​​学习AI可从多方面入手，掌握编程语言、数学基础，利用丰富免费资源与工具进行实践是关键亮点。​​

零基础入门AI，首先建议学习Python编程，因其简洁且拥有丰富AI库。可从免费平台如Codecademy的交互式课程起步，掌握NumPy、Pandas用于数据处理，Matplotlib用于可视化。数学方面，重点理解线性代数、概率统计与微积分基础，可借助3Blue1Brown动画高效学习。工具上，Google Colab能免费使用GPU运行首个AI模型，像MNIST手写识别这类基础项目就很适合新手。

学习路径可分为基础、进阶与专业方向。基础阶段1 - 2月，可借助Coursera的《机器学习》和YouTube上的李宏毅《深度学习》课程夯实理论；进阶阶段3 - 6月，参与Hugging Face的NLP项目实战，或通过Kaggle竞赛锻炼技能，如Titanic预测比赛；若确定具体方向，CV方向可学习PyTorch + OpenCV，NLP方向则精读Transformer架构。

高效学习需掌握一定方法与利用好资源。利用AI辅助学习，比如用ChatGPT进行深度提问探讨知识原理，用Claude分析论文；保持固定学习频率，分时段学习，如早间浏览AI新闻，午后微调预训练模型，晚间让AI生成学习报告。当下热门的免费算力资源，Google Colab Pro提供免费T4显卡，阿里云AI开发平台新用户有100小时免费时长。获取前沿知识可关注arXiv - sanity论文精选与Anthropic、DeepMind技术博客。建立自己的作品集很关键，GitHub维护3个以上完整项目（包含README与Demo）。学完基础要尽快做项目，避免依赖API，至少手动实现一次线性回归，并多参考相关资源。

学习AI要系统规划、多实践，善用免费资源工具，不断探索提升，最终掌握AI核心技术并能灵活运用。