AI程序强化可以从以下几个方面进行选择：
编程语言
Python：对于初学者来说，Python是一个很好的选择。它具有简单易学的特点，并且在人工智能领域有广泛的应用。Python的语法简洁明了，有很多强大的库和工具，如NumPy、Pandas、Scikit-learn等，非常适合快速开发和实验。
Java：Java也是一种在人工智能领域有广泛应用的语言。它的性能较高，适合开发大型、复杂的系统。Java有很多库和框架，如Deeplearning4j，可以用于深度学习模型的开发。
C++：C++是一种高性能的编程语言，适合开发对性能要求较高的AI应用。C++有很多库和框架，如TensorFlow C++ API，可以用于深度学习模型的开发和优化。
机器学习算法
基本算法：学生可以选择学习一些基本的机器学习算法，如线性回归、逻辑回归、决策树等。这些算法是入门级的，对于学习人工智能编程非常有帮助。
高级算法：随着学习的深入，可以学习一些更高级的机器学习算法，如支持向量机（SVM）、随机森林、梯度提升树（GBDT）等。这些算法在处理复杂问题时表现更好。
深度学习框架
TensorFlow：TensorFlow是目前最流行的深度学习框架之一，由Google开发。它提供了丰富的工具和库，可以帮助学生进行深度学习模型的搭建和训练。TensorFlow支持多种编程语言，包括Python、Java、C++等。
PyTorch：PyTorch是另一个非常流行的深度学习框架，由Facebook开发。它以动态计算图和易用性著称，适合快速开发和实验。PyTorch也有很多库和工具，可以帮助学生进行深度学习模型的开发和训练。
其他框架：除了TensorFlow和PyTorch，还有一些其他的深度学习框架，如Keras、Caffe、MXNet等。这些框架各有特点，可以根据具体需求选择学习。
建议
初学者：建议从Python开始，掌握基本的编程和机器学习算法，并选择一种深度学习框架进行实践。
中级学习者：可以在掌握基本知识和技能的基础上，深入学习一些高级算法和框架，提升自己的编程能力和解决问题的能力。
高级学习者：可以关注一些最新的AI技术和框架，进行更深入的研究和实践，探索AI在各个领域的应用。
通过以上几个方面的学习和实践，可以逐步提升自己在AI程序强化方面的能力。