前言
我们所说的人工智能包括：机器学习、深度学习、数据科学、自然语言处理。
每个大点又包括许多的小点，所以学起来还挺费劲的。可能需要一定的学历要求，有一定的知识基础，特别是数学基础，这是必备的知识。
学习时建议先从简单的开始。如果从最难的部分开始的话，很有可能你会气馁，会放弃，所以，不如在学习过程中制定一些小小的可实现的目标，让自己充满动力。
以下是从在这领域学过的大佬得到的经验。
1、选择一种编程语言（至少要学会一门语言）
首先，你得学会一种编程语言。虽然编程语言的选择有很多种，但大部分人都会选择从Python开始，因为Python的库更适用于机器学习。它提供了高效的高级数据结构，还能简单有效地面向对象编程，后面可以学学C或者C++。
“Python是一个不错的选择”，它扮演着科学计算和数据分析的重要角色（拥有如Numpy和SciPy这样的库），同时针对不同的算法，有丰富的库支撑。
2、学习代数、微积分、概率统计学的基础知识
数学基础是必备的，不好的话记得先补一补，不然的话有些理解起来会很头疼。
如果想了解机器学习更深层次的东西，学习这些知识是必不可少的，且会让你获益匪浅。同时我们可以利用Python科学数据库如Numpy&SciPy的优势。在学习不同的算法时，你 需要将数据可视化，并学会利用在算法中用到的代数、微积分等概念属性。
3、学习Python库，学习机器学习、深度学习
机器学习库中已经写好了无数个Python库。在Python中，可以先从SciPy, PyBrain, Matplotlib 和Numpy开始学习，这些对于写机器学习算法都将十分有用。
其实，这也是学习人工智能的第一步。
推荐复旦大学邱老师的开源书《神经网络与深度学习》
4、学习Scikit-Learn库
最强大的API之一，拥有各种算法功能强大的数据编码器（Algorithms Powerful Data Encoders）
强烈推荐你看看这本书——Python Machine Learning Edition 2，中文名《Python 机器学习》第2版，作者Sebastian Raschka。
5、至少学习一个框架
推荐Pytorch，因为它很适合学习做研究。
在学习框架的过程中去实践，实现一些模型。
框架很多，后面可以多学学，比如TensorFlow
6、选好自己的方向
人工智能有许多的方向，确定好自己的方向
人工智能有自然语言处理、计算机视觉、推荐系统，强化学习等等。
明确方向后，对应的技术路线比比皆是，然后向专业方向挺进。
积极参加网络上各种编程竞赛。这类竞赛一般都很耗时，但不管怎样，在刚开始的时候没必要一定要取得一个很高的排名，因为参加比赛的人都很优秀。刚开始，在他们面前我们可能只是个无名小卒，但也别灰心，只要每天持续练习，向每个人学习就好了。
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