ai体育的AI训练系统有多种，以下是其中一些常见的系统：

1. 机器学习系统：机器学习是人工智能的一个子领域，它使用算法和模型来分析和学习大量数据，并从中找出模式和规律。在体育训练中，机器学习系统可以通过分析运动员的训练数据和比赛表现，识别出运动员的优势和不足，并提供个性化的训练建议和改进方案。

2. 深度学习系统：深度学习是机器学习的一个分支，它使用神经网络模型来模拟人类大脑的学习过程。在体育训练中，深度学习系统可以处理大量的图像和视频数据，自动识别出运动员的动作和姿势，并对其进行分析和评估。这种系统可以帮助教练和运动员更好地理解运动员的技术和战术问题，并提供针对性的解决方案。

3. 强化学习系统：强化学习是一种通过试错法来使AI系统自我学习和优化的方法。在体育训练中，强化学习系统可以为运动员提供个性化的训练计划和挑战，激发他们的训练动力和竞技状态。这种系统可以通过与运动员的互动和反馈，不断调整训练方案和难度，以实现更好的训练效果。

4. 计算机视觉系统：计算机视觉是人工智能的一个子领域，它使用计算机算法和技术来处理和分析图像和视频数据。在体育训练中，计算机视觉系统可以对运动员的动作和姿势进行自动识别和分析，并提供准确的反馈和建议。这种系统可以帮助教练和运动员更好地了解运动员的技术和姿态问题，并提供针对性的解决方案。

综上所述，AI体育的AI训练系统包括机器学习系统、深度学习系统、强化学习系统和计算机视觉系统等。这些系统通过分析大量数据、自动识别和分析运动员的动作和姿势、提供个性化的训练建议和方案等方式，帮助提升运动员的训练效果和比赛成绩。同时，这些系统还可以创新商业模式和拓展市场空间，促进体育行业的发展和创新。