải nghiệm người dùng.
- Power BI: Power BI là một công cụ phân tích dữ liệu cho phép người dùng truy xuất và phân tích dữ liệu, đồng thời tích hợp các chức năng AI để cung cấp thông tin phân tích dữ liệu nhanh chóng và dễ dàng.
- Visual Studio Code: Visual Studio Code là một trình biên tập mã nguồn mở cho phép người dùng phát triển các ứng dụng AI trên nhiều nền tảng, bao gồm Python và TensorFlow.
6. Google AI – https://ai.google/
- TensorFlow: TensorFlow là một trong những phần mềm tốt nhất của Google AI, được sử dụng để phát triển và huấn luyện các mô hình học máy. Nó cung cấp một loạt các công cụ và thư viện cho phép người dùng xây dựng các mô hình học máy đa dạng và phức tạp.
- Google Cloud AI Platform: Google Cloud AI Platform là một dịch vụ đám mây cho phép người dùng triển khai các mô hình học máy, phân tích dữ liệu và tạo các ứng dụng AI một cách nhanh chóng và dễ dàng.
- Dialogflow: Dialogflow là một dịch vụ cho phép người dùng xây dựng các chatbot thông minh sử dụng trí tuệ nhân tạo. Nó cung cấp các công cụ và thư viện cho phép người dùng tạo các kịch bản trò chuyện và phân tích ngôn ngữ tự nhiên.
- Google AutoML: Google AutoML là một dịch vụ cho phép người dùng tạo ra các mô hình học máy tùy chỉnh một cách dễ dàng và tự động. Nó cung cấp các công cụ và thuật toán cho phép người dùng tự động tìm ra các siêu tham số tối ưu cho các mô hình học máy của mình.
- Google Cloud Vision API: Google Cloud Vision API là một dịch vụ cho phép người dùng phân tích hình ảnh và video bằng trí tuệ nhân tạo. Nó cung cấp các chức năng nhận diện khuôn mặt, phân tích đối tượng, phát hiện logo và nhiều hơn nữa.
7. Amazon AI – https://aws.amazon.com/machine-learning/
- Amazon SageMaker: Đây là một nền tảng đám mây để xây dựng, huấn luyện và triển khai các mô hình học máy. Amazon SageMaker cung cấp một loạt các công cụ và thư viện để xử lý dữ liệu, tạo các mô hình học máy và triển khai chúng.
- Amazon Rekognition: Đây là một dịch vụ nhận diện hình ảnh và video. Nó cho phép người dùng phát hiện và phân tích các đối tượng, khuôn mặt và văn bản trong hình ảnh và video.
- Amazon Lex: Đây là một dịch vụ cho phép người dùng xây dựng các chatbot thông minh với khả năng hiểu các yêu cầu và câu trả lời bằng tiếng nói hoặc văn bản.
- Amazon Comprehend: Đây là một dịch vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên cho phép người dùng phân tích văn bản và hiểu ý nghĩa của chúng.
- Amazon Polly: Đây là một dịch vụ chuyển văn bản thành giọng nói tự nhiên. Nó cung cấp các giọng nói khác nhau để phù hợp với các ứng dụng khác nhau.
8. Keras – https://keras.io/
- Keras Tuner: Đây là một thư viện để tối ưu hóa siêu tham số cho các mô hình học máy. Nó cung cấp một loạt các thuật toán tối ưu để giúp tìm kiếm siêu tham số hiệu quả hơn.
- TensorFlow Keras: Keras được tích hợp sẵn trong TensorFlow và cung cấp một cách tiếp cận đơn giản để xây dựng các mô hình học sâu với TensorFlow. Các mô hình Keras có thể được sử dụng trực tiếp trong TensorFlow để triển khai các ứng dụng học sâu.
- Keras Applications: Đây là một bộ sưu tập các mô hình học sâu được xây dựng sẵn cho các nhiệm vụ phổ biến như nhận dạng hình ảnh và xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Keras Applications cung cấp các mô hình với các trọng số được lưu trữ trước, giúp giảm thời gian huấn luyện và tăng độ chính xác.
- Keras Preprocessing: Đây là một thư viện để tiền xử lý dữ liệu trước khi đưa vào huấn luyện mô hình. Keras Preprocessing cung cấp các công cụ để chuyển đổi và tạo ra các bộ dữ liệu dùng cho huấn luyện mô hình học sâu.
- Keras-RL: Đây là một thư viện để xây dựng các mô hình học tăng cường với Keras. Keras-RL cung cấp các thuật toán học tăng cường phổ biến và có thể được sử dụng để xây dựng các ứng dụng học tăng cường như trò chơi video và robot.
9. PyTorch – https://pytorch.org/
- TorchVision: Đây là một bộ sưu tập các công cụ để xử lý hình ảnh, bao gồm các bộ dữ liệu, mô hình và các phương pháp xử lý hình ảnh phổ biến. TorchVision cũng cung cấp các công cụ để phân tích và đánh giá các mô hình học sâu cho xử lý hình ảnh.
