系统学习AI（人工智能）需要一定的数学基础，编程能力以及对计算机科学的理解。以下是一些建议步骤：

1、基础知识：首先，你需要掌握一些基本的数学知识，包括线性代数、概率论和统计学、微积分等。这些是机器学习和深度学习的基础。

2、编程语言：选择一门编程语言进行学习，Python 是目前在 AI 领域最常用的编程语言之一，因为它有丰富的库支持，如 NumPy, Pandas, Matplotlib 等。

3、机器学习基础：开始学习机器学习的基本概念，包括监督学习、无监督学习、强化学习等。可以参考一些入门书籍或在线课程，例如《HandsOn Machine Learning with ScikitLearn, Keras, and TensorFlow》或者 Coursera 上的 Andrew Ng 的机器学习课程。

4、深度学习：深入学习深度学习相关的知识，包括神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。推荐的资源有《Deep Learning》这本书以及 Fast.ai 提供的深度学习课程。

5、实践项目：理论学习之后，通过实际项目来应用所学的知识。可以从简单的项目开始，比如手写数字识别、图像分类等，逐渐过渡到更复杂的项目。

6、持续学习：AI 领域发展迅速，新技术不断涌现，因此保持学习的态度非常重要。关注最新的研究论文、参加相关的研讨会和技术交流活动，可以帮助你跟上技术发展的步伐。

7、社区参与：加入相关的社区和论坛，如 GitHub、Stack Overflow、Reddit 上的 r/MachineLearning 等，与其他从业者交流经验和问题，有助于提升自己的技能。

8、职业规划：根据自己的兴趣和职业目标，选择适合的方向深入学习，比如自然语言处理、计算机视觉、机器人技术等。

每个人的学习路径可能会有所不同，重要的是找到适合自己的方法，并持之以恒地学习和实践。