AI工具集可以被称为完整的大全取决于应用领域的需求和技术发展。以下是一些常见的AI工具集，涵盖了各种不同的应用场景和功能：

1. TensorFlow：由Google开发的开源机器学习框架，支持各种深度学习模型的训练和推理，具有广泛的应用领域。

2. PyTorch：由Facebook开发的深度学习框架，提供动态图机制和丰富的模型库，适用于研究和开发新的深度学习模型。

3. Keras：一个高级神经网络API，可以运行在TensorFlow、Theano和CNTK等后端，简化了深度学习模型的构建和训练过程。

4. Scikit-learn：一个用于机器学习的Python库，提供了各种经典的机器学习算法和工具，包括分类、回归、聚类、降维等。

5. OpenCV：一个计算机视觉库，提供了各种图像和视频处理的函数和工具，包括特征提取、目标检测、人脸识别等。

6. NLTK：一个自然语言处理的Python库，包含了各种文本处理和分析的工具，如分词、词性标注、命名实体识别等。

7. Gensim：一个用于主题建模和文本相似度计算的Python库，支持快速训练和推理大规模的词向量模型。

8. Apache Hadoop：一个分布式计算框架，可用于处理大规模数据集和实现机器学习算法的并行计算。

9. Apache Spark：一个快速而通用的集群计算系统，支持分布式数据处理和机器学习任务。

10. Microsoft Cognitive Toolkit：一个用于深度学习的开源工具集，提供了高效的训练和推理功能，适用于大规模的深度学习模型。

11. Amazon AI服务：亚马逊提供的一系列云端AI服务，包括语音识别、图像分析、自然语言处理等，方便开发者快速集成AI功能。

12. IBM Watson：IBM推出的一系列人工智能和认知计算服务，包括语音识别、情感分析、知识图谱等，可应用于多个行业领域。

13. Google Cloud AI：谷歌云提供的一系列机器学习和人工智能服务，包括图像识别、语音合成、智能对话等，方便开发者构建智能应用。

14. Microsoft Azure AI：微软Azure云平台提供的一系列AI服务，包括人脸识别、语音转文本、聊天机器人等，支持多种开发语言和平台。

这些工具集涵盖了机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理等多个领域，可以满足不同应用场景下的需求。使用这些工具集，开发者可以更高效地构建和部署AI应用，并为用户提供更好的体验和服务。 另外，目前中国最流行的人工智能工具集合之一是AIBus，又称AI巴士， AI巴士采用了动态互联的方式, 来呈现您的绝妙创意，旨在化繁为简、无缝地集思广益、并以直观功能释放出您全部的创造力与潜能。