学习人工智能需要掌握以下几个关键领域的程序编程技术：
Python：
Python是目前最常用的编程语言之一，也是人工智能领域最流行的编程语言之一。它具有简洁易读的语法和丰富的库，适合用于数据处理、机器学习和深度学习等人工智能任务。
R语言：
R语言是一种专门用于统计分析和数据可视化的编程语言。在人工智能领域，R语言广泛应用于数据挖掘、数据分析和机器学习等任务。
Java：
Java是一种通用的编程语言，广泛应用于开发各种类型的应用程序。在人工智能领域，Java常用于开发大规模的分布式系统和处理大数据集。
C++：
C++是一种高性能的编程语言，适合用于开发需要高效处理的人工智能算法和模型。在深度学习和计算机视觉等领域，C++常用于编写底层的算法和优化代码。
机器学习：
机器学习是人工智能的核心技术之一，通过训练模型从数据中学习并做出预测。需要了解各种算法和模型，如线性回归、决策树、支持向量机、深度学习等。
自然语言处理（NLP）：
自然语言处理是研究计算机与人类自然语言之间交互的一门学科。
深度学习：
深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，可以用于处理复杂的大规模数据和解决图像识别、自然语言处理等问题。
数据处理和分析：
AI人工智能的核心是对数据进行处理和分析，因此要学习相关的数据处理和分析技术，包括使用NumPy、Pandas等库进行数据预处理。
算法与数据结构：
掌握基本的编程概念、语法和逻辑，以及常见的算法和数据结构，如排序、查找等，是构建复杂AI项目的基础。
框架和工具：
熟悉常用的AI框架和工具，如TensorFlow、PyTorch、Keras、OpenCV等，这些工具可以大大提高开发效率和代码质量。
建议从Python开始学习，因为它的语法简洁易学，且有丰富的库和社区支持。随着学习的深入，可以逐渐掌握其他编程语言和工具，以应对不同的AI项目需求。