从零开始学习人工智能需要有系统性的方法和持续的努力。以下是一些建议的步骤来帮助你开始：

1、理解基本概念：首先，你需要对人工智能有一个基本的理解。这包括了解什么是机器学习、深度学习、神经网络等基本术语。

2、学习编程：然后，你需要学习一种或多种编程语言。Python是人工智能领域最常用的语言，因为它有许多用于数据科学和机器学习的库和框架，如NumPy、pandas、TensorFlow、PyTorch等。

3、学习数学和统计学：人工智能需要大量的数学和统计学知识，包括线性代数、微积分、概率论、统计推断等。这些知识将帮助你理解和实现机器学习算法。

4、实践项目：理论知识是重要的，但实践经验同样重要。你可以尝试做一些小项目，如图像识别、文本分类等，以实践你的技能。你可以使用公开的数据集，如MNIST手写数字识别、CIFAR-10/CIFAR-100图像分类等。

5、参加竞赛和挑战：有许多在线平台，如Kaggle，提供各种数据科学和机器学习竞赛。参加这些竞赛可以帮助你提升技能，也可以让你接触到实际的问题。

6、深入学习：在掌握了基础之后，你可以选择深入研究某个领域，如计算机视觉、自然语言处理、强化学习等。每个领域都有其特定的技术和方法。

7、持续学习：人工智能是一个快速发展的领域，新的技术和方法不断出现。因此，持续学习是非常重要的。你可以关注相关的研究论文、博客、会议等，以保持最新的知识。

8、建立网络：加入人工智能社区，与其他研究者和开发者交流，可以提供很多学习和合作的机会。你可以参加相关的研讨会、讲座、会议等，也可以在网上参与论坛和讨论。

9、学习前沿技术：随着人工智能领域的不断发展，新的技术和工具层出不穷。例如，深度学习框架如TensorFlow和PyTorch一直在更新，新的神经网络架构如Transformers、Self-Supervised Learning等也在不断地发展。保持对新技术的学习和理解，将有助于你保持在人工智能领域的竞争力。

10、软技能：除了技术技能，人工智能领域的工作也可能需要一些软技能，如项目管理、团队协作、沟通技巧等。这些技能将帮助你更好地与团队成员和其他利益相关者合作，也将提高你的职业效率。