科研数据处理的AI工具主要包括以下几种：
1. 数据清洗工具：这类工具主要用于去除数据中的噪声、重复和不完整的数据。例如，Python中的pandas库就是一个强大的数据清洗工具，它可以帮助我们轻松地处理各种类型的数据，包括CSV、Excel等格式的数据。
2. 数据预处理工具：这类工具主要用于对数据进行标准化、归一化、离散化等操作，以便更好地进行数据分析。例如，Python中的sklearn库就提供了很多数据预处理的功能，包括线性回归、逻辑回归等。
3. 特征工程工具：这类工具主要用于从原始数据中提取出有用的特征，以便更好地进行数据分析。例如，Python中的scikit-learn库就提供了很多特征工程的功能，包括主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等。
4. 数据可视化工具：这类工具主要用于将处理后的数据以图形的形式展示出来，以便更好地理解数据。例如，Python中的matplotlib和seaborn库就提供了很多数据可视化的功能，包括散点图、直方图、箱线图等。
5. 机器学习工具：这类工具主要用于训练模型，以便从数据中学习和提取规律。例如，Python中的scikit-learn库就提供了很多机器学习算法，包括线性回归、逻辑回归、决策树等。
6. 深度学习工具：这类工具主要用于处理大规模、高维度的数据，以便从中提取出更深层次的规律。例如，Python中的TensorFlow和PyTorch库就提供了很多深度学习模型，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。
7. 自然语言处理工具：这类工具主要用于处理文本数据，以便从中提取出有价值的信息。例如，Python中的NLTK库就提供了很多自然语言处理的功能，包括词性标注、命名实体识别等。
8. 时间序列分析工具：这类工具主要用于处理时间序列数据，以便从中提取出有价值的信息。例如，Python中的statsmodels库就提供了很多时间序列分析的算法，包括ARIMA、GARCH等。
9. 聚类分析工具：这类工具主要用于将相似的数据点聚集在一起，以便更好地理解数据的结构和关系。例如，Python中的Scikit-learn库就提供了很多聚类算法，包括K-means、层次聚类等。
10. 推荐系统工具：这类工具主要用于根据用户的行为和偏好，为用户推荐他们可能感兴趣的内容。例如，Python中的scikit-learn库就提供了很多协同过滤算法，包括矩阵分解、朴素贝叶斯等。
