AI编程主要使用以下几种程序和工具：
编程语言
Python：目前最流行的AI编程语言，拥有丰富的AI库和工具，如TensorFlow、PyTorch和Scikit-learn等。
Java：一种强类型的通用编程语言，也用于AI开发，具有较好的性能和可扩展性。
C++：一种高性能的编程语言，常用于需要高性能计算的AI应用，如深度学习模型的训练和推理。
R：一种统计分析和数据科学的编程语言，广泛用于AI开发，特别是数据分析和机器学习任务。
开发环境
集成开发环境（IDE）：如PyCharm、Visual Studio Code等，用于编写、测试和调试AI代码。
工具和框架
TensorFlow：由Google开发的广泛使用的开源机器学习框架。
PyTorch：由Facebook开发的深度学习框架，具有动态计算图特性，易于使用。
Scikit-learn：一个简单高效的数据分析和机器学习库，适用于Python语言。
NumPy：用于数值计算的Python库，提供了多维数组对象和大量处理这些数组的函数。
Pandas：用于数据结构和数据分析的Python库，提供了DataFrame等高效的数据结构。
建议
初学者：建议从Python开始，因为其语法简洁、易于学习，并且有大量的资源和社区支持。
高性能需求：可以考虑使用C++或Java，特别是在需要处理大规模数据或进行实时推理的应用中。
统计分析：R语言在统计分析和数据可视化方面非常强大，适合进行数据探索和模型验证。
选择合适的编程语言和工具，结合具体的应用需求，可以更高效地开发和部署AI应用。