人工智能(AI)是一个跨学科的领域，涉及计算机科学、数学、心理学、哲学和神经科学等。从零开始学习人工智能可以按照以下步骤进行：

1、了解基础知识：

学习基础的计算机科学知识，包括数据结构(如数组、栈、队列、链表、树、图)、算法(排序、搜索等)。

了解操作系统原理，网络基础，以及至少一门编程语言(Python是AI领域的常用语言)。

2、数学基础：

学习线性代数，重点理解向量空间、矩阵运算等概念，这些在机器学习算法中非常关键。

学习概率论与统计，掌握概率分布、期望、方差、协方差、假设检验等概念。

学习微积分，特别是多变量微积分，以理解梯度、导数、积分等概念，它们在优化问题中非常重要。

研究离散数学，尤其是逻辑和集合论，这些在计算机算法和理论中经常用到。

3、编程技能：

熟练使用 Python，因为许多AI库(如 TensorFlow, PyTorch, scikit-learn)都是用Python 编写的。

学会使用版本控制工具(如Git)，这对于代码管理和协作开发很重要。

4、了解机器学习：

阅读关于监督学习和无监督学习的教材，理解回归、分类、聚类等基本机器学习任务。

学习如何选择合适的性能指标和评估模型的方法。

5、深入学习深度学习：

学习人工神经网络的原理，包括神经元模型、激活函数、前向传播和反向传播算法。

掌握不同类型的网络结构，如卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)及其变体。

6、实践项目：

利用公开数据集(如 Kaggle)来练习构建和调优模型。

尝试解决实际问题，如图像识别、自然语言处理或机器人导航。

7、专业课程和证书：

考虑获得相关认证，增加职业竞争力。

8、持续学习和研究：

订阅 AI 领域的期刊和博客，跟进最新的研究成果和技术动态。

不断更新知识库，适应这个快速变化的领域。

总的来说，通过遵循这些步骤，你可以逐步建立起扎实的人工智能知识体系，并在实践中不断提高技能。学习人工智能是一个长期过程，需要持之以恒的努力和不断的实践。