要系统学习人工智能，需要掌握一系列的知识和技能，涵盖 基础理论、编程技能、数学知识、机器学习和深度学习等领域。具体学习内容分析如下：

1、基础理论

计算机科学基础：重点在于数据结构(如数组、栈、队列、链表、树、图)和算法(排序、搜索等)。理解操作系统原理、网络基础以及至少一门编程语言(如Python)也至关重要。

人工智能概览：了解AI的基本概念及其在机器学习、深度学习、自然语言处理和计算机视觉等领域的应用。这有助于对AI技术有一个全面的认识，从而更好地选择自己感兴趣的领域深入学习。

2、编程技能

Python编程：Python 是AI领域的常用语言，因其语法简洁、易读性强，且有大量支持AI相关库和框架。应熟练掌握Python基本语法、数据类型、控制结构和函数。

数据处理和可视化：学习NumPy、Pandas和Matplotlib等Python库进行数据处理和可视化，这对后续的数据分析和机器学习十分必要。

3、数学知识

线性代数：矩阵运算、向量空间、特征值与特征向量等基本概念在很多AI算法中都有广泛应用。

微积分：理解导数、微分、积分等基本概念，为后续的优化算法打下基础。

概率论与数理统计：随机变量、概率分布、统计量、参数估计等基础知识，帮助理解机器学习算法中的统计方法。

4、机器学习

基本算法：学习线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机等基本机器学习算法，并通过实际项目加深理解。

数据处理和特征工程：数据清洗、特征提取和选择是机器学习中的重要步骤，了解这些过程对构建高效模型十分重要。

5、深度学习

神经网络基础：从基本的人工神经网络开始，理解其原理及结构，再逐步过渡到更复杂的卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)等。

深度学习框架：学习TensorFlow、PyTorch等主流深度学习框架的使用，通过项目实战进一步熟悉这些工具。

6、实践应用

项目经验：通过参与图像识别、自然语言处理或机器人导航等实际项目，将理论知识转化为实践经验。参加AI竞赛也是提升实战能力的好途径。

持续学习：AI技术日新月异，保持持续学习的态度，关注最新的技术趋势和应用场景。参加技术社区、论坛、研讨会等活动，与同行交流经验。

综上所述，系统学习人工智能是一个综合性和持续性的过程，涉及多个学科的知识和方法。在学习过程中，要保持好奇心和求知欲，通过不断的实践和更新知识，才能在这一领域取得长足的进步。