学习AI（人工智能）从零基础开始，可以遵循以下步骤：

1、基础知识准备

1、数学基础：线性代数、微积分、概率论与统计、信息论等。这些是理解AI算法的基础。
2、编程基础：Python是AI领域最常用的编程语言。掌握Python的基本语法和常用库（如NumPy、Pandas）是必要的。

2、学习AI基础

1、机器学习（Machine Learning）：了解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。
2、深度学习（Deep Learning）：学习深度学习的基础，包括神经网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）等。

3、实践和项目

1、使用机器学习库：熟悉至少一种机器学习库，如TensorFlow、PyTorch或ScikitLearn。
2、做项目：通过实际项目来应用所学知识，如图像分类、文本分类、推荐系统等。
3、Kaggle竞赛：参与Kaggle上的竞赛，可以提高你的实践能力和对不同算法的理解。

4、深入学习

1、特定领域：根据兴趣深入学习AI的某个领域，如自然语言处理（NLP）、计算机视觉等。
2、阅读论文：阅读最新的研究论文，了解AI领域的最新进展。
3、参加课程或研讨会：利用在线课程（如Coursera、edX）、研讨会等资源持续学习。

5、加入社区

1、在线论坛：加入Kaggle、Reddit（r/MachineLearning, r/AskScience等）、GitHub等社区，与其他学习者和专业人士交流。
2、线下活动：参加AI相关的会议、研讨会或meetup，拓展人脉，了解行业动态。

推荐的学习资源

书籍：
《Python Crash Course》Python入门
《Deep Learning》 by Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville 深度学习理论
《Pattern Recognition and Machine Learning》 by Christopher M、Bishop 机器学习理论

在线课程：
Andrew Ng的《Machine Learning》课程（Coursera）
Stanford CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition
deeplearning.ai的课程（Coursera）

实践平台：
Kaggle
GitHub

学习路径示例

1、第13个月：学习Python，掌握基本的数据结构和常用库。
2、第46个月：学习机器学习基础和ScikitLearn库。
3、第712个月：深入学习深度学习和相关库（TensorFlow或PyTorch）。
4、持续进行中：通过项目实践，阅读论文，参加竞赛和社区活动，不断学习和进步。

记住，学习AI是一个长期的过程，需要持续学习和实践。保持耐心和兴趣，你可以在这个领域取得进展。