AI入门学习可以分为以下几个阶段：

基础理论

编程语言：首要掌握Python，其次了解R语言等。

数据结构与算法：掌握基本的数据结构（如向量、矩阵、张量）和算法（如排序、搜索等）。

数学基础：包括线性代数、概率统计、微积分等。

第三方库：学习常用的Python库，如NumPy、Pandas、Matplotlib、Seaborn等。

核心课程

机器学习：理解监督学习、无监督学习和强化学习等基本概念，掌握常见的机器学习算法（如逻辑回归、SVM、决策树、神经网络等）。

深度学习：掌握深度学习的基本概念和算法，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、Transformer等。

自然语言处理（NLP）：了解NLP的基本任务和技术，如文本分析、情感分析、机器翻译等。

深度课程

高级算法：学习更复杂的深度学习模型和算法，如生成对抗网络（GAN）、变分自编码器（VAE）等。

计算机视觉：掌握图像识别、目标检测、图像生成等计算机视觉技术。

强化学习：了解强化学习的基本原理和算法，如Q-learning、Deep Q-Network（DQN）等。

实战项目

参与项目：通过实际项目提高自己的AI技能，如图像分类、文本生成、推荐系统等。

竞赛参与：参加Kaggle等数据科学竞赛，锻炼自己的实战能力。

开源贡献：参与开源项目，了解实际开发流程和团队协作。

持续学习

关注动态：关注AI领域的最新动态和进展，订阅相关公众号或论坛。

进阶学习：在掌握基础知识后，逐步深入学习更高级的AI技术和工具，如TensorFlow、PyTorch等深度学习框架。

建议从基础知识开始，逐步过渡到核心课程和实战项目，保持持续学习的态度，不断更新自己的知识和技能。