​​零基础学AI的关键路径是：从理解基础概念入手，掌握数学与编程工具，通过实践项目巩固技能，并持续参与社区交流与前沿学习。​​

1. ​​建立认知框架​​
   先了解AI的核心概念（如机器学习、深度学习）及其应用场景，明确学习目标。推荐通过入门书籍或科普视频（如Coursera的《机器学习导论》）快速构建知识地图，避免陷入技术细节而迷失方向。

2. ​​夯实基础能力​​

   • ​​数学​​：重点掌握线性代数、概率统计和微积分基础，用于理解算法原理。
   • ​​编程​​：从Python语言起步，熟练使用NumPy、Pandas等库处理数据，再学习TensorFlow或PyTorch框架。

3. ​​分阶段实践​​

   • ​​初级​​：用现成工具（如ChatGPT、Midjourney）体验AI功能，培养直觉。
   • ​​进阶​​：通过Kaggle竞赛或开源项目（如图像分类、文本生成）实战，将理论转化为代码能力。

4. ​​体系化学习资源​​
   选择结构化课程（如斯坦福大学《机器学习》）、经典教材（《深度学习》），并加入GitHub或知乎社区交流，及时解决学习卡点。

5. ​​长期迭代策略​​
   AI技术更新快，需定期关注论文（如arXiv平台）和行业报告，保持学习连贯性。初期可专注一个细分领域（如自然语言处理），再逐步扩展。

​​提示​​：学习AI如同掌握一门新语言，初期难免挫败，但坚持“学-做-教”循环（例如写技术博客分享心得），能加速成长。