在AI程序选择技能时，可以考虑以下几种：
编程语言
Python：简单易学且功能强大，广泛应用于AI领域，拥有丰富的库和工具，如NumPy、Pandas和TensorFlow等。
R语言：专门用于统计分析和数据可视化，拥有丰富的数据处理和统计分析库，如ggplot2、dplyr和caret等。
Java：通用编程语言，具有跨平台性和高性能特点，适用于开发大规模的分布式系统和高性能的数据处理任务。
C++：高效、灵活的编程语言，适用于AI领域的底层开发和性能优化。
数学基础
线性代数：用于解决机器学习模型中的数据问题和计算，是AI领域最重要的数学概念之一。
概率论和统计学：AI领域的“万金油”，无论是机器学习还是深度学习都离不开这些知识。
机器学习基础
监督学习：掌握线性回归、对数几率回归和决策树等基础模型，理解其数学含义和假设。
无监督学习：了解聚类、降维等技术。
强化学习：了解马尔可夫决策过程、值函数、策略梯度等概念。
计算机视觉
图像处理：包括图像增强、去噪、特征提取等。
目标检测和识别：用于自动驾驶、人脸识别等应用。
自然语言处理（NLP）
文本处理：包括文本分类、情感分析、机器翻译等。
语音识别和生成：用于智能助手、语音合成等应用。
工具和框架
TensorFlow和PyTorch：深度学习框架。
OpenCV：计算机视觉库。
ChatGPT：基于Transformer架构的预训练模型，用于自然语言处理任务。
根据个人兴趣和职业目标，可以选择其中几项重点学习。例如，如果对计算机视觉和深度学习感兴趣，可以深入学习Python、线性代数、概率论、计算机视觉和深度学习框架。如果对数据分析和统计建模感兴趣，可以选择Python、R语言和统计学知识。