如果你是AI的基础知识零起点，那么可以从以下几个方面开始学习：

1、了解人工智能的基本概念：首先需要理解什么是人工智能（AI），它包括哪些领域，如机器学习、深度学习、自然语言处理等。

2、学习编程：Python 是目前最常用的 AI 编程语言之一。掌握 Python 基础语法、数据结构和常用库（如 NumPy, Pandas）将帮助你更好地理解和实现 AI 算法。

3、数学基础：
线性代数：矩阵运算在神经网络中非常重要。
概率论与统计学：用于理解不确定性以及模型评估。
微积分：对于优化算法的理解很有帮助。

4、机器学习入门：
学习监督学习（如回归、分类）、非监督学习（聚类、降维）等基本概念。
通过在线课程或书籍熟悉常见的机器学习框架，例如 scikitlearn。

5、深度学习基础：
理解神经网络的工作原理及其变体（卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN等）。
使用 TensorFlow 或 PyTorch 这样的工具来构建自己的模型。

6、实践项目：
尝试参与 Kaggle 竞赛或者自己找一些公开的数据集来进行练习。
参加 Hackathon 活动也是一个很好的方式来积累实战经验。

7、阅读最新研究论文：随着技术的发展，定期查阅 arXiv 等平台上的新论文可以帮助保持对前沿动态的关注。

8、加入社区交流：利用 Reddit、Stack Overflow 等平台与其他开发者互动，分享经验和解决问题。

9、考虑专业培训：如果条件允许的话，可以报名参加一些专业的培训班或者大学课程，获得系统化的指导。

记住，学习是一个持续的过程，重要的是保持好奇心并不断探索新的知识和技术。希望这些建议对你有所帮助！如果有任何具体问题欢迎随时提问。