程序员想要入行AI，可以参考以下步骤：
学习数学基础
线性代数：理解矩阵运算、向量空间等概念，掌握特征值和特征向量的知识。推荐学习资源包括Gilbert Strang的《线性代数及其应用》和麻省理工学院的线性代数课程视频。
概率论与数理统计：学习概率分布、假设检验等内容，并通过实际案例如垃圾邮件分类来加深理解。推荐学习资源包括《概率论与数理统计》教材和相关数据分析项目。
数学分析（微积分）：掌握导数、积分等知识，有助于理解优化算法。推荐学习资源为《高等数学》同济大学版。
掌握编程语言
Python：Python在AI领域应用广泛，拥有丰富的库和框架。学习Python的基本语法、数据处理库（如NumPy、Pandas）以及深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）。
学习机器学习和深度学习
机器学习：理解监督学习、非监督学习、强化学习等基本概念和应用场景。
深度学习：深入学习神经网络的原理、构建和优化方法，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。
实践项目
通过实际项目来加深对理论知识的理解和掌握。可以从简单的图像分类、物体检测、自然语言处理（NLP）或生成模型项目开始，如MNIST手写数字识别、CIFAR-10图像分类、IMDB电影评论情感分析、文本生成等。
学习API和工具
了解并学习使用相关的API和工具，如OpenAI提供的API，可以方便地调用和扩展AI功能。
关注前沿技术
持续关注AI领域的前沿技术和发展趋势，如Transformer模型、GPT系列模型等，以便及时了解和掌握最新的技术动态。
参与社区和论坛
加入相关的AI社区和论坛，与其他开发者交流经验和心得，分享自己的成果和疑问，可以获得更多的帮助和支持。
通过以上步骤，程序员可以逐步建立起AI领域的知识体系，并在实践中不断提升自己的技能，从而成功入行AI。