人工智能（AI）开源项目是指那些将人工智能相关软件、框架、工具或平台的源代码开放给公众的项目，允许任何人自由使用、修改和分发的项目。以下是一些著名的人工智能开源项目：

1、TensorFlow：由谷歌开发的开源机器学习框架，广泛用于深度学习和神经网络的开发。

2、PyTorch：由Facebook的AI研究团队开发的开源机器学习库，特别适合快速原型设计、研究和开发。

3、Keras：一个高级神经网络API，可以运行在TensorFlow、CNTK或Theano上，提供了一个简单易用的接口用于构建和训练深度学习模型。

4、OpenCV：一个计算机视觉库，提供了很多用于图像和视频处理、特征检测、物体识别等功能的开源实现。

5、Scikitlearn：一个用于机器学习的Python库，提供了许多用于分类、回归、聚类等任务的算法。

6、Apache MXNet：一个开源的深度学习框架，支持多种编程语言，包括Python、R和Julia。

7、Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK)：一个商业级、开源的深度学习框架。

8、H2O.ai Driverless AI：一个自动化机器学习平台，可以自动完成特征工程、模型选择和超参数调优等任务。

9、DeepLearning4j：一个用于Java和Scala的开源深度学习库，允许用户在Java和Scala中构建、训练和部署深度学习模型。

10、ONNX：一个开放的神经网络交换格式，允许模型在不同的框架之间进行转换，促进了不同框架之间的互操作性。

11、Transformers：由Hugging Face开发的库，提供了数千种预训练模型，可以用于自然语言处理（NLP）任务，如文本分类、信息抽取、问答系统等。

12、Fastai：建立在PyTorch基础上的一个库，提供了简单易用的接口用于构建、训练和部署机器学习模型，特别适合快速原型设计和开发。

这些开源项目极大地促进了人工智能和机器学习技术的发展和应用，使得研究人员和开发者能够更快速地构建和实验AI模型。