谷歌在IT界绝对是一个巨人。
它为当今险些任何可以想象的活动领域创建了各种软件工具。
如今，每个繁芜的问题都有谷歌供应的办理方案，无论是智能语音助手还是智能购物清单。
科技家当现在比以往任何时候都更加令人愉快。
在这篇文章中，我们将谈论谷歌人工智能的一些基本项目，我们该当理解它们的干系性和特性。

TensorFlow：它无疑是最受欢迎的谷歌人工智能，是一个免费开放的机器学习平台。
它不仅许可稳健和独立的ML天生，还为实验目的供应了研究能力，并支持大略和高等别的模型创建层。
通过TensorFlow处理的数据和工具可以在任何韶光、任何地点访问。

Dopamine：它是强化学习算法原型的平台。
强化学习算法关注特定软件代理在给定情形下的行为。
它是一个基于TensorFlow的平台，利用户可以自由实验强化学习算法。
它的可靠性温柔应性，因此，考试测验创造新的东西将是大略和愉快的。

谷歌开源：开源是本世纪最有吸引力的哲学之一，由于没有人喜好安全和保密的编码。
谷歌用这个工具刺激了独特和有用的项目的创建。
寻衅、竞争和广泛遍及中的代码是Google开源供应的为数不多的功能和举动步伐。

AdaNet：AdaNet是一个基于TensorFlow的系统，能够在专家很少交互的情形下自动学习高等模型。
它利用AdaNet算法学习神经网络的构造，并供应学习担保。
该网络最主要的特点是，它供应了一个框架，用于增强集成学习以得到更高等的模型。

Magenta：它是展示人工智能在创意领域影响的罕见运用之一。
它专注于通过深度学习和强化学习产生艺术和音乐。
洋红致力于为艺术家和音乐家开拓办理方案和简化繁芜问题。

Kuberflow:Kuberflow是谷歌最主要的人工智能之一，它是一个机器学习工具包，专注于简化机器学习支配。
Kuberflow用户可以支配开源和一流的机器学习系统。
这个项目有一个发达发展的开拓职员和专业人士社区，用户可以在这里分享问题、他们的事情以及谈论其他干系话题。

DeepMind实验室：谷歌的DeepMind实验室为研究和开拓机器学习和人工智能系统供应了一个三维平台。
其大略的API许可用户试验各种AI架构。
该平台利用DeepMind实验室培训和开拓学习代理。
它包括各种具有深度强化学习的谜题。

Bullet Physics：Bullet Physics是谷歌人工智能最特殊的操持之一。
它是一个软件开拓工具包，重点关注刚体动力学、碰撞以及刚体和柔体之间的交互。
这个Python包利用了机器学习、物理仿照，Physics Bullet SDK还包括机器人技能。

Cloud AI：Cloud AI在大型系统中事情。
它供应了与更前辈的技能交互的能力，而不仅仅是基本的ML办理方案。
云AI已经与谷歌的其他成功项目进行了互助，如Cloud ML，它是一套用于特定操作的机器学习工具。

CoLaboratory：它非常具有示范性，支持各种附加组件和仪器。
它非常适宜远程打算，并且可以为开拓文件打开访问权限。
与其他Google文档类似，它供应了同时在不同文件中事情的机会。

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