人工智能（AI）是一种支持计算机和数字设备学习、推理、自主决策的技术，通过大量数据进行训练，可以执行原本需要人类智能或人工干预的任务。学习AI可以从基础知识、数学基础、编程语言、机器学习与深度学习、实践项目等路径入手，推荐资源包括Google的《Machine Learning Crash Course》、TensorFlow等开源工具以及相关学习平台。

学习路径

1. 基础知识：了解AI的基本概念、发展历程和应用领域，明确学习目标。
2. 数学基础：掌握线性代数、微积分、概率论与数理统计，这些是AI算法的核心基础。
3. 编程语言：学习Python，它是AI开发中最常用的语言，掌握基本语法和数据处理工具。
4. 机器学习与深度学习：深入学习机器学习算法（如回归、分类、聚类）和深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）。
5. 实践项目：通过实际项目应用所学知识，参与开源项目或开发个人项目。

学习资源

• 在线课程：Google的《Machine Learning Crash Course》、Coursera、Udacity等平台提供丰富的AI课程。
• 开源工具：TensorFlow、PyTorch等工具适合初学者上手。
• 学习社区：加入GitHub、Stack Overflow等社区，与同行交流学习经验。

学习建议

• 明确目标：根据兴趣选择学习方向，如自然语言处理、计算机视觉等。
• 坚持实践：通过项目实践巩固知识，积累经验。
• 持续学习：AI领域发展迅速，保持对新技术的关注和学习。

通过以上路径，从零开始逐步掌握AI的核心知识和技能，为未来职业发展打下坚实基础。