人工智能（AI）开发确实需要编程。AI的开发涉及多个步骤和阶段，其中编程是实现这些步骤的关键工具。以下是一些关于AI开发的编程要求：
1. 编程语言选择：AI开发通常使用Python、Java、C++等编程语言。这些语言具有丰富的库和框架，可以帮助开发者快速实现算法和模型。例如，Python的NumPy、Pandas、Scikit-learn等库，以及TensorFlow、PyTorch等深度学习框架，都是AI开发中常用的工具。
2. 数据预处理：AI开发需要对大量数据进行预处理，包括数据清洗、数据转换、特征提取等。这些操作通常需要编写代码来实现。例如，可以使用Python的Pandas库来处理CSV文件，使用NumPy库进行数据清洗，使用Scikit-learn库进行特征提取等。
3. 算法实现：AI开发的核心是算法实现。开发者需要根据问题需求选择合适的算法，并将其转化为代码。这可能涉及到机器学习、深度学习、自然语言处理等多个领域。例如，可以使用Python的Keras库实现卷积神经网络（CNN），使用PyTorch实现循环神经网络（RNN）等。
4. 模型训练与优化：AI开发过程中，模型训练和优化是一个重要环节。开发者需要编写代码来调整模型参数、优化算法性能等。这可能涉及到梯度下降、随机梯度下降、Adam等优化方法。
5. 模型评估与部署：AI开发完成后，需要对模型进行评估和验证。这可以通过交叉验证、AUC计算等方法来实现。此外，还需要将模型部署到实际环境中，如Web应用、移动应用等。这可能需要编写代码来实现API接口、数据库连接等。
6. 持续集成与部署：在AI开发过程中，持续集成与部署是非常重要的。开发者需要编写代码来实现自动化构建、测试、部署等功能。这有助于提高开发效率、确保软件质量。
总之，AI开发需要编程。通过编写代码，开发者可以有效地实现算法、处理数据、训练模型、评估性能、部署应用等各个环节，从而开发出高质量的AI系统。
