随着大数据和人工智能的发展，微软公司开始了其大规模的AI战略，通过着重推进开发出各种工具和解决方案，微软AI不仅在领域上交出了优秀的成绩单，且随着智能化的发展变得更为强大。以下是微软ai软件的十大顶尖工具揭示：

1. Azure Machine Learning

Azure Machine Learning是一个云端的可服务平台，为开发者提供了高度的灵活性，以在云上实现各种机器学习工具。Azure Machine Learning利用开源技术和其他独有技术为企业和开发者带来AI和数据科学的革新。

2. Cognitive Services

Cognitive Services是一个开放、无需专业技能的API，使开发人员和非技术人员可以轻松使用人工智能。可以快速添加语音、文本、图像和搜索功能等，极大地降低了整合人工智能的成本，也让设备和应用程序更加智能。

3. Bot Framework

通过Chatbot这类自动会话工具，普通使用者即使没有编程知识，也可以建立自己的对话机器人。Bot Framework鼓励开发社区开发更多的Chatbot以满足更多市场需求，使得聊天机器人广泛地应用于工业、企业和消费应用领域。

4. Microsoft Machine Learning Server

Microsoft Machine Learning Server允许开发者和数据科学家轻松地开发、训练和部署机器学习工作负载，以及创建和发布机器学习模型。通过将开源技术和微软技术的最佳实践结合起来，这个平台可以满足需求，将文件、软件和算法整合在一起。

5. Microsoft Bot Framework SDK v4

Microsoft Bot Framework SDK v4提供开发Chatbot的工具和模板，为开发者提供了高效的工具来创建连接企业和用户的自定义Chatbot。SDK中的库、工具和模板可以帮助创建可自己定制、可以扩展、可添加教育、扩展模块、监控等内容的Chatbot。

6. Azure Cognitive Search

Azure Cognitive Search充分利用了微软拥有的强大搜索技术，通过引入AI和自然语言处理等知识，为开发者提供了更加先进的搜索功能。Azure Cognitive Search提供了API和工具，以便在搜索中实现智能提醒、相似词汇搜索、文本提取和语义分析等功能。

7. Azure Custom Vision

Azure Custom Vision为企业提供了图像分类和对象检测的自定义培训模型。用户可以通过使用自己的图像和级别标签，快速地自定义出适合自己企业产品的AI模型，实现自动分类、分析、监控和识别等功能，提高企业运营效率。

8. Azure Databricks

Azure Databricks是一个经过预装的 Apache Spark 环境，用于进行大规模数据处理、机器学习工作负载处理和AI模型的训练。该平台为数据科学家和工程师提供了自动化的端到端机器学习工作流，从而提高了数据科学项目的效率，同时提高了生产力。

9. Cognitive Toolkit

Cognitive Toolkit是一个面向深度学习的开源深度神经网络工具包。它打通了深度学习和机器学习领域之间的鸿沟，支持多种类型的数据，满足了开发者创建、训练和部署AI模型的需求。

10. Power BI

Power BI是一个基于云端的BI解决方案，提供了高度交互性和快速响应功能。Power BI的技术能够使开发者和无专业技能的人员都能轻松提取数据、分析数据和构建数据模型，实现数据转化和图表化。Power BI 是一个集成的平台，可从不同的数据源中提取复杂的数据，构建数据模型和创新的分析。