当谈到人工智能领域中的软件资源，有许多可供选择的工具和库。以下是一些常用和广泛接受的人工智能软件资源的推荐：

1. TensorFlow：一种开源的人工智能框架，提供了丰富的工具和库，用于构建和训练各种机器学习模型。

2. PyTorch：另一个流行的开源深度学习框架，提供了动态计算图的支持，使模型的开发更加灵活。

3. Keras：一个高级神经网络库，基于TensorFlow和Theano，简化了构建和训练深度学习模型的过程。

4. Scikit-learn：一个用于数据挖掘和机器学习的Python库，提供了各种经典机器学习算法的实现。

5. OpenCV：一个用于计算机视觉任务的开源计算机视觉库，提供了各种图像处理和分析工具。

6. NLTK：自然语言处理工具包，提供了各种用于处理文本数据的功能和算法。

7. Gensim：一个用于主题建模和文本相似度计算的Python库，支持训练和使用词嵌入模型。

8. Theano：一个用于定义、优化和评估数学表达式的Python库，特别适用于构建深度学习模型。

9. Caffe：一个快速的深度学习框架，专注于计算机视觉任务，提供了高性能的GPU加速。

10. MXNet：一种可扩展的深度学习框架，支持分布式训练和多种编程语言。

11. Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK)：一个用于构建深度学习模型的开源工具包，具有高性能和可扩展性。

12. H2O.ai：一种开源的人工智能平台，提供了各种机器学习和深度学习算法的实现。

13. Apache Mahout：一个用于创建可扩展机器学习算法的开源框架，可在大数据环境中运行。

14. Apache Spark：一个用于大规模数据处理和分析的开源框架，提供了机器学习和图像处理的库。

15. MATLAB：一种用于科学计算和数据分析的商业软件，提供了丰富的工具箱和函数，包括机器学习和人工智能。

这些是人工智能领域中一些常用的软件资源，它们提供了各种功能和算法，可以满足不同应用场景的需求。无论是深度学习、机器学习还是自然语言处理，这些软件资源都可以帮助开发人员和研究人员更高效地构建和训练模型，实现人工智能的各种应用。 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巴士会帮助您撰写精美的文案，献上引人入胜的标题，优化您的字句，并帮助您将想法转化为令人难忘的文字。