学习人工智能的起点因个人基础知识而异。对于已有编程基础的人而言，无需花费时间学习编程语言和计算机基础等方面的知识，可以直接进入人工智能领域，学习机器学习、深度学习等技术。然而，对于零基础的学习者，建议从计算机基础和编程语言等方面入手，以下是一些建议的学习步骤。
1、基础数学知识
理解人工智能算法和模型需要一定的数学基础。线性代数、概率论、统计学是人工智能领域中常用的数学工具，建议先打好这些基础。
2、基础计算机知识
对计算机科学基础有一定了解，包括操作系统、计算机网络、数据结构和算法等。这将帮助你更好地理解人工智能的实现和应用。
3、编程语言基础
学习AI还需要掌握一定的编程语言和编程技能。Python是AI领域最常用的编程语言之一。它具有简单易学、丰富的库和工具等特点，使得它在AI领域得到广泛应用。学习Python编程语言和相关的库和框架，比如NumPy、Pandas、Matplotlib等，是学习AI的必备技能之一。其他如C++、Java等语言也有应用。
4、人工智能基础知识
了解人工智能的基本概念和方法，包括常见的机器学习算法（如线性回归、决策树、支持向量机等）、深度学习等。
5、机器学习基础知识
学习机器学习是进入人工智能领域的关键一步。了解常见的机器学习算法和模型，学会如何应用它们解决实际问题。
6、深度学习基础知识
深度学习是人工智能中的重要分支，包括神经网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。深入了解这些概念和模型将使你更深入地理解人工智能的前沿技术。
7、实践项目
在学习的过程中，通过实际项目锻炼自己的能力。可以参与开源项目、解决实际问题或者完成一些小型的人工智能项目。
通过系统性地学习上述内容，你将建立一定的人工智能基础，为深入研究和实践打下坚实的基础。当然了，你也可以选择从某技术方向开始学习，比如大数据跟人工的技术有一些相通性，对于基础较差或者是零基础的人来说， 通过大数据进入人工智能领域是一个比较现实的路径。大数据技术已经趋于成熟，当前正处在落地应用的初级阶段，大数据作为人工智能的重要基础未来对于人工智能的发展会起到较大的推动作用。机器学习作为数据分析的重要手段之一，目前在大数据领域有广泛的应用，所以通过大数据进入机器学习从而全面进入人工智能领域是一个比较不错的路线。
