在AI程序开发中，以下技能是非常重要且值得学习的：
机器学习和深度学习
学习机器学习和深度学习的基本概念和算法，如分类、聚类、回归、决策树、神经网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。
编程语言和开发工具
掌握至少一门编程语言，如Python、Java或C++，并熟悉相关的开发工具和库，例如TensorFlow、PyTorch、Keras、Scikit-learn等。
数据预处理和特征工程
学习如何进行数据清洗、处理、转换和特征提取，以便为AI模型提供高质量的数据输入。
计算机视觉
学习图像识别、目标检测、图像分割等计算机视觉技术，以便应用于图像和视频数据。
自然语言处理
学习文本分析、情感分析、机器翻译、问答系统等自然语言处理技术，以便处理和分析文本数据。
强化学习
学习强化学习的基本原理和算法，如Q-learning、策略梯度等，以便应用于需要智能决策的场景。
软件工程和开发实践
学习软件工程的基本原理和开发实践，如代码管理、测试和调试，以提高开发效率和代码质量。
数据库和数据管理
学习数据库和数据管理的知识，以便有效地存储和管理大量的数据，提高数据的访问和处理效率。
算法和数据结构
学习基本的算法和数据结构，如排序、搜索、图论等，以便更好地理解和处理数据。
实践和项目经验
通过参与实际项目和竞赛，如Kaggle比赛，来应用和巩固所学的知识，提升实际操作能力。
持续学习和跟进最新技术
AI技术日新月异，持续学习和跟进最新的研究成果和技术进展是非常重要的，以保持竞争力。
建议从基础开始，逐步深入，并通过实际项目来应用所学知识。同时，保持对新技术的好奇心和持续学习的态度，以便不断更新自己的技能。