- PyTorch Lightning: Đây là một thư viện được thiết kế để giúp xây dựng các mô hình học sâu phức tạp một cách nhanh chóng và dễ dàng hơn. PyTorch Lightning cung cấp một cấu trúc dựa trên plug-in cho việc huấn luyện mô hình học sâu và quản lý các tác vụ liên quan như lưu trữ và đánh giá.
- PyTorch Geometric: Đây là một thư viện cho xử lý đồ thị trong học sâu. PyTorch Geometric cung cấp các công cụ để xử lý các đồ thị và các phép toán trên đồ thị, cho phép xây dựng các mô hình học sâu cho các ứng dụng như xử lý ngôn ngữ tự nhiên và thị giác máy tính.
- PyTorch Audio: Đây là một thư viện để xử lý âm thanh, bao gồm các công cụ để xử lý, biến đổi và phân tích âm thanh. PyTorch Audio cũng cung cấp các mô hình học sâu được tùy chỉnh để xử lý âm thanh cho các ứng dụng như nhận dạng giọng nói và xử lý tín hiệu âm thanh.
- Captum: Đây là một thư viện để giải thích các mô hình học sâu, cho phép hiểu rõ hơn cách các mô hình học sâu ra quyết định. Captum cung cấp các công cụ để tính toán đóng góp của các đặc trưng đầu vào đến đầu ra của mô hình, giúp cải thiện độ tin cậy và giảm độ phức tạp của các mô hình học sâu.
10. Caffe – https://caffe.berkeleyvision.org/
Caffe là một thư viện mã nguồn mở được sử dụng rộng rãi trong lĩnh vực nhận dạng hình ảnh và xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Caffe cung cấp các công cụ tiên tiến để xây dựng và huấn luyện các mô hình trí tuệ nhân tạo.
- Caffe2: là phiên bản tiếp theo của Caffe, được thiết kế để hỗ trợ các mô hình học sâu và các ứng dụng trên nền tảng phân tán.
- BVLC reference models: là tập các mô hình tham khảo được huấn luyện trên các tập dữ liệu phổ biến như ImageNet, CIFAR-10 và CIFAR-100. Các mô hình này bao gồm các kiến trúc CNN phổ biến như AlexNet, VGGNet, GoogLeNet và ResNet.
- CaffeOnSpark: là một công cụ kết nối Caffe với hệ thống phân tán Spark, giúp tăng tốc độ huấn luyện mô hình trên nhiều máy tính.
- Caffe-Proto: là một công cụ cho phép thiết kế kiến trúc mô hình CNN một cách dễ dàng, thay vì phải viết mã nguồn bằng tay.
- DIGITS: là một giao diện đồ họa dễ sử dụng cho phép người dùng huấn luyện và triển khai các mô hình học máy sử dụng Caffe một cách nhanh chóng và dễ dàng.
- NCCL: là một thư viện dùng để tối ưu hoá việc truyền dữ liệu trên nhiều GPU, giúp tăng tốc quá trình huấn luyện mô hình trên các hệ thống đa GPU.
11. Hugging Face – https://huggingface.co/
- Transformers: Thư viện mã nguồn mở cho xử lý ngôn ngữ tự nhiên dựa trên mạng nơ-ron biến đổi (transformer) và mô hình ngôn ngữ BERT. Transformers cung cấp các giải pháp phức tạp cho các nhiệm vụ NLP như phân loại văn bản, dịch máy, sinh văn bản, trích xuất thông tin và nhiều hơn nữa.
- Datasets: Thư viện mã nguồn mở cho việc chuẩn bị và quản lý các bộ dữ liệu NLP. Thư viện cung cấp truy cập đến nhiều bộ dữ liệu NLP phổ biến như GLUE, SuperGLUE, và các bộ dữ liệu quan trọng khác.
- Tokenizers: Thư viện mã nguồn mở cho việc mã hóa và giải mã văn bản để chuẩn bị cho các mô hình xử lý ngôn ngữ. Thư viện này hỗ trợ nhiều ngôn ngữ và cung cấp các phương pháp mã hóa văn bản hiệu quả.
- Accelerate: Thư viện mã nguồn mở giúp tăng tốc huấn luyện mô hình với hỗ trợ cho các thiết bị phần cứng NVIDIA GPU và tích hợp với PyTorch.
12. Fast.ai – https://www.fast.ai/
- Fastai: là một thư viện mã nguồn mở được xây dựng trên PyTorch, cung cấp các công cụ tiên tiến để xây dựng các mô hình học sâu và các ứng dụng của trí tuệ nhân tạo.
- Fastcore: là một thư viện hỗ trợ cho phát triển các dự án Python, cung cấp các công cụ tiện ích và tiêu chuẩn hoá cho các thư viện mã nguồn mở khác nhau.
