目前最全面且常用的AI软件主要包括以下几种：
1. IBM Watson AI Suite：IBM的Watson AI Suite是一款功能强大的AI工具，涵盖了自然语言处理、机器学习、计算机视觉等多个领域。它提供了丰富的API和SDK，可以帮助开发者快速构建和部署AI应用。
2. Google Cloud AI Platform：Google的AI Platform是一个基于云的平台，提供了包括机器学习、深度学习、计算机视觉等在内的多种AI服务。它支持各种编程语言，并提供了丰富的教程和文档，帮助开发者快速上手。
3. Microsoft Azure AI：微软的Azure AI提供了一系列的AI服务，包括语音识别、图像识别、预测分析等。它支持各种编程语言，并提供了丰富的教程和文档，帮助开发者快速构建和部署AI应用。
4. Amazon AWS AI：亚马逊的AWS AI提供了一系列的AI服务，包括机器学习、深度学习、计算机视觉等。它支持各种编程语言，并提供了丰富的教程和文档，帮助开发者快速上手。
5. OpenAI GPT-3：OpenAI的GPT-3是一种自然语言处理模型，可以用于文本生成、摘要、翻译等多种任务。它具有强大的语言理解和生成能力，是当前最热门的AI模型之一。
6. TensorFlow：TensorFlow是由Google开发的开源机器学习框架，适用于各种规模的项目。它提供了丰富的API和工具，可以帮助开发者快速构建和部署复杂的AI应用。
7. PyTorch：PyTorch是由Facebook开发的开源机器学习库，具有易学易用的特点。它提供了丰富的API和工具，可以帮助开发者快速构建和部署复杂的AI应用。
8. Keras：Keras是由Google开发的开源深度学习框架，适用于各种规模的项目。它提供了丰富的API和工具，可以帮助开发者快速构建和部署复杂的AI应用。
9. XGBoost：XGBoost是由Facebook开发的开源机器学习库，适用于各种规模的项目。它提供了丰富的API和工具，可以帮助开发者快速构建和部署复杂的AI应用。
10. Scikit-learn：Scikit-learn是由Python社区开发的开源机器学习库，适用于各种规模的项目。它提供了丰富的API和工具，可以帮助开发者快速构建和部署复杂的AI应用。
这些AI软件各有特点，可以根据项目需求和团队背景选择适合的工具。例如，对于需要大量数据处理和分析的项目，可以选择Hadoop或Spark；对于需要高性能计算和GPU加速的项目，可以选择NVIDIA CUDA；对于需要大规模分布式计算的项目，可以选择Apache Spark或Apache Hadoop等。
