AI软件栈是指由多个人工智能技术层次构成的软件框架，用于搭建和实现机器学习和深度学习应用。这个软件栈通常包括以下组件：

1. 数据预处理：对原始数据进行预处理和清洗，以便于后续的分析和建模。

2. 特征工程：通过特征提取和选择，将原始数据转换成机器可以理解和处理的形式。

3. 模型训练：使用机器学习算法或深度学习模型对数据进行训练，以得到能够自动预测或分类的模型。

4. 模型评估：对训练出来的模型进行评估和测试，以验证其准确性和泛化能力。

5. 模型部署：将训练好的模型部署到实际应用中，以实现智能化的功能。

AI软件栈的应用范围非常广泛，涵盖了各个领域，如自然语言处理、计算机视觉、智能推荐、金融风控等。同时，随着人工智能技术的不断发展和更新，AI软件栈也在不断地演进和升级，以适应不同场景和需求的应用。