AI程序员需要学习的技术包括：
AI核心算法与框架
深度学习基础，包括神经网络的基本原理（如前馈神经网络、卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN等）。
主流AI框架，如TensorFlow、PyTorch、Keras，掌握其API使用方法、模型构建与训练流程、模型优化与部署技巧。
数学基础
线性代数，包括矩阵运算、向量空间等。
概率论与数理统计，包括概率分布、假设检验等。
数学分析（微积分），包括导数、积分等。
编程语言
Python，掌握其基本语法及数据处理库如NumPy、Pandas。
可能还需要学习其他编程语言如Java、C++等，以适应不同开发场景。
相关技术领域知识
自然语言处理（NLP），包括基本概念、常用算法（如词嵌入、序列模型、注意力机制等）及最新研究进展（如Transformer模型、BERT等）。
计算机视觉（CV），包括图像处理基本知识、常用算法（如特征提取、目标检测、图像分割等）及深度学习应用（如GANs）。
强化学习
学习强化学习的基本原理和算法，如Q-Learning、SARSA和深度强化学习等。
AI创作与副业
利用AI进行内容创作，如写公众号文章、生成视频等，并学习各平台推流规则以最大化收益。
AI工具与框架
学习使用AI辅助编程工具，如GitHub Copilot、CodeWhisperer等，提高开发效率。
系统架构与设计
提升思维到系统架构与设计层面，构建稳定、高可用的服务和应用。
跨领域创新
利用AI知识寻找跨领域的创新机会，开发具有独特价值的应用。
建议AI程序员在掌握上述技术的基础上，结合实际项目经验，持续关注新技术动态，与同行交流学习，以保持技术领先。