人工智能（AI）工具和系统可以在多种地方找到，具体取决于您的需求、行业以及技术栈。以下是一些常见的来源：
1. 在线平台：
- GitHub：一个代码托管平台，您可以在这里找到许多开源的AI项目。例如，GitHub上的`tensorflow`, `pytorch`, `scikit-learn`等都是非常流行的深度学习框架。
- Stack Overflow：这是一个问答社区，有许多开发者在上面提问关于AI的问题，并得到其他开发者的回答。
- Quora：类似于Stack Overflow，但面向的是全球用户，您可以在这里找到很多关于AI的问题和答案。
2. 大学和研究机构：
- 许多大学和研究机构都有专门的计算机科学或人工智能实验室，他们会发布一些研究成果或教程。
- 例如，斯坦福大学的DeepMind实验室就发布了一些关于强化学习的研究。
3. 商业公司和产品：
- 如Amazon Web Services (AWS)提供了一系列的机器学习服务，如Amazon SageMaker、Amazon Traning等。
- Google Cloud也提供了一系列AI服务，包括Google AutoML、Google Cloud Natural Language API等。
- Microsoft Azure也有类似的云服务。
4. 开源社区：
- Linux Foundation：这个组织有一个名为Open Neural Network Toolkit (ONNX)的项目，它是一个开源的神经网络模型格式，可以在不同的AI框架中运行。
- Apache OpenNN：这是一个基于ONNX的开源神经网络库。
- TensorFlow Hub：这是一个由Google维护的开源项目，它提供了一个丰富的API集合，用于构建各种AI应用程序。
5. 专业书籍和教材：
- 有很多关于AI的书籍和教材，如《Python机器学习》,《深度学习》,《自然语言处理》（NLP）等。
6. 专业会议和研讨会：
- 定期有一些关于AI的会议和研讨会，如Kaggle竞赛，这些活动通常会吸引很多AI专家分享他们的经验和成果。
7. 本地社区和论坛：
- 如果您在一个城市，可以尝试联系当地的社区中心、技术俱乐部或大学，看看是否有相关的活动或资源。
8. 政府和非营利组织：
- 有些政府机构和非营利组织也会提供AI相关的资源和服务，如美国国家科学基金会（NSF）的AI研究资助。
9. 企业软件：
- 像IBM Watson、Microsoft Azure AI等企业解决方案通常包含了大量的AI功能和工具。
10. 在线课程和教程：
- 有许多在线课程平台，如Coursera、Udacity、edX等，提供有关AI的课程。
总之，寻找适合您的AI工具和系统时，需要考虑您的具体需求、技术栈、预算以及可用的资源。
