人工智能（AI）编程软件通常被称为“AI 开发工具”或“AI 编程框架”。这些软件提供了一个平台，使开发人员能够创建、训练和部署机器学习模型。以下是一些常见的AI编程软件：
1. TensorFlow：这是由Google开发的开源机器学习库，用于构建各种类型的深度学习模型。它支持多种编程语言，如Python、C++和Java。
2. PyTorch：这是一个由Facebook的AI研究团队开发的开源机器学习库。它提供了一种类似于NumPy的向量化操作，以及一种灵活的张量操作系统。
3. Keras：这是一个基于TensorFlow的高级API，用于快速开发深度学习模型。它提供了一种易于使用的接口，使得模型的构建和评估变得简单。
4. Scikit-Learn：这是一个Python库，用于数据挖掘、机器学习和预测分析。虽然它不是一个完整的AI框架，但它提供了许多有用的功能，可以用于构建简单的机器学习模型。
5. MXNet：这是一个高性能的分布式机器学习框架，支持多种编程语言和硬件。它提供了一种模块化的方式，使得模型的构建和训练变得更加灵活。
6. DeepLearning4j：这是一个Java库，用于构建深度学习模型。它提供了一个简单易用的API，使得在Java中实现复杂的神经网络变得容易。
7. DL4J：这是一个Java库，用于构建深度学习模型。它提供了一种简单易用的API，使得在Java中实现复杂的神经网络变得容易。
8. MLflow：这是一个用于管理和共享机器学习模型的软件工具。它提供了一个平台，使得研究人员可以轻松地分享和复用他们的工作。
9. H2O：这是一个基于Web的机器学习平台，支持各种机器学习算法，并提供了一个用户友好的界面。
10. XGBoost：这是一个基于Python的机器学习库，用于构建高效的决策树模型。它提供了一种简单易用的接口，使得在Python中实现复杂的分类和回归任务变得容易。
这些软件都是强大的AI编程工具，可以帮助开发人员构建和训练各种类型的机器学习模型。它们各自的特点和优势各不相同，因此选择哪个软件取决于你的具体需求和偏好。
