选择最适合你的AI编程的平台取决于你的需求、技能水平和项目要求。以下是一些流行的AI编程平台：

1. TensorFlow： 由Google开发的开源机器学习框架，支持深度学习和其他机器学习任务。

2. PyTorch： 由Facebook开发的深度学习框架，被广泛用于研究和开发。

3. Keras： 作为TensorFlow的高级API，简化了深度学习模型的构建和训练过程。

4. Scikit-learn： 用于机器学习的Python库，适用于简单到中等复杂度的任务。

5. Jupyter Notebooks： 交互式编程环境，广泛用于数据科学和机器学习。

6. Microsoft Azure ML： 云端机器学习平台，提供了强大的工具和服务。

7. Google Colab： 免费的云端Jupyter笔记本服务，支持GPU加速。

8. IBM Watson Studio： IBM的机器学习和深度学习平台，提供了丰富的工具和服务。

9. FastAI： 用于深度学习的高级库，旨在让深度学习更容易上手。

10. MLflow： 用于管理机器学习生命周期的开源平台，支持多种框架和库。

选择平台时，考虑以下因素：

– 项目需求和目标

– 个人或团队的熟悉度和技能水平

– 社区支持和文档质量

– 是否需要云端服务

– 是否有预算限制

最佳平台取决于你的具体情况，你可能需要尝试不同的平台，以找到最适合你的工具和环境。