AI和人工智能编程涉及多个领域，包括机器学习、深度学习、自然语言处理等。

以下是一些常用的AI编程软件、工具和框架，可以根据你的需求和兴趣进行选择：

1. 机器学习框架：

– TensorFlow：由Google开发的开源深度学习框架，支持广泛的机器学习任务。

– PyTorch：由Facebook开发，以动态计算图而著称，适用于学术和研究领域。

– Scikit-learn：适用于传统机器学习任务的Python库，提供了丰富的算法和工具。

2. 深度学习框架：

– Keras：高级深度学习框架，可以基于TensorFlow或Theano工作，适用于快速搭建深度学习模型。

– MXNet：由Apache开发的开源深度学习框架，支持分布式训练和多语言接口。

3. 自然语言处理（NLP）：

– NLTK (Natural Language Toolkit)：Python库，提供了处理人类语言数据的工具和资源。

– spaCy：用于自然语言处理的库，支持实体识别、词性标注等任务。

4. 计算机视觉：

– OpenCV：开源计算机视觉库，提供了大量的图像处理和计算机视觉算法。

– Dlib：C++库，用于计算机视觉和机器学习任务，特别适用于人脸识别。

5. 强化学习：

– OpenAI Gym：用于开发和比较强化学习算法的工具包，提供了多种环境和任务。

– Stable Baselines：基于OpenAI Gym的强化学习库，用于实现和评估强化学习算法。

6. 开发环境和工具：

– Jupyter Notebooks：交互式计算环境，支持多种编程语言，适用于实验和教育。

– Google Colab：免费的云端Jupyter Notebooks服务，提供GPU加速。

7. 自动化工具：

– AutoML：例如Google的AutoML、H2O.ai等，用于自动化机器学习模型的构建和调优。

8. AI辅助编程：

– GitHub Copilot：由GitHub和OpenAI合作推出的AI编程辅助工具，能够生成代码片段。

请注意，这只是一个概述，AI领域的软件和工具繁多，不同的任务和项目可能需要使用不同的工具。

在实践中，你可能会根据具体情况选择合适的工具和框架。