تشمل أنظمة تشغيل الذكاء الصناعي:
1- TensorFlow: وهي إطار عمل مفتوح المصدر لتعلم الآلة وبناء نماذج الذكاء الاصطناعي.
2- PyTorch: وهي أيضًا إطار عمل مفتوح المصدر لتعلم الآلة وتطوير الذكاء الاصطناعي.
3- Caffe: وهي أداة مفتوحة المصدر لتصميم النماذج العميقة وتدريبها.
4- Keras: وهي إطار عمل مفتوح المصدر لتطوير الذكاء الاصطناعي والتركيز على السهولة والسرعة.
5- Apache Spark: وهي منصة مفتوحة المصدر لتحليل البيانات الكبيرة وتطبيقات الذكاء الاصطناعي.
6- Microsoft Cognitive Toolkit: وهي إطار عمل مفتوح المصدر لتعلم الآلة وتطوير الذكاء الاصطناعي.
عند الاختيار بين هذه الأنظمة، يجب النظر في العوامل التالية:
1- السهولة والتعلم: يجب اختيار النظام الذي يسهل التعلم عليه ولا يتطلب معرفة كبيرة في برمجة الحاسوب.
2- القدرة على التوسع: يجب الاختيار بين الأنظمة التي يمكن توسيعها وتطويرها بسهولة لتلبية احتياجات المستخدم.
3- التوافق: يجب اختيار النظام الذي يتوافق مع الأدوات والتطبيقات الأخرى التي يستخدمها المستخدم.
4- الأداء: يجب اختيار النظام الذي يتميز بالأداء الجيد والسرعة في تحليل البيانات وتطبيقات الذكاء الاصطناعي.
