AI人工智能软件种类繁多，涵盖了从基础的数据处理和分析到复杂的机器学习模型训练和部署。以下是一些常用的AI人工智能软件，以及它们的功能和应用：
1. Google TensorFlow: Google开发的开源机器学习框架，支持多种深度学习算法，适用于各种规模的项目。
2. Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK): 微软提供的一个强大的机器学习库，用于构建、训练和部署AI模型。
3. Deeplearning4j: 一个Java库，用于在Java应用程序中快速构建和运行深度学习模型。
4. PyTorch: 一个开源的Python深度学习框架，提供了丰富的API和工具，适合研究和开发。
5. Scikit-learn: 一个Python机器学习库，提供了许多预训练的模型和工具，适用于各种任务。
6. SciPy: 一个Python科学计算库，包含了许多用于数据分析和可视化的工具。
7. TensorFlow.js: 一个JavaScript库，允许在浏览器中运行TensorFlow模型，适用于Web应用。
8. TensorFlow Lite: 一个轻量级的版本，专门为移动设备和其他嵌入式系统设计，可以在这些平台上运行简单的神经网络。
9. TensorFlow Mobile: 一个专门为移动设备设计的TensorFlow版本，可以在iOS和Android上运行。
10. TensorFlow Object Detection API: 一个用于计算机视觉任务的TensorFlow接口，可以用于物体检测、分类等任务。
11. TensorFlow Serving: 一个将训练好的模型部署为服务的工具，可以将模型上传到云平台，以便其他用户使用。
12. Keras: 一个Python库，用于创建、训练和部署神经网络模型，类似于TensorFlow，但更加简洁易用。
13. MXNet: 一个高性能的分布式机器学习框架，支持各种深度学习算法和优化技术。
14. Caffe: 一个专为GPU加速设计的深度学习框架，适用于大规模的机器学习任务。
15. Theano: 一个基于Python的数学表达式语言，用于定义和执行数值计算和符号计算。
16. Darknet: 一个用于创建、训练和部署深度学习模型的Python库，特别适合用于图像处理和计算机视觉任务。
17. TensorFlow Hub: 一个在线平台，提供了大量的预训练模型，用户可以下载并直接在项目中使用这些模型。
18. TensorFlow Geometric: 一个用于几何任务（如图像识别、场景理解）的TensorFlow接口。
19. TensorFlow GraphX: 一个用于创建和操作复杂神经网络的Python库。
20. TensorFlow C++ API: 一个用于编译TensorFlow模型为CUDA可执行文件的C++库。
这些AI人工智能软件各有其特点和适用场景，用户可以根据自己的需求和项目规模选择合适的工具。随着技术的不断发展，新的AI框架和工具也在不断涌现，为用户提供更多选择。