- Nbdev: là một công cụ cho phép phát triển các thư viện mã nguồn mở và tài liệu trên Jupyter Notebook.
- Fastpages: là một công cụ cho phép tạo các trang web tĩnh dựa trên các notebook Jupyter, giúp cho việc chia sẻ kiến thức về trí tuệ nhân tạo trở nên đơn giản và dễ dàng hơn.
13. AI-ON – https://ai-on.org/
- AI-ON Education: Nền tảng học tập trực tuyến của AI-ON cung cấp nhiều khóa học về trí tuệ nhân tạo bao gồm cả cơ bản và chuyên sâu. Các khóa học được thiết kế bởi các chuyên gia AI hàng đầu và có đầy đủ các tài liệu, bài giảng, bài tập và bài kiểm tra để hỗ trợ học tập.
- AI-ON Community: AI-ON Community là một cộng đồng trực tuyến cho các nhà phát triển và nghiên cứu AI để chia sẻ kiến thức, kinh nghiệm và các giải pháp thực tế trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo.
- AI-ON Labs: AI-ON Labs là một nền tảng trực tuyến cho phép các nhà phát triển trí tuệ nhân tạo có thể thực hiện các dự án thực tế bằng cách sử dụng các công cụ và tài nguyên như máy học, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thị giác máy tính và robot học.
- AI-ON Marketplace: AI-ON Marketplace là một thị trường trực tuyến cho phép các nhà phát triển trí tuệ nhân tạo có thể mua và bán các mô hình học máy, tập dữ liệu, công cụ và tài nguyên khác.
14. AI Business – https://aibusiness.com/
- Salesforce Einstein: Nền tảng AI của Salesforce giúp các doanh nghiệp tối ưu hóa việc quản lý khách hàng và tăng cường trải nghiệm khách hàng.
- H20.ai: H20.ai là một nền tảng học máy mã nguồn mở được sử dụng để phân tích dữ liệu và xây dựng mô hình dự đoán.
- DataRobot: DataRobot là một nền tảng học máy tự động cho phép các doanh nghiệp xây dựng các mô hình dự đoán với tốc độ nhanh chóng và độ chính xác cao.
- IBM Watson Analytics: IBM Watson Analytics là một công cụ phân tích dữ liệu được cung cấp bởi IBM, cho phép người dùng phân tích dữ liệu một cách nhanh chóng và trực quan.
- Ayasdi: Ayasdi là một công ty phát triển phần mềm AI dùng để phân tích dữ liệu lớn và phát hiện ra các mối quan hệ ẩn giữa các biến.
- Cognitivescale: Cognitivescale cung cấp các giải pháp AI cho các doanh nghiệp với mục đích tăng cường sức mạnh cho các quyết định chiến lược và tạo ra giá trị cho khách hàng.
- NVIDIA Jarvis: NVIDIA Jarvis là một nền tảng AI dùng để xây dựng các ứng dụng giọng nói và tương tác con người – máy tính.
- KAI Banking: KAI Banking là một nền tảng AI dùng để phát triển các ứng dụng và trải nghiệm tài chính thông minh, giúp các doanh nghiệp tài chính cung cấp các dịch vụ tốt hơn cho khách hàng.
- TensorFlow Extended (TFX): TFX là một bộ công cụ mã nguồn mở của Google, giúp các doanh nghiệp xây dựng và triển khai các mô hình học máy trên quy mô lớn.
- Alation: Alation là một nền tảng dữ liệu thông minh, sử dụng AI để tự động đánh giá, quản lý và tối ưu hóa dữ liệu trong các tổ chức.
15. AI Trends – https://www.aitrends.com/
16. Machine Learning Mastery – https://machinelearningmastery.com/
Sau đây là một số phần mềm tốt của Machine Learning Mastery:
- Python Machine Learning Library (scikit-learn): Thư viện Machine Learning phổ biến và mạnh mẽ nhất được viết bằng Python. Nó cung cấp các thuật toán Machine Learning cơ bản và nâng cao, bao gồm phân loại, hồi quy và gom nhóm.
- NumPy: NumPy là một thư viện Python cho tính toán khoa học. Nó cung cấp một loạt các công cụ để làm việc với các mảng đa chiều, bao gồm các phép tính toán và đại số tuyến tính.
- Pandas: Pandas là một thư viện Python cho xử lý và phân tích dữ liệu. Nó cung cấp các công cụ để thực hiện các tác vụ phổ biến như lọc, sắp xếp và tóm tắt dữ liệu.
- Matplotlib: Matplotlib là một thư viện Python cho việc tạo các biểu đồ. Nó cung cấp các công cụ để tạo ra các biểu đồ đường, biểu đồ thanh, biểu đồ phân phối và nhiều hơn nữa.
Thanks full
Ai tạo sinh