برامج الذكاء الاصطناعي: أدوات متنوعة لبناء أنظمة ذكية تتنوع برامج الذكاء الاصطناعي المستخدمة لبناء أنظمة ذكية وتشمل أدوات متعددة لكل منها وظائفها وإمكانياتها الخاصة. ويمكن تصنيف بعض برامج الذكاء الاصطناعي الشائعة إلى الفئات التالية:

1. مكتبات التعلم الآلي:

تُوفر مجموعة من الخوارزميات والأدوات الجاهزة للبناء على نماذج التعلم الآلي.

تشمل أشهر مكتبات التعلم الآلي TensorFlow و PyTorch و scikit-learn.

2. منصات تطوير الذكاء الاصطناعي:

تُقدم واجهة برمجة تطبيقات (API) سهلة الاستخدام لبناء نماذج الذكاء الاصطناعي وتشغيلها.

تشمل أشهر منصات تطوير الذكاء الاصطناعي Google AI Platform و Amazon SageMaker و Microsoft Azure AI.

3. أدوات معالجة اللغة الطبيعيةNLP: 

تُستخدم لتحليل وفهم اللغة البشرية. تشمل أدوات NLP شائعة مثل NLTK و spaCy و Stanford CoreNLP.

4. أدوات التعرف على الصور:

تُستخدم لتحليل الصور وفهم محتواها. تشمل أدوات التعرف على الصور شائعة مثل OpenCV و TensorFlow Object Detection API و PyTorch Detectron2.

5. أدوات التعلم العميق:

تُستخدم لبناء نماذج ذكاء اصطناعي معقدة تتكيف مع ثروة من المعرفة. تشمل أدوات التعلم العميق شائعة مثل Keras و PyTorch Lightning و MXNet.

6. أدوات الروبوتات:

تُستخدم للتحكم في الروبوتات وجعلها تتفاعل مع البيئة المحيطة. تشمل أدوات الروبوتات شائعة مثل ROS و Gazebo و V-REP.

7. أدوات تحسين نماذج الذكاء الاصطناعي:

تُستخدم لتحسين أداء نماذج الذكاء الاصطناعي وتقليل أخطائها  تشمل أدوات تحسين نماذج الذكاء الاصطناعي شائعة مثل Optuna و Ray Tune و Weights & Biases. بالإضافة إلى هذه الفئات، تتوفر العديد من البرامج المتخصصة للبناء على تطبيقات ذكاء اصطناعي محددة، مثل برامج تحليل البيانات وتصورها، وبرامج إنشاء المحتوى الإبداعي، وبرامج تحليل المشاعر. يعتمد اختيار البرنامج المناسب على احتياجات التطبيق ونوع البيانات والموارد المتاحة. من المهم أيضًا ملاحظة أن بعض البرامج مفتوحة المصدر بينما البعض الآخر مدفوع. و تتطلب بعض البرامج مهارات تقنية متقدمة بينما البعض الآخر سهل الاستخدام. لذلك، يجب على المطورين والباحثين تقييم احتياجاتهم بعناية واختيار البرامج المناسبة لبناء أنظمة ذكاء اصطناعي فعّالة.