人工智能科研用什么软件_人工智能科研项目

人工智能科研可以使用多种软件来进行数据分析、模型训练和可视化等任务。以下是一些常用的软件:
1. Python:Python 是人工智能领域最流行的编程语言之一,具有简单易学、功能强大等特点,广泛应用于数据科学、机器学习和深度学习等领域。
2. TensorFlow:TensorFlow 是 Google 开发的深度学习框架,可以用于构建和训练神经网络模型。
3. PyTorch:PyTorch 是 Facebook 开发的深度学习框架,具有动态计算图、自动优化等特点,广泛应用于深度学习和机器学习领域。
4. R:R 是一种专门用于统计分析和数据可视化的编程语言,具有丰富的数据可视化和统计分析工具。
5. MATLAB:MATLAB 是一种专门用于科学计算和工程计算的编程语言,具有丰富的矩阵计算和数据分析工具。
6. Jupyter Notebook:Jupyter Notebook 是一种交互式笔记本,可以用于编写、运行和展示各种类型的计算和数据分析论文。
7. Tableau:Tableau 是一种数据可视化工具,可以用于创建交互式仪表盘和数据报告。
8. MATLAB R-CNN:MATLAB 和 R 的套装中包含了 MATLAB R-CNN,它是一款用于计算机视觉和深度学习的开源工具。
以上仅是一些常用的软件,具体的使用取决于具体的研究领域和任务需求。