1. 学习编程语言：Python是AI领域最常用的编程语言之一，因为它有丰富的库和框架，如TensorFlow和PyTorch，非常适合机器学习和深度学习。你可以从在线课程、教程或编程书籍开始学习Python。
2. 数学基础：AI专业通常要求有较强的数学基础，特别是线性代数、微积分、概率论和统计学。你可以通过在线课程、教科书或参加相关的在线学习小组来提高数学能力。
3. 统计学知识：统计学对于理解和实现机器学习算法至关重要。学习描述性统计、推断性统计、假设检验和回归分析等基本概念。
4. 机器学习理论：熟悉机器学习的基本概念，如监督学习、无监督学习、强化学习等。可以通过在线课程（如Coursera、edX、Udacity等）学习相关课程。
5. 实践项目：理论知识需要通过实践来巩固。参与一些简单的机器学习项目，如使用k-近邻算法进行分类，或者用决策树解决回归问题。
6. 深度学习：深度学习是AI的一个重要分支，你可以学习神经*的基本原理，并尝试使用深度学习框架实现一些简单的*结构。
7. 参加在线课程和讲座：许多顶尖大学和机构提供AI相关的在线课程和公开讲座，这些都是很好的学习资源。
8. 阅读相关书籍：市面上有很多关于AI和机器学习的书籍，从入门到*都有。一些经典的书籍如《Pattern Recognition and Machine Learning》和《Deep Learning》等。
9. 加入社区和论坛：加入AI和机器学习相关的社区，如Reddit、Stack Overflow和GitHub，可以帮助你解决问题，同时了解行业动态。
10. 持续学习：AI是一个快速发展的领域，持续学习是非常重要的。关注*的研究论文和技术博客，了解行业的*发展。
11. 考虑获得导师或参加工作坊：如果可能的话，找一个导师或参加工作坊，这些都能提供实践经验和专业指导。
12. 建立自己的学习计划：制定一个清晰的学习计划，并坚持下去。从基础开始，逐步深入，确保你有足够的时间来吸收和理解每个概念。