一、入门级AI工具：Python与Jupyter Notebook

对于初学者，Python和Jupyter Notebook是人工智能领域的首选。Python以其简洁易学的语法和丰富的库支持，如NumPy、Pandas和Scikit-learn，使得数据分析和机器学习变得轻松。Jupyter Notebook则是一个交互式的编程环境，方便进行代码编写、测试和结果展示。

1. Python：Python AI库如TensorFlow和Keras提供了构建深度学习模型的基础，而PyTorch则更偏向于动态计算图，适合快速原型开发。 2. Jupyter Notebook：通过创建.ipynb文件，你可以将代码、解释和结果一并保存，便于团队协作和自我学习追踪。

二、进阶级AI工具：深度学习框架

如果你对AI有深入理解，想要进行复杂的模型训练和优化，那么深度学习框架是必备的。下面是两个主流的选择：

1. TensorFlow：Google开源的框架，广泛应用于科研和工业，其灵活性和社区支持强大。 2. PyTorch：Facebook的框架，因其动态计算图和易用性在研究领域受欢迎，适合探索性强的研究项目。

三、专业级工具：专业开发平台与IDE

对于专业的数据科学家或AI工程师，可能需要使用专门的开发平台和集成开发环境（IDE）。例如：

1. IntelliJ IDEA：针对Java和Python的高级IDE，内置了强大的AI开发工具包，如TensorFlow插件。 2. Visual Studio Code：轻量级且扩展性强，有大量针对AI开发的社区插件，如Atom.ai和VSCode ML。

总结，选择AI工具需根据你的学习阶段和目标任务来定，Python和Jupyter Notebook是基础，深度学习框架提供进阶功能，而专业平台则能满足高级开发者的需求。不断实践和探索，你会找到最适合自己的工具。