学习人工智能（AI）所需的时间因人而异，取决于你的学习目标、背景知识、学习方式以及投入的时间和精力。如果你是零基础开始学习，以下是一个大致的时间框架和建议路径：

1、了解人工智能的基础概念（12个月）
目标：掌握人工智能的基本定义、历史、应用领域。
内容：
什么是人工智能？机器学习、深度学习与AI的关系。
AI的应用场景：自动驾驶、语音识别、图像处理等。
AI的伦理和社会影响。
学习方式：
阅读入门书籍或在线文章（如《人工智能：一种现代方法》的简版）。
观看免费的公开课或视频教程（如斯坦福大学的CS229课程）。
时间：大约12个月。

2、学习数学基础（24个月）
目标：掌握AI所需的数学知识。
内容：
线性代数：向量、矩阵、特征值等。
概率论与统计学：概率分布、期望、方差等。
微积分：导数、偏导数、梯度下降。
学习方式：
在线课程：如Khan Academy、网易云课堂的数学课程。
阅读相关书籍（如《程序员的数学》系列）。
时间：根据数学基础，24个月不等。

3、编程基础（13个月）
目标：掌握至少一种编程语言，并能够进行基本的数据处理和算法实现。
内容：
推荐语言：Python（AI领域的主流语言）。
学习内容：变量、数据结构、函数、控制流、模块化编程。
数据处理库：NumPy、Pandas。
学习方式：
在线课程：如Codecademy、菜鸟教程。
实践项目：尝试编写简单的程序解决实际问题。
时间：13个月。

4、学习机器学习基础知识（26个月）
目标：理解机器学习的核心原理并能实现简单模型。
内容：
监督学习、无监督学习、强化学习的基本概念。
常用算法：线性回归、逻辑回归、决策树、聚类算法等。
模型评估指标：准确率、召回率、F1分数等。
学习方式：
在线课程：如Coursera上的吴恩达的《机器学习》课程。
实践：使用Scikitlearn库实现经典案例。
时间：26个月。

5、深入学习深度学习（312个月）
目标：掌握深度学习的基本理论和实践技巧。
内容：
神经网络基础：前馈神经网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）。
深度学习框架：TensorFlow、PyTorch。
实战项目：图像分类、自然语言处理、推荐系统等。
学习方式：
在线课程：如Fast.ai、Udacity的深度学习课程。
实践：动手搭建模型并优化。
时间：312个月（视个人进度和兴趣）。

6、项目实战与持续学习（长期过程）
目标：将所学知识应用于实际问题，并保持对新技术的关注。
内容：
参与开源项目或完成个人项目。
关注学术论文和技术博客，了解前沿进展。
参加竞赛或Hackathon提升实战能力。
时间：持续学习，无固定期限。

总结
如果你每天投入23小时的学习时间，从零基础到初步掌握AI技能可能需要6个月到1年左右。
如果你是全职学习，时间可能会缩短至36个月。
学习AI是一个循序渐进的过程，重要的是坚持实践和不断积累经验。

希望这些信息对你有帮助！如果还有其他疑问，欢迎随时提问！