人工智能编程软件有很多，其中一些比较知名的包括：
1. TensorFlow：谷歌的开源机器学习框架，用于构建和训练深度学习模型。它支持多种编程语言，如Python、C++和Java。
2. PyTorch：由Facebook开发的一个开源机器学习库，同样支持多种编程语言。它具有灵活的API和丰富的功能，适用于各种类型的深度学习任务。
3. Keras：基于TensorFlow的高级神经网络API，用于快速构建和训练深度学习模型。Keras提供了易于使用的接口，使得初学者可以更容易地上手。
4. Scikit-learn：一个用于数据挖掘和数据分析的Python库，包含了大量的机器学习算法和工具。Scikit-learn还提供了一些简单的机器学习模型，如线性回归和逻辑回归。
5. SciPy：一个用于科学计算和数学函数的Python库，包含了大量的数学函数和工具。SciPy还包括了一些用于数值分析的库，如SciPy.integrate和SciPy.special。
6. Matplotlib：一个用于数据可视化的Python库，提供了大量的绘图功能。Matplotlib支持多种数据格式，如CSV、Excel和PNG等。
7. Seaborn：一个用于数据可视化的Python库，提供了美观的图表和图形。Seaborn支持多种数据类型，如日期、时间、温度等。
8. Pandas：一个用于数据处理和分析的Python库，提供了大量的数据结构和函数。Pandas支持多种数据格式，如CSV、Excel和JSON等。
9. NumPy：一个用于数值计算的Python库，提供了大量的数组操作和函数。NumPy支持多种数据类型，如整数、浮点数和复数等。
10. SciPy：一个用于科学计算的Python库，提供了大量的数学函数和工具。SciPy还包括了一些用于数值分析的库，如SciPy.integrate和SciPy.special。
这些人工智能编程软件各有特点，可以根据具体需求选择适合的工具。例如，如果需要构建和训练深度学习模型，可以选择TensorFlow或PyTorch；如果需要处理数据和进行数据分析，可以选择Scikit-learn或Matplotlib；如果需要进行数值计算和科学计算，可以选择NumPy或SciPy。
