要开始为开源项目做贡献，有一些关键的准备工作：

首先，学习一门编程语言。由于在开源贡献中需要编写代码，掌握一门编程语言至关重要。虽然可以根据具体项目需求在后期再学习其他语言，但掌握一门基础语言是第一步。

其次，熟悉版本控制系统。版本控制系统能够将所有更改集中保存，并方便在需要时调用。Git是最常用和广泛使用的版本控制系统。

接下来，我们介绍几个适合AI程序员入门的开源机器学习项目：

1. Caliban

   Caliban是由Google开发的一个机器学习项目，主要用于在隔离且可重复的环境中开发机器学习研究工作流和笔记本。它解决了在构建数据科学项目时难以创建现实测试环境的问题。Caliban使得在本地开发模型并在云端运行变得简单，从而简化了研究工作流的管理和执行。

2. Kornia

   Kornia是基于PyTorch的计算机视觉库，用于解决常见的计算机视觉问题。Kornia利用PyTorch的高效性和计算能力，提供了用于训练神经网络模型和执行图像变换、图像过滤、边缘检测等功能的库。

3. Analytics Zoo

   Analytics Zoo是一个统一的数据分析和人工智能平台，它将TensorFlow、Keras、PyTorch、Spark、Flink和Ray等程序整合到一个集成管道中，支持从笔记本电脑扩展到大型集群处理大数据。Analytics Zoo帮助AI解决方案轻松制作模型原型，有效管理规模，并将自动化流程添加到机器学习管道中。

4. MLJAR 人类自动化机器学习

   MLJAR是一个用于创建原型模型和部署服务的平台。通过搜索不同的算法并执行超参数调整，MLJAR提供快速的结果，并通过报告展示模型性能。它支持二元分类、多类分类和回归模型，并提供两种接口：Web浏览器和Python包装器。

5. DeepDetect

   DeepDetect是一个用C++编写的机器学习API和服务器，支持多种任务，包括分类、分割、回归、对象检测和自动编码器等。它依赖于TensorFlow、Caffe2、Torch等外部机器学习库，以及XGBoost和T-SNE等库。

6. Dopamine

   Dopamine是由Google开发的开源项目，是一个快速原型强化学习算法的研究框架。它易于实验，紧凑可靠，并且具有灵活性，使新用户能够轻松尝试新的研究思路。

7. TensorFlow

   TensorFlow是GitHub上最受欢迎的机器学习开源项目之一。它是一个用于数值计算的开源软件库，支持使用数据流图。TensorFlow提供稳定的Python和C++ API，广泛应用于语音识别、文本库应用、图像识别、视频检测等领域。

8. PredictionIO

   PredictionIO是一个基于先进开源堆栈的机器学习服务器，专为数据科学家设计。它可以快速构建和部署预测引擎作为Web服务，并支持OpenNLP和Spark MLLib等库，简化数据基础设施管理。

9. Scikit-learn

   Scikit-learn是一个基于Python的免费软件机器学习工具库，提供了多种算法用于分类、回归和聚类等任务。它建立在SciPy之上，并提供集成方法、特征提取、参数调优等功能。学习Scikit-learn的最佳途径是参考其官方文档。

10. Pylearn2

    Pylearn2是一个流行的机器学习库，基于Theano。它允许用户通过数学表达式编写插件，并提供了多种功能，包括默认训练算法、模型估计标准、分数匹配、交叉熵、对数似然等。此外，它还支持数据集预处理和对比度归一化等操作。

以上项目都是为不同层次的AI程序员提供的优秀开源工具，可以帮助他们更快地进入机器学习领域。