人工智能开发工具已成为现代 AI 应用开发的必要工具。AI 开发过程往往涉及大量的数学、算法、编程、框架等专业技术，对开发人员的素质要求比较高。而 AI 开发工具则可以对专业技术进行整合、封装，实现对开发工作的简化和快速迭代， 是现代人工智能开发的重要支撑。
目前市面上存在多种 AI 开发工具，其中一些主要用于建立和测试机器学习模型、神经网络等，另一些则专注于将 AI 技术集成到公司应用程序、APP 等中。下面结合实际应用，介绍一种 AI 开发工具 APP。
该 APP 采用的是深度学习、GPU、云计算等技术，旨在创建出一个开发者友好的 API 平台。该平台包括可视化建模工具、自定义 Jupyter 笔记本、自动化数据预处理、实时数据集成等优秀功能。
平台特点：
1.性能卓越：基于深度学习、GPU 加速的设计，提供了快速、精准的训练和推理。
2.易于使用：内置高性能算法库、自动优化技术和可视化工具集，支持多种方法的模型选择和调整。
3.多语言支持：支持多种编程语言并且可运行各种类型的模型，包括计算机视觉、语音识别和自然语言处理等。
4.自动化数据预处理：支持可视化数据加工流程图，自动化提取数据、转换数据类型。
下面介绍该 APP 核心功能：
1.模块管理：图形化组件设计，重点关注模块组件的创建、修改、删除操作。可快速生成模型构架并搭建起机器学习系统，设计输入/ 输出结构，以便其对所检测/ 分类的数据进行分类。
2.数据处理：支持对文本信息的预处理、分词、词向量化等，支持图像数据的预处理、颜色空间转换、标准化等，还支持小样本的数据扩充。
3.深度学习：内置 TensorFlow、Keras 等开源深度学习框架，支持图像识别、语音识别、自然语言处理、推荐系统等各种常用深度网络模型。
4. 集成开发环境：支持 Jupyter Notebook、PyCharm 等各种 IDE，采用云服务部署，可以将数据集和训练任务直接部署到云端，便于分布式训练。
综合来看，该 APP 能够有效缩短算法设计和模型开发周期，简化开发人员繁杂的工作流，也可以帮助非 AI 专业的应用开发人员，快速实现机器学习算法的训练和应用。因此，该 AI 开发工具 APP 可以作为目前市场上较佳的人工智能开发工具之一。
