对于初学者来说，选择一个适合的人工智能开源项目进行学习是一个很好的开始。以下是一些推荐的开源人工智能项目，这些项目不仅易于理解，而且具有广泛的应用场景：
1. tensorflow: 这是一个强大的深度学习框架，用于构建和训练复杂的机器学习模型。它提供了丰富的工具和库，可以帮助初学者快速入门并创建自己的神经网络模型。
2. pytorch: 另一个流行的深度学习框架，由facebook开发。它基于python，并且与tensorflow有很高的兼容性，但提供了不同的接口和优化。
3. keras: keras是tensorflow的一个子模块，专门为了简化深度学习模型的开发而设计。它提供了高级的api，使得构建复杂的神经网络模型变得更容易。
4. scikit-learn: scikit-learn是一个通用的机器学习库，提供了各种常用的算法和函数。对于初学者来说，它可以帮助你快速实现基本的机器学习任务。
5. dlib: dlib是一个用于计算机视觉、语音处理和自然语言处理的库。它提供了一套预训练的模型和工具，可以帮助你快速实现一些简单的任务。
6. opencv: opencv是一个开源的计算机视觉库，提供了一系列的图像处理和计算机视觉功能。对于初学者来说，它可以帮助你理解计算机视觉的基本概念。
7. deeplearning4j: deeplearning4j是一个用于构建和训练深度学习模型的库。它提供了一个简单易用的api，使得构建复杂的神经网络模型变得更容易。
8. mlxtend: mlxtend是一个用于实现各种机器学习算法的库。它提供了许多预定义的模型和函数，可以帮助你快速实现一些常见的机器学习任务。
9. pytorch-transformers: pytorch-transformers是一个基于pytorch的transformer模型库。它提供了多种预训练的Transformer模型，可以帮助你快速实现文本处理等任务。
10. tensorflow-hub: tensorflow-hub是一个用于加载和共享预训练模型的库。它提供了丰富的预训练模型，可以帮助你快速实现各种机器学习任务。
总之，选择适合自己的项目时，需要考虑自己的兴趣和目标，以及项目的可维护性和社区支持情况。通过阅读官方文档、参与社区讨论和实践来不断学习和提高。
