人工智能（AI）编程需要以下几种主要的程序：
编程语言
Python：目前最常用的AI编程语言，因其简洁易读的语法和丰富的AI库（如TensorFlow、PyTorch）而备受青睐。
Java：具有强大的跨平台性和广泛的支持，适用于构建复杂的人工智能系统。
C++：高效且适用于处理大规模数据和高性能计算，如支持向量机和卷积神经网络等。
R：专门用于统计分析和数据可视化，拥有丰富的统计分析和机器学习库（如caret、randomForest）。
MATLAB：强大的科学计算软件，广泛应用于AI领域，提供了丰富的工具箱（如神经网络工具箱）。
开发环境
IDE：如PyCharm、Visual Studio等，提供代码编辑器、调试器和其他辅助工具。
数据处理工具
Numpy：用于高效的数据处理和数值计算。
Pandas：用于数据处理和分析。
Matplotlib：用于数据可视化。
机器学习框架
TensorFlow：由Google开发的开源机器学习框架，支持构建和训练各种神经网络模型。
PyTorch：由Facebook开发的开源深度学习框架，具有动态图机制，适用于自然语言处理和计算机视觉。
其他工具
Caffe：一个流行的深度学习框架，用C++编写，适用于大规模的深度学习任务。
数学基础
线性代数：用于处理矩阵运算。
概率统计：用于建模和预测。
微积分：用于优化算法。
技术领域
自然语言处理（NLP）：涉及文本处理、语义分析和情感分析等技术。
计算机视觉（CV）：涉及图像处理、物体检测和图像识别等技术。
总之，人工智能编程需要综合运用多种编程语言、开发环境、数据处理工具、机器学习框架和相关技术，以实现数据处理、模型训练和智能决策等任务。