在进行AI项目开发时，有一些必备的数据集和工具可以帮助提高效率和准确性。以下是一些常用的数据集和工具：

1. 数据集：
- MNIST：手写数字识别数据集，包含大量的手写数字图像和对应的标签，用于训练和测试图像分类模型。
- CIFAR-10：包含10个不同类别的彩色图像，用于图像分类和目标识别任务。
- ImageNet：一个庞大的图像数据集，包含超过1000个类别的图像，适用于不同的计算机视觉任务。
- COCO：用于图像分割、目标检测和关键点检测等任务的广泛使用的数据集。

2. 工具：
- TensorFlow：一个广泛使用的深度学习框架，提供了丰富的API和工具，支持各种类型的神经网络模型的开发和训练。
- PyTorch：另一个常用的深度学习框架，具有易用的接口和动态计算图的特点，适用于快速原型开发和实验。
- Keras：一个高级神经网络API，可以在多个后端（如TensorFlow、Theano、CNTK）上运行，使模型的创建和训练更加简单和快速。
- Jupyter Notebook：一种交互式开发环境，可以在浏览器中编写和运行代码，并支持实时展示图像、数据可视化和文档编写。
- OpenCV：一个开源计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法，用于图像预处理、特征提取和模型评估等任务。

3. 预训练模型：
- VGG16、ResNet、Inception等：这些经过大规模训练的深度神经网络模型在各种计算机视觉任务中表现出色，可以作为初始模型进行迁移学习或微调。
- GPT、BERT、Transformer等：这些预训练的自然语言处理模型具有强大的语义理解和生成能力，适用于文本分类、机器翻译和对话生成等任务。

这些数据集和工具提供了基础的数据和算法支持，可以帮助开发者进行模型训练、验证和部署。同时，还可以根据具体的项目需求，选择适合的数据集和工具，以提高AI系统的性能和效果。 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。