人工知能（AI）は、多数の専門分野を備えた非常に広い分野であるため、すべてが特定の目標に依存します。

とにかく、今日は自動学習に基づいている多数のサブエリアがあるので、この分野で最も広く使用されているプログラミング言語であり、次の書店によって、Pythonを学習することから始めることをお勧めします。
 -  ** numpy：**多次元ベクトルとマトリックスを作成し、それらを操作して、それらに多種多様な数学操作を適用することができます。
 -  ** scikit-alen：**グループの分類、回帰、分析のための大きな自動学習アルゴリズムをトレーニングおよび評価できます。
 -  ** Pytorch：**深いニューラルネットワークの作成とトレーニングに広く使用されているGPUの自動分化と加速を備えた機械学習フレームワーク。
 -  ** Tensorflow/Keras：** Pytorchに類似した機械学習フレームワーク。

これに加えて、これらのアルゴリズムの背後にある基本概念をよりよく理解することを目的として、確率と数学的分析の比較的基本的な概念を持つことが常に推奨され、したがって、学習および推論の段階で発生する問題をより簡単に解決できることをお勧めします。 。
La Inteligencia Artificial (IA) es un campo muy amplio con numerosas líneas de especialización, así que todo dependerá de cuales sean tus objetivos específicos.

De todas formas, dado que en la actualidad gran cantidad de subareas se basan en el aprendizaje automático, te recomendaría empezar por aprender Python, ya que es el lenguaje de programación más ampliamente utilizado en este campo, y por las siguientes librerías:
- **NumPy:** Permite crear vectores y matrices multidimensionales, así como manipularlos y aplicar una gran variedad de operaciones matemáticas sobre ellos.
- **Scikit-learn:** Permite entrenar y evaluar una gran colección algoritmos de aprendizaje automático para problemas de clasificación, regresión y análisis de grupos.
- **PyTorch:** Framework de machine learning con diferenciación automática y aceleración en GPU, ampliamente utilizado para crear y entrenar redes neuronales profundas.
- **TensorFlow/Keras:** Framework de machine learning análogo a PyTorch.

Además de esto, siempre es recomendable tener unas nociones relativamente básicas de probabilidad y análisis matemático con el objetivo de entender mejor los conceptos básicos detrás de estos algoritmos, y así poder resolver con mayor facilidad los problemas que surjan durante las etapas de aprendizaje e inferencia.