AI编程的实现基于数据收集、特征工程、模型选择和训练等步骤。

在实际应用中，计算机视觉可用于图像识别和目标检测，自然语言处理应用于语音识别和机器翻译，而机器学习可实现预测分析和推荐系统。

强化学习应用于游戏玩法和机器人控制，自动化和智能决策包括智能家居和无人驾驶。

医疗和生命科学领域使用AI进行医学图像分析和药物研发。实施时需选择合适的工具、学习相关技术，并对模型进行训练和评估。

最后，将训练好的模型部署到实际应用中。AI编程的实际应用场景广泛，涉及多个行业和领域。