普通人学习AI可以从‌掌握基础数学知识、学习编程语言、选择合适的学习资源‌入手，逐步构建AI知识体系。以下是具体的学习路径和方法：

1. ‌掌握基础数学知识‌
   AI的核心离不开数学，尤其是线性代数、概率统计和微积分。线性代数用于理解数据结构和算法，概率统计帮助分析模型的不确定性，微积分则是优化算法的基础。初学者不必深究复杂理论，但需理解基本概念，如矩阵运算、概率分布和梯度下降。

2. ‌学习编程语言‌
   Python是AI领域的首选语言，语法简单且拥有丰富的库（如TensorFlow、PyTorch）。建议先学习Python基础，再逐步掌握数据处理（Pandas）、科学计算（NumPy）和机器学习框架。动手实践比纯理论学习更有效，可通过小项目巩固技能。

3. ‌选择合适的学习资源‌

   • ‌在线课程‌：Coursera的《机器学习》（吴恩达）或Fast.ai的实践课程适合不同基础的学习者。
   • ‌书籍‌：《Python机器学习手册》《深度学习入门》提供从理论到代码的指导。
   • ‌开源项目‌：GitHub上的AI项目（如图像识别、聊天机器人）可模仿学习，参与社区讨论能快速解决问题。

4. ‌从简单项目实践开始‌
   先尝试经典案例，如手写数字识别（MNIST）或电影推荐系统，再挑战个性化项目。Kaggle竞赛和天池大赛提供真实数据集和反馈，能检验学习成果并积累经验。

5. ‌保持持续学习与交流‌
   AI技术更新快，关注行业动态（如arXiv论文、AI峰会）和加入学习社群（如Reddit的r/learnmachinelearning）能拓展视野。遇到困难时，多与同行交流或寻求导师指导。

学习AI需要耐心和坚持，‌从基础到实践，循序渐进‌是关键。即使非科班出身，通过系统学习和项目积累，普通人也能在AI领域找到发展方向。