AI工具是指用于开发、部署和管理人工智能模型的软件工具。常见的AI工具包括：
1. TensorFlow：Google开发的开源机器学习框架，用于构建和训练深度学习模型。
2. PyTorch：Facebook开源的深度学习框架，提供动态图和静态图的选择。
3. Keras：基于TensorFlow或Theano的深度学习库，简化了模型的构建和训练过程。
4. Scikit-learn：Python中常用的机器学习库，提供了各种经典的机器学习算法和工具。
5. OpenCV：用于计算机视觉任务的开源计算机视觉库，提供了各种图像处理和分析函数。
6. Caffe：由加州大学伯克利分校开发的深度学习框架，用于构建和训练卷积神经网络。
7. MXNet：亚马逊开源的深度学习框架，支持动态图和静态图。
8. Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK)：微软开源的深度学习框架，支持大规模分布式训练和推理。
9. AllenNLP：由Allen Institute for AI开发的自然语言处理工具包，用于构建和训练文本分类、命名实体识别等模型。
10. Jupyter Notebook：交互式笔记本工具，支持在浏览器中编辑和运行代码、文本和可视化等。
这些AI工具都在不同程度上简化了开发和部署AI模型的流程，提供了丰富的功能和算法库，并且拥有庞大的社区支持。在选择AI工具时，可以根据具体的需求和使用场景来确定最适合的工具。
原文链接：https://blog.csdn.net/lx08113/article/details/138448717?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522171851551916800222824460%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334.pc%255Fblog.%2522%257D&request_id=171851551916800222824460&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~blog~first_rank_ecpm_v1~times_rank-3-138448717-null-null.nonecase&utm_term=AI%E5%B7%A5%E5%85%B7
