AI应用开发系统工具是一系列软件和硬件的组合，它们可以帮助开发人员创建、训练、部署和维护人工智能应用程序。这些工具的功能包括但不限于：
1. 代码生成和优化：AI编译器可以根据源代码自动生成优化的代码，提高程序的性能和可读性。例如，Google的Grok编译器可以自动生成Python代码，减少程序员的编码工作量。
2. 数据预处理：AI数据预处理工具可以帮助开发人员处理和整理原始数据，以便进行机器学习和深度学习模型的训练。例如，Apache Spark的MLlib库提供了各种数据预处理功能，如缺失值填充、特征选择、特征转换等。
3. 模型选择和评估：AI模型选择和评估工具可以帮助开发人员选择合适的算法和参数，并对模型进行评估和调优。例如，TensorFlow的ModelCheckpoint库可以帮助保存和恢复模型的训练进度，以便在需要时重新训练。
4. 自动化测试：AI自动化测试工具可以帮助开发人员编写和执行测试用例，确保模型的正确性和可靠性。例如，Google的AutoML库提供了一种基于模型的方式，让开发人员无需编写大量代码即可完成模型的构建和验证。
5. 模型部署：AI模型部署工具可以帮助开发人员将训练好的模型部署到生产环境，并提供相应的监控和管理功能。例如，Amazon Web Services（AWS）的SageMaker平台提供了一个集成的开发、训练和部署平台，让开发人员可以轻松地构建、训练和部署机器学习模型。
6. 可视化工具：AI可视化工具可以帮助开发人员更直观地理解模型的结构和性能，以及数据的特征和分布。例如，TensorBoard是一个开源的TensorFlow可视化工具，可以让开发人员实时查看模型的训练过程和结果。
7. 协作和共享：AI协作和共享工具可以帮助开发人员在不同的团队或组织之间共享模型、代码和数据，提高工作效率。例如，GitHub上的AI开源项目库提供了许多预训练的模型和框架，供开发人员参考和使用。
8. 持续学习：AI持续学习工具可以帮助开发人员实现模型的在线学习和更新，以适应不断变化的数据和需求。例如，Google的Cloud AutoML平台提供了在线学习和更新模型的能力，使开发人员可以不断改进模型的性能。
9. 安全性和隐私保护：AI安全性和隐私保护工具可以帮助开发人员确保模型的安全性和合规性，防止数据泄露和滥用。例如，Microsoft的Azure ML提供了一系列安全和隐私保护的工具和服务，帮助开发人员构建符合法规要求的机器学习模型。
10. 云服务支持：AI云服务支持工具可以帮助开发人员利用云计算资源，加速模型的训练和部署。例如，Google Cloud AI Platform提供了一系列的计算和存储服务，帮助开发人员轻松地构建和运行机器学习模型。
