关于人工智能的项目，相信大家都看过或者用过不少了，但它们的大多数看上去都十分“高大上”，让人感觉要掌握他们犹如习屠龙之术一样。事实上，有很多关于人工智能的项目还是十分实用的，而且用途还十分有趣，下面就简单为大家盘点 10 个功能独特的开源人工智能项目～一起来看看吧^_^
1. STYLE2PAINTS：强大的为线稿上色的 AI
推荐理由：新一代的强大线稿上色 AI，可根据用户上传的自定义色彩给线稿进行上色。项目提供了在线使用网站，十分方便使用。
2. SerpentAI：基于 Python 的教 AI 打游戏的学习框架
推荐理由：SerpentAI 旨在为机器学习和 AI 研究提供一个有价值的工具。但同时，对于爱好者来说，它也是非常有趣的。
3. TensorFire：基于 WebGL 的浏览器端神经网络框架
推荐理由：TensorFire 是基于 WebGL 的，运行在浏览器中的神经网络框架。使用 TensorFire 编写的应用能够在实现前沿深度学习算法的同时，不需要任何的安装或者配置就直接运行在现代浏览器中。
4. DeepLearn.js：可实现硬件加速的机器学习 JavaScript 库
DeepLearn.js 是谷歌推出的一个可用于机器智能并加速 WebGL 的开源 JavaScript 库，完全在浏览器中运行，不需要安装，不需要后端处理。
5. CycleGAN：生成对抗网络图像处理工具
推荐理由：这个工具功能十分强大，不仅可将绘画作品“还原”成照片（可理解为是一个 “反滤镜”），还能将夏天转换成冬天，或将普通的马转化成斑马。
与其它人工智能绘画不同，CycleGAN 的研究团队试图建立一个可双向转化不丢失信息的双向算法。在 CycleGAN 里照片的细节被要求完全保留，研究人员希望能够将一张图片输入 CycleGAN 后进行多次反复转化（照片→绘画→照片→绘画→照片），最终可以获得与原始照片相同或相近的图片。
6. PHP-ML：PHP 机器学习库
推荐理由：我们都知道 Python 或者是 C++ 提供了更多机器学习的库，但他们大多都比较复杂，配置起来让很多新手感到头疼。PHP-ML 这个机器学习库虽然没有特别高大上的算法，但其具有最基本的机器学习、分类等算法，小项目或者小公司做一些简单的数据分析、预测等等足以够用。 PHP-ML 是使用 PHP 编写的机器学习库。同时包含算法，交叉验证，神经网络，预处理，特征提取等。
7. Uncaptcha：破解 reCAPTCHA 系统的 AI 算法
推荐理由：unCAPTCHA 算法以 85% 的成功率击败了 Google reCAPTCHA 系统。它依靠音频验证码攻击 - 使用浏览器自动化软件来解析必要的元素并识别语音号码，并以编程方式传递这些数字，最终成功欺骗目标网站。
8. Snake-AI：贪吃蛇游戏的人工智能
推荐理由：一个用 C/C++ 语言编写的贪吃蛇游戏的人工智能。使用了最短路径、最长路径、人工智能算法。 AI 的目的是让蛇尽可能的吃更多的食物，直到吃满整个地图。
