人工智能（AI）平台是一类用于开发、部署和管理AI应用程序和服务的软件工具。以下是一些常见的人工智能平台：
1. TensorFlow：由Google开发的开源机器学习框架，支持多种类型的神经网络模型和深度学习算法。
2. PyTorch：由Facebook开发的开源机器学习库，提供了灵活的张量操作和丰富的API。
3. Keras：基于Python的高级神经网络API，可以快速构建和训练复杂的神经网络模型。
4. Scikit-learn：一个用于数据科学和机器学习的Python库，提供了各种常用的机器学习算法和工具。
5. MXNet：一个用于大规模机器学习任务的分布式计算框架，支持多种编程语言和硬件平台。
6. Caffe：一个高性能的深度学习框架，适用于GPU加速的深度学习任务。
7. Theano：一个类似于MATLAB的数学表达式语言，用于创建和运行深度学习模型。
8. DL4J：一个Java库，提供了丰富的机器学习功能，包括分类、回归、聚类等。
9. MLflow：一个用于跟踪和分享机器学习实验的工具，可以帮助团队协作和复现实验结果。
10. Apache Spark：一个大数据处理框架，可以与机器学习算法结合，进行实时数据分析和预测。
11. Apache Mahout：一个用于推荐系统和协同过滤的机器学习库，提供了丰富的特征工程和模型训练方法。
12. Apache Flink：一个流处理框架，可以处理大规模的实时数据流，并支持多种机器学习算法。
13. Apache NiFi：一个用于数据管道和数据集成的开源软件，可以与机器学习算法结合，实现自动化的数据预处理和分析。
14. Apache Spark MLlib：Spark的一个子项目，提供了一套独立的机器学习库，包括分类、回归、聚类等算法。
15. Apache CoreML：一个用于将机器学习模型转换为可执行代码的库，可以将模型部署到移动设备和嵌入式系统中。
这些人工智能平台各有特点，可以根据需求选择适合的平台进行开发和部署。
