人工智能（AI）专用软件是指专门设计用于创建、开发、部署和管理AI模型和解决方案的软件工具。以下是一些流行的AI专用软件：

机器学习框架：

1、TensorFlow (开源)：谷歌开发的流行开源机器学习框架。
2、PyTorch (开源)：Facebook开发的开源机器学习框架，以其动态计算图和快速原型设计能力而闻名。
3、Scikitlearn (开源)：用于Python的流行开源机器学习库，提供广泛的算法用于分类、回归、聚类等。

深度学习框架：

1、Keras（开源）：运行在TensorFlow或Theano之上的高级神经网络API。
2、Caffe（开源）：专门为深度学习和计算机视觉设计的流行框架。
3、MXNet（开源）：由Apache开发的开源深度学习框架。

自然语言处理（NLP）软件：

1、NLTK（开源）：用于NLP任务的流行Python库，包括文本处理、语义推理和语义理解。
2、spaCy（开源）：用于NLP的现代Python库，专注于工业强度自然语言理解。
3、Stanford CoreNLP（开源）：用于NLP的Java库，提供广泛的功能，包括词性标注、命名实体识别和情感分析。

计算机视觉软件：

1、OpenCV（开源）：一个流行的计算机视觉库，提供广泛的功能，包括图像处理、特征检测和对象识别。
2、Pillow（开源）：一个用于图像处理和计算机视觉的Python库。
3、scikitimage（开源）：一个用于图像处理的Python库，提供广泛的算法用于过滤、阈值处理和特征提取。

机器人和自动化软件：

1、ROS（机器人操作系统）（开源）：用于机器人和自动化应用的流行软件框架。
2、OpenCV（开源）：也用于机器人和自动化，提供广泛的计算机视觉功能。
3、PyRobot（开源）：用于机器人和自动化任务的Python库。

AI开发平台：

1、Google Cloud AI Platform：一个托管的平台，用于构建、部署和管理AI模型。
2、Microsoft Azure Machine Learning：一个云端平台，用于构建、部署和管理AI模型。
3、Amazon SageMaker：一个完全托管的服务，用于构建、训练和部署AI模型。

AI 专用芯片软件：

1、NVIDIA TensorRT：用于优化和部署深度学习模型的软件开发工具包（SDK）。
2、Intel OpenVINO：用于优化和部署深度学习模型的软件开发工具包（SDK）。

其他人工智能软件：

1、Weka（开源）：一款流行的机器学习和数据挖掘软件，提供广泛的算法用于分类、回归和聚类。
2、RapidMiner：一款商业软件套件，提供广泛的机器学习和数据挖掘功能。
3、H2O.ai Driverless AI：一款自动化机器学习平台，使非专业人士能够轻松构建和部署AI模型。

这些只是众多AI专用软件工具的几个例子。所使用的具体软件通常取决于项目的具体需求和目标。