AI应用开发框架是一类用于构建、训练和部署人工智能（AI）模型的软件和软件工具。这些框架提供了一种标准化的方法来创建、训练和优化机器学习模型，以实现特定任务或目标。以下是一些常见的AI应用开发框架：
1. TensorFlow：TensorFlow是一个开源的机器学习库，由Google开发。它提供了一个灵活的API，可以用于构建各种类型的神经网络模型，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）。TensorFlow支持多种硬件平台，如CPU、GPU和TPU，并且具有大量的社区支持和第三方库。
2. PyTorch：PyTorch是由Facebook开发的另一种开源机器学习库。它提供了一种类似于NumPy的高级API，可以用于构建各种类型的神经网络模型。PyTorch支持GPU加速，并且具有丰富的社区支持和第三方库。
3. Keras：Keras是一个基于Python的高级神经网络API，由Google开发。它提供了一种易于使用的接口，可以用于构建各种类型的神经网络模型，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）。Keras支持GPU加速，并且具有大量的社区支持和第三方库。
4. Scikit-learn：Scikit-learn是一个Python库，用于数据挖掘和数据分析。虽然它不是专门的AI框架，但它提供了许多用于构建和评估机器学习模型的工具，如线性回归、逻辑回归、决策树等。Scikit-learn还支持多种算法和模型，可以用于解决各种问题。
5. XGBoost：XGBoost是一个快速、高效的机器学习库，由Facebook开发。它提供了一种类似于Python的C++ API，可以用于构建各种类型的回归、分类和集成模型。XGBoost支持GPU加速，并且具有大量的社区支持和第三方库。
6. LightGBM：LightGBM是一个快速、高效的机器学习库，由Hugging Face开发。它提供了一种类似于Python的C++ API，可以用于构建各种类型的回归、分类和集成模型。LightGBM支持GPU加速，并且具有大量的社区支持和第三方库。
7. DL4J：DL4J是一个Java库，用于构建和部署深度学习模型。它提供了一种类似于Python的API，可以用于构建各种类型的神经网络模型，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）。DL4J支持多种硬件平台，如CPU、GPU和TPU，并且具有大量的社区支持和第三方库。
8. Spark MLlib：Spark MLlib是一个Apache Spark库，用于构建和训练机器学习模型。它提供了一种类似于Python的API，可以用于构建各种类型的神经网络模型，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）。Spark MLlib支持GPU加速，并且具有大量的社区支持和第三方库。
9. Apache Flink：Apache Flink是一个分布式流处理框架，可以用于构建和训练机器学习模型。它提供了一种类似于Python的API，可以用于构建各种类型的神经网络模型，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）。Flink支持GPU加速，并且具有大量的社区支持和第三方库。
10. Apache Mahout：Apache Mahout是一个机器学习库，用于构建和训练机器学习模型。它提供了一种类似于Python的API，可以用于构建各种类型的神经网络模型，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）。Mahout支持GPU加速，并且具有大量的社区支持和第三方库。
