学习 AI 零基础，可以遵循以下步骤：
1. 建立基础数学和编程知识：AI 技术需要一定的数学和编程基础。建议学习线性代数、概率论、统计学、微积分等数学知识，以及 Python、Java、C++等编程语言。
2. 了解机器学习和深度学习：机器学习是 AI 的核心技术之一，了解其基本原理、常见算法（如线性回归、决策树、支持向量机、神经网络等）以及应用场景。深度学习是机器学习的一个分支，主要使用神经网络模型处理和学习复杂的数据表示。
3. 学习主流 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训练 AI 模型。此外，学习如何使用相关工具和库，如 OpenCV、NLTK、spaCy 等，进行数据处理、分析和可视化。
4. 实践项目：通过实际项目应用，将所学知识付诸实践。可以从简单的项目开始，如图像识别、文本分类等，逐步提高难度，锻炼自己的 AI 技能。
5. 参加在线课程和讲座：许多机构和平台提供 AI 相关的在线课程，如 Coursera、Udacity、edX 等。选择适合自己的课程，可以系统地学习 AI 知识，并获得认证证书。
6. 阅读书籍和论文：阅读一些经典的书籍和最新的论文，了解 AI 领域的的发展趋势和研究成果。如《深度学习》、《人工智能：一种现代方法》等。
7. 加入社群和论坛：参与 AI 相关的社群和论坛，与其他学习者和专家交流心得，提高自己的认知水平。关注行业动态，了解 AI 在各领域的应用和发展前景。
8. 持续学习和进步：AI 是一个不断发展的领域，需要不断学习新知识、新技术。通过以上途径，逐步提高自己的 AI 技能，为从事 AI 领域的工作做好准备。
总之，学习 AI 需要耐心、毅力和实践。从基础开始，逐步深入，多动手实践，积累经验，相信你会成为一名优秀的 AI 工程师。
学习AI需要以下三个基本步骤：
1. 学习基本数学和编程知识。AI技术基于数学和编程，因此您需要对这些方面有一定的了解，如线性代数、微积分、概率论、统计学和编程语言如Python等。
2. 学习AI基本原理和算法。当您对数学和编程有一定了解之后，可以开始学习AI的基本原理和算法，包括机器学习、深度学习、神经网络等等。
3. 练习实际项目。最后需要做的是练习实际项目，从实践中获得经验。可以通过参加在线课程、阅读教科书和博客、加入AI社区、参与竞赛等等来练习实践项目。练习可以通过使用开源工具、库和数据集来完成。
以下是几个学习AI的资源和平台：
- Coursera：提供了各种在线计算机科学和人工智能课程。
- edX：类似于Coursera的在线学习平台，提供了许多AI课程。
- TensorFlow官方网站：提供了学习深度学习和神经网络的资源和文档。
- Kaggle：一个针对数据科学家和机器学习工程师的在线社区平台，提供了各种数据、竞赛和教育资源。
最重要的是，对于零基础学AI的人来说，要耐心、坚持，尽可能多地练习实践项目，不断提升自己的技能和知识。
