给出一份包含15个主流人工智能框架的列表，并分别给出它们的用途。
1. TensorFlow - 用于构建和训练神经网络、推断和处理自然语言处理数据。
2. PyTorch - 用于科学计算和深度学习研究，可在 GPU 和 TPUs 上高效地运行。
3. Keras - 简单易用的神经网络 API，可在多个后端（包括 TensorFlow 和 PyTorch）上运行。
4. Caffe - 面向图像识别应用的深度学习框架，具有高效和“模型一次定义，处处运行”的特性。
5. Scikit-learn - 用于数据挖掘、数据分析和机器学习的工具，它有广泛的内置算法和模型，支持多种功能，例如分类、回归和聚类。
6. MXNet - 高度灵活且可扩展的深度学习框架，可实现自动微分。
7. Theano - 用于数学表达式计算和自动微分的 Python 库，对于深度学习模型和大规模数据集可实现高效计算。
8. Torch - 用于机器学习和深度学习的 Lua 编程语言框架，具有高效的张量计算和 CUDA 加速。
9. Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) - 快速和可扩展的深度学习框架，可运行在多个操作系统和硬件平台上。
10. IBM Watson Machine Learning - 用于构建、训练和部署机器学习模型，可通过云平台或本地部署实现。
11. H2O.ai - 用于构建、训练和部署机器学习模型的开源平台，具有广泛的算法和模型。
12. TensorBoard - 可视化和调试 TensorFlow 模型的工具。
13. ONNX - 开放式神经网络交换格式，可将深度学习模型转换到多个框架和硬件平台。
14. Apache Spark - 用于处理大规模数据的分布式计算框架，支持数据分析和机器学习。
15. OpenCV - 开源计算机视觉库，提供用于图像处理和分析的算法和工具。