学习人工智能（AI）可以涉及许多不同的技术和工具，以下是一些常用的AI学习库和框架：

1、TensorFlow：由Google开发的开源机器学习框架，广泛用于构建和训练各种深度学习模型。

2、PyTorch：由Facebook开发的另一个流行的深度学习框架，以其动态计算图和易用性著称。

3、Keras：一个高级神经网络API，能够运行在TensorFlow、Theano或CNTK之上，易于使用且功能强大。

4、Scikitlearn：一个简单高效的机器学习库，适用于Python，包含了多种分类、回归和聚类算法。

5、MXNet：由Amazon支持的灵活高效的深度学习框架，支持多种编程语言。

6、Caffe：专注于卷积神经网络的高效深度学习框架，特别适合图像处理任务。

7、Chainer：一个基于Python的开源深度学习框架，支持灵活的定义和修改网络结构。

8、PaddlePaddle：百度开发的深度学习平台，提供全面的支持和丰富的工具。

9、Hugging Face Transformers：用于自然语言处理任务的库，提供了大量的预训练模型。

10、OpenCV：虽然主要用于计算机视觉，但也是学习AI的一个重要工具，特别是图像处理和分析方面。

这些库和框架各有其特点和适用场景，选择哪一个取决于你的具体需求和项目目标。对于初学者来说，从Scikitlearn或Keras开始可能是一个不错的选择，因为它们相对容易上手。随着经验的积累，你可以逐步探索更复杂的框架如TensorFlow或PyTorch。