從零開始學習人工智能需要有系統性的方法和持續的努力。以下是一些建議的步驟來幫助你開始：

1、理解基本概念：首先，你需要對人工智能有一個基本的理解。這包括了解什么是機器學習、深度學習、神經網絡等基本術語。

2、學習編程：然后，你需要學習一種或多種編程語言。Python是人工智能領域最常用的語言，因為它有許多用于數據科學和機器學習的庫和框架，如NumPy、pandas、TensorFlow、PyTorch等。

3、學習數學和統計學：人工智能需要大量的數學和統計學知識，包括線性代數、微積分、概率論、統計推斷等。這些知識將幫助你理解和實現機器學習算法。

4、實踐項目：理論知識是重要的，但實踐經驗同樣重要。你可以嘗試做一些小項目，如圖像識別、文本分類等，以實踐你的技能。你可以使用公開的數據集，如MNIST手寫數字識別、CIFAR-10/CIFAR-100圖像分類等。

5、參加競賽和挑戰：有許多在線平臺，如Kaggle，提供各種數據科學和機器學習競賽。參加這些競賽可以幫助你提升技能，也可以讓你接觸到實際的問題。

6、深入學習：在掌握了基礎之后，你可以選擇深入研究某個領域，如計算機視覺、自然語言處理、強化學習等。每個領域都有其特定的技術和方法。

7、持續學習：人工智能是一個快速發展的領域，新的技術和方法不斷出現。因此，持續學習是非常重要的。你可以關注相關的研究論文、博客、會議等，以保持最新的知識。

8、建立網絡：加入人工智能社區，與其他研究者和開發者交流，可以提供很多學習和合作的機會。你可以參加相關的研討會、講座、會議等，也可以在網上參與論壇和討論。

9、學習前沿技術：隨著人工智能領域的不斷發展，新的技術和工具層出不窮。例如，深度學習框架如TensorFlow和PyTorch一直在更新，新的神經網絡架構如Transformers、Self-Supervised Learning等也在不斷地發展。保持對新技術的學習和理解，將有助于你保持在人工智能領域的競爭力。

10、軟技能：除了技術技能，人工智能領域的工作也可能需要一些軟技能，如項目管理、團隊協作、溝通技巧等。這些技能將幫助你更好地與團隊成員和其他利益相關者合作，也將提高你的職業效率。