要学习人工智能，你需要掌握以下几个方面的知识和技能：

编程基础

编程语言：Python是目前最受欢迎的AI开发语言之一，因其语法简洁、易于上手。你还需要掌握一些基本的编程概念，如变量、函数、循环等。

数据结构和算法：了解常用的数据结构和算法，如数组、链表、二叉树、图算法等，这些是处理数据和设计算法的基础。

数学基础

线性代数：理解矩阵运算、特征向量等，这对于机器学习算法至关重要。

概率论与统计学：掌握数据分布、模型评估和假设检验等知识。

微积分：为理解许多算法的优化过程提供基础。

机器学习和深度学习

基本算法：学习线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机、聚类等基本算法。

深度学习模型：了解卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等深度学习模型。

工具和库：熟悉常用的机器学习和深度学习工具和库，如scikit-learn、TensorFlow、PyTorch等。

自然语言处理（NLP）

基本概念和技术：学习文本处理、词向量表示、情感分析等NLP技术。

计算机视觉

图像处理：学习图像的处理、识别、分类、分割等操作。

数据库和大数据技术

数据存储和管理：掌握数据库和大数据技术的基本原理和应用方法。

实践项目

开源项目：参与一些开源项目或自己动手做一些小项目，如手写数字识别、垃圾邮件分类等，以积累实际经验。

版本控制和团队协作

版本控制工具：学习使用Git等版本控制工具，这对于团队协作和代码管理非常重要。

人工智能的应用领域

多领域应用：了解人工智能在不同领域的应用，如智能推荐系统、机器人、专家系统等，有助于将理论知识应用到实际中去。

建议你可以从学习Python编程基础入手，逐步深入上述各个领域的知识，并通过实践项目来巩固所学内容。同时，关注最新的AI研究进展和技术动态，不断更新和扩展自己的知识体系。