人工智能(AI)是一個跨學科的領域，涉及計算機科學、數學、心理學、哲學和神經科學等。從零開始學習人工智能可以按照以下步驟進行：

1、了解基礎知識：

學習基礎的計算機科學知識，包括數據結構(如數組、棧、隊列、鏈表、樹、圖)、算法(排序、搜索等)。

了解操作系統原理，網絡基礎，以及至少一門編程語言(Python是AI領域的常用語言)。

2、數學基礎：

學習線性代數，重點理解向量空間、矩陣運算等概念，這些在機器學習算法中非常關鍵。

學習概率論與統計，掌握概率分布、期望、方差、協方差、假設檢驗等概念。

學習微積分，特別是多變量微積分，以理解梯度、導數、積分等概念，它們在優化問題中非常重要。

研究離散數學，尤其是邏輯和集合論，這些在計算機算法和理論中經常用到。

3、編程技能：

熟練使用 Python，因為許多AI庫(如 TensorFlow, PyTorch, scikit-learn)都是用Python 編寫的。

學會使用版本控制工具(如Git)，這對于代碼管理和協作開發很重要。

4、了解機器學習：

閱讀關于監督學習和無監督學習的教材，理解回歸、分類、聚類等基本機器學習任務。

學習如何選擇合適的性能指標和評估模型的方法。

5、深入學習深度學習：

學習人工神經網絡的原理，包括神經元模型、激活函數、前向傳播和反向傳播算法。

掌握不同類型的網絡結構，如卷積神經網絡(CNN)、循環神經網絡(RNN)及其變體。

6、實踐項目：

利用公開數據集(如 Kaggle)來練習構建和調優模型。

嘗試解決實際問題，如圖像識別、自然語言處理或機器人導航。

7、專業課程和證書：

考慮獲得相關認證，增加職業競爭力。

8、持續學習和研究：

訂閱 AI 領域的期刊和博客，跟進最新的研究成果和技術動態。

不斷更新知識庫，適應這個快速變化的領域。

總的來說，通過遵循這些步驟，你可以逐步建立起扎實的人工智能知識體系，并在實踐中不斷提高技能。學習人工智能是一個長期過程，需要持之以恒的努力和不斷的實踐。