自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能领域的一个重要分支，旨在使计算机能够理解、处理和生成自然语言。以下是一些常见的用于自然语言处理的AI工具集合：

1. NLTK（Natural Language Toolkit）：一个开源的Python库，提供了丰富的自然语言处理工具和语料库，包括分词、词性标注、命名实体识别等。

2. SpaCy：一个流行的Python库，提供了高效的自然语言处理工具，包括分词、句法分析、命名实体识别等。它具有出色的性能和易用性。

3. Gensim：一个用于主题建模和文本相似度计算的Python库。它支持训练Word2Vec、Doc2Vec等词向量模型，并提供了一些常用的文本处理功能。

4. Stanford CoreNLP：斯坦福大学开发的一套自然语言处理工具，包括分词、词性标注、命名实体识别、句法分析等。它提供了Java、Python等多种接口。

5. Word2Vec：由Google开发的一种词向量模型，将单词映射为高维向量，使得具有相似语义的单词在向量空间中距离较近。它可以用于词义相似度计算、文本分类等任务。

6. BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）：由Google开发的一种预训练语言模型，能够生成高质量的词向量表示。BERT在自然语言处理任务中取得了很好的效果，如文本分类、命名实体识别等。

7. OpenAI GPT（Generative Pre-trained Transformer）：由OpenAI开发的一种预训练语言模型，能够生成连贯的文本。GPT在文本生成、对话系统等任务中具有很高的应用价值。

除了自然语言处理，人工智能也广泛应用于计算机视觉任务。以下是一些常见的AI工具可用于计算机视觉任务：

1. OpenCV：一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法，包括图像滤波、边缘检测、目标检测等。

2. TensorFlow：由Google开发的一个强大的机器学习框架，支持计算机视觉任务，如图像分类、目标检测、图像生成等。它提供了丰富的预训练模型和工具。

3. PyTorch：一个流行的机器学习框架，同样支持计算机视觉任务。PyTorch具有简洁的API设计和优秀的动态图机制，被广泛应用于图像处理和计算机视觉领域。

4. YOLO（You Only Look Once）：一种快速目标检测算法，能够实时地在图像中检测出多个物体。YOLO通过将目标检测问题转化为回归问题，实现了高效的目标检测。

5. Faster R-CNN（Region-based Convolutional Neural Networks）：一种基于区域的卷积神经网络，用于目标检测。它通过先生成候选区域，再对候选区域进行分类和回归，实现了准确的目标检测。

6. ImageNet：一个大规模的图像数据库，包含数百万张标注图像。ImageNet常被用作计算机视觉任务的训练和评估数据集。

7. Caffe：一个流行的深度学习框架，支持计算机视觉任务。Caffe提供了高效的卷积神经网络实现，被广泛应用于图像分类、目标检测等任务。

这些工具集合为自然语言处理和计算机视觉任务提供了丰富的功能和算法支持，使得人工智能在这些领域取得了显著的进展。 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， 在AI巴士注册一个账号，可以同时支持iPhone苹果手机，Android安卓手机，iPad平板，安卓平板，windows个人电脑或Mac电脑等所有设备平台。