AI编程确实可以分为不同的等级，这些等级通常根据技术水平和能力来划分。以下是一些常见的AI编程等级划分方式：
五个级别
基础知识和技能：在这个级别上，编程者需要具备基本的计算机科学知识和编程技能，了解算法和数据结构，能够使用编程语言进行简单的程序设计和开发，实现一些基本的人工智能功能，如简单的机器学习算法或基于规则的推理系统。
机器学习和数据分析：在这个级别上，编程者需要进一步掌握机器学习和数据分析的技术，了解各种机器学习算法和数据处理技术，并能够使用这些技术来处理和分析大规模的数据，构建更复杂的人工智能系统，如图像识别、语音识别和自然语言处理等。
深度学习和神经网络：在这个级别上，编程者需要具备深度学习和神经网络的知识和技能，了解深度学习框架和神经网络的原理，并能够设计和训练复杂的深度神经网络模型，构建更高级的人工智能系统，如人脸识别、自动驾驶和智能推荐系统等。
强化学习和自主决策：在这个级别上，编程者需要掌握强化学习和自主决策的技术，了解强化学习算法和马尔科夫决策过程，并能够设计和训练能够自主学习和做出决策的智能体，构建更复杂的人工智能系统，如智能机器人和自动化交通系统等。
超级智能和自我学习：在这个级别上，编程者可以构建超级智能系统，具备自我学习和自我进化的能力。
四个级别
入门级别：在这个级别上，编程者主要涉及基本的算法和数据处理技术，了解基本的数据结构和算法，如线性回归、决策树和聚类等，并掌握基本的编程语言和工具，如Python和R等，目标是解决一些基本的数据分析和模型构建问题。
进阶级别：在这个级别上，编程者涉及到更高级的算法和模型，了解深度学习和神经网络等技术，并学习如何使用常见的深度学习框架，如TensorFlow和PyTorch等，具备数据预处理和特征工程的能力。
专业级别：在这个级别上，编程者需要具备更深入的理解和应用能力，了解更复杂的算法和模型，如卷积神经网络和循环神经网络等，能够独立设计和开发复杂的人工智能系统，并进行深入的算法研究和创新。
专家级水平：在这个级别上，编程者在某个具体领域内具有深入的专业知识和经验，能够进行前沿的研究和创新，解决复杂的问题和挑战，并能够指导和培养其他程序员在该领域内的发展。
三个级别
初级：注重对基础知识和技能的掌握，包括机器学习基础、数据预处理、特征工程等。
中级：深入研究人工智能算法和技术，熟悉各种经典的人工智能算法，如决策树、支持向量机、神经网络等，并能够灵活运用这些算法来解决实际问题。
高级：具备深入理解和掌握人工智能领域的前沿技术和研究方向，能够设计和实现复杂的神经网络模型，并具备解决实际问题的能力，包括强化学习、生成对抗网络等前沿技术。
这些等级划分方式提供了不同层次的AI编程能力评估标准，帮助编程者了解自己的技术水平和能力，并选择相应的学习和发展路径。建议根据个人的学习情况和职业发展目标，选择合适的等级进行学习和提升。