在人工智能（AI）领域，Python也有很多强大的框架和库可以使用。以下是一些流行的Python AI框架：

1. TensorFlow：由Google开发的开源机器学习框架。它支持深度学习和其他机器学习算法，具有高度的灵活性和可扩展性。TensorFlow 2.0更加用户友好，简化了API，并提供了更多功能。

2.PyTorch：由Facebook开发的动态图深度学习框架。PyTorch以其简洁和易于调试的特性而受到研究者的喜爱。它特别适合用于计算机视觉和自然语言处理任务。

3.Keras：一个高级神经网络API，可以运行在TensorFlow、CNTK或Theano之上。Keras易于使用，特别适合初学者和快速原型开发。在2021年，Keras已经完全集成到TensorFlow中，称为TensorFlow Keras。

4.PyTorch Lightning：PyTorch Lightning是一个基于PyTorch的封装库，用于简化PyTorch代码，并提供简单的模板化接口，使研究人员能够更加专注于研究工作，而不是代码细节。

5.Fast.ai：一个基于PyTorch的深度学习库，旨在使深度学习更加易于使用。Fast.ai提供了一套简洁的API和一个强大的培训课程，帮助用户快速上手深度学习。

6.Chainer：一个灵活、直观和高效的深度学习框架。Chainer支持CUDA和cuDNN，因此可以在NVIDIA GPU上高效运行。

7.MXNet：由亚马逊开发的深度学习框架，旨在提供高效和灵活的深度学习解决方案。MXNet支持多种语言和平台，包括Python、R、Julia、Scala、Perl和MATLAB等。

8.CNTK (Microsoft Cognitive Toolkit)：由微软开发的深度学习框架，旨在使深度学习更加易于使用和扩展。CNTK支持多种语言和平台，包括Python、C++和BrainScript等。

9.Theano：一个用于数值计算的Python库，特别适合用于深度学习和其他机器学习算法。Theano具有高效的GPU支持，并可以自动进行符号微分。

10.Scikit-learn：虽然不是一个深度学习框架，但Scikit-learn是一个非常流行的Python机器学习库，提供了许多用于数据挖掘和数据分析的工具和算法。