AI软件入门是一个相对简单且容易的过程，因为市面上有许多工具可以帮助初学者快速上手。以下是一些最简单易学的工具推荐：
1. Google Colab: Google Colab 是 Google 提供的一个免费的在线计算平台，它允许用户在云端运行 Python、R、Julia 等编程语言的代码。Colab 提供了丰富的预训练模型和工具，非常适合初学者学习和实验 AI 项目。
2. Keras: Keras 是一个开源的深度学习框架，用于构建、训练和测试神经网络。它提供了一个友好的用户界面，使得初学者可以快速地创建和部署自己的机器学习模型。
3. TensorFlow: TensorFlow 是一个广泛使用的开源机器学习库，它支持多种深度学习架构，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 也有一个易于使用的 API，适合初学者使用。
4. PyTorch: PyTorch 是一个动态、高效、灵活的深度学习框架，它提供了类似 Matplotlib 的绘图功能，以及强大的数据操作和优化功能。PyTorch 的社区非常活跃，有大量的教程和资源可供学习。
5. DeepLearning4j: DeepLearning4j 是一个 Java 库，用于构建和训练深度学习模型。它提供了一个简单的 API，使得初学者可以快速地将现有的机器学习算法应用到 Java 项目中。
6. Scikit-learn: Scikit-learn 是一个流行的 Python 机器学习库，它提供了各种常用的机器学习算法，如分类、回归、聚类等。Scikit-learn 的文档非常详细，适合初学者学习和实践。
7. TensorFlow.js: TensorFlow.js 是一个 JavaScript 库，用于构建和训练 TensorFlow 模型。它提供了类似 Keras 的 API，使得初学者可以快速地将现有的机器学习算法应用到浏览器项目中。
8. Django/Flask: Django 和 Flask 是两个流行的 Python Web 开发框架，它们都内置了机器学习库，如 Scikit-learn。通过使用这些框架，初学者可以轻松地构建自己的机器学习应用程序。
9. Jupyter Notebook: Jupyter Notebook 是一个交互式的笔记本环境，它允许用户在网页上编写、运行和分享代码。Jupyter Notebook 非常适合进行数据分析和可视化，同时也可以用来实现简单的机器学习项目。
10. OpenCV: OpenCV 是一个开源的计算机视觉库，它提供了大量用于图像处理和计算机视觉任务的功能。通过使用 OpenCV，初学者可以快速地实现一些基本的图像识别和处理任务。
总之，以上这些工具都是入门级的 AI 学习工具，它们各自具有不同的优势和特点。初学者可以根据自己的兴趣和需求选择合适的工具进行学习。
