机器学习工具
机器学习是人工智能的核心，它使计算机能够通过数据学习并做出决策。常用的机器学习工具包括TensorFlow、PyTorch和Scikit-learn等。
TensorFlow是由谷歌开发的一个开源机器学习库，广泛应用于深度学习和神经网络的构建。PyTorch则是一个灵活性高且易于使用的框架，适合研究和开发。Scikit-learn是一个经典的机器学习库，适合于数据挖掘和分析，支持多种算法。
自然语言处理工具
自然语言处理（NLP）是让计算机理解和生成人类语言的技术。常见的自然语言处理工具包括NLTK、spaCy和BERT等。
NLTK（Natural Language Toolkit）是一个强大的Python库，用于处理人类语言数据，可以用来进行文本分析和分类。spaCy提供高效的API和深度学习支持，适合构建各种NLP应用。BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是由谷歌提出的模型，可以用于处理对话系统和搜索引擎优化中的复杂任务。
计算机视觉工具
计算机视觉是让计算机能够理解和处理图像和视频的技术。OpenCV是最著名的计算机视觉工具，它支持多种计算机视觉功能，如对象检测和图像处理。Keras是一个高层神经网络API，可以与TensorFlow及Theano结合使用，在图像识别和处理任务中发挥重要作用。
起来，人工智能的应用工具广泛而多样，包括机器学习、自然语言处理和计算机视觉等领域。随着科技的发展，这些工具将不断演进，为我们带来更多的可能性。