编程中的“免费AI”通常指的是开源的机器学习框架、工具和模型，这些资源可以帮助开发者构建、训练和部署自己的人工智能系统，而无需支付高昂的费用。以下是一些常见的免费AI资源和工具：

1、深度学习框架
TensorFlow: Google 开源的深度学习框架，广泛用于构建各种类型的神经网络。
PyTorch: Facebook 开源的深度学习框架，以其灵活性和易用性著称。
Keras: 高级神经网络API，可以运行在TensorFlow或Theano之上，适合快速原型设计。

2、自然语言处理（NLP）
Transformers: Hugging Face 提供的库，支持使用预训练的语言模型（如BERT、GPT等）进行文本任务。
spaCy: 一个高效的NLP库，用于文本处理、命名实体识别等。
NLTK (Natural Language Toolkit): Python库，用于处理自然语言数据。

3、计算机视觉
OpenCV: 一个强大的计算机视觉库，用于图像处理和计算机视觉任务。
Dlib: 一个C++库，包含机器学习算法和工具，适用于人脸检测、特征提取等。

4、机器学习平台
Scikitlearn: 一个简单高效的机器学习库，支持分类、回归、聚类等多种算法。
XGBoost/LightGBM/CatBoost: 高效的梯度提升决策树算法库，常用于结构化数据的预测任务。

5、开源模型
Hugging Face Model Hub: 包含大量预训练的NLP模型。
ONNX (Open Neural Network Exchange): 一种开放格式，用于表示机器学习模型，可以在不同的框架之间转换。

6、云计算服务
Google Colab: 提供免费的Jupyter Notebook环境，支持GPU和TPU加速。
Kaggle Kernels: 免费的在线代码编辑器，支持与社区共享和协作。

7、其他工具
Jupyter Notebook: 用于交互式数据科学和机器学习开发。
Pandas: 数据分析和操作的强大库。
Matplotlib/Seaborn: 数据可视化库。

这些工具和框架大多都是开源的，你可以免费下载、使用和修改它们。不过，在某些情况下，你可能需要支付云服务的费用（如GPU计算时间），但基础功能通常是免费的。