學(xué)習(xí) AI 零基礎(chǔ)，可以遵循以下步驟：

1. 建立基礎(chǔ)數(shù)學(xué)和編程知識：AI 技術(shù)需要一定的數(shù)學(xué)和編程基礎(chǔ)。

建議學(xué)習(xí)線性代數(shù)、概率論、統(tǒng)計學(xué)、微積分等數(shù)學(xué)知識，以及 Python、Java、C++等編程語言。

2. 了解機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)：機器學(xué)習(xí)是 AI 的核心技術(shù)之一，了解其基本原理、常見算法（如線性回歸、決策樹、支持向量機、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等）以及應(yīng)用場景。深度學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)的一個分支，主要使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型處理和學(xué)習(xí)復(fù)雜的數(shù)據(jù)表示。

3. 學(xué)習(xí)主流 AI 框架和工具：掌握一些主流的 AI 框架，如 TensorFlow、PyTorch、Keras 等，有助于更快地搭建和訓(xùn)練 AI 模型。此外，學(xué)習(xí)如何使用相關(guān)工具和庫，如 OpenCV、NLTK、spaCy 等，進(jìn)行數(shù)據(jù)處理、分析和可視化。

4. 實踐項目：通過實際項目應(yīng)用，將所學(xué)知識付諸實踐?？梢詮暮唵蔚捻椖块_始，如圖像識別、文本分類等，逐步提高難度，鍛煉自己的 AI 技能。

5. 參加在線課程和講座：許多機構(gòu)和平臺提供 AI 相關(guān)的在線課程，如 Coursera、Udacity、edX 等。選擇適合自己的課程，可以系統(tǒng)地學(xué)習(xí) AI 知識，并獲得認(rèn)證證書。

6. 閱讀書籍和論文：閱讀一些經(jīng)典的書籍和最新的論文，了解 AI 領(lǐng)域的的發(fā)展趨勢和研究成果。如《深度學(xué)習(xí)》、《人工智能：一種現(xiàn)代方法》等。

7. 加入社群和論壇：參與 AI 相關(guān)的社群和論壇，與其他學(xué)習(xí)者和專家交流心得，提高自己的認(rèn)知水平。關(guān)注行業(yè)動態(tài)，了解 AI 在各領(lǐng)域的應(yīng)用和發(fā)展前景。

8. 持續(xù)學(xué)習(xí)和進(jìn)步：AI 是一個不斷發(fā)展的領(lǐng)域，需要不斷學(xué)習(xí)新知識、新技術(shù)。通過以上途徑，逐步提高自己的 AI 技能，為從事 AI 領(lǐng)域的工作做好準(zhǔn)備?？傊?，學(xué)習(xí) AI 需要耐心、毅力和實踐。從基礎(chǔ)開始，逐步深入，多動手實踐，積累經(jīng)驗，相信你會成為一名優(yōu)秀的 AI 工程師。