掌握基础知识
学习一些基本的数学和编程知识，例如Python编程语言，以及基础的统计学和线性代数知识。
学习机器学习
理解机器学习的基本概念，例如监督学习、无监督学习和强化学习。
参加在线课程，例如吴恩达教授的《机器学习》课程，来深入学习机器学习。
实践训练
通过实践来加深对AI应用的理解。可以尝试一些开源项目，或者参加AI竞赛如Kaggle，这里有很多有趣的数据集和挑战。
使用AI编程工具
利用AI编程助手，例如GitHub Copilot、Cursor或豆包Marscode，这些工具可以提供智能代码补全、函数生成等功能，支持多种编程语言，使得入门AI编程更加友好。
深入应用
在掌握了一些基础技能后，可以尝试深入到特定的AI应用领域，例如图像识别、自然语言处理等。
持续学习和实践
通过阅读相关书籍、论文，以及参与在线课程和讲座，不断更新自己的知识体系。
通过实际项目应用，将所学知识付诸实践，提高自己的实践能力和解决问题的能力。
建议从Python编程语言开始，因为它简单易学且有大量的AI库支持。同时，利用AI编程工具可以大大提高学习效率。通过不断学习和实践，可以逐步掌握AI编程的核心技术。