想学智能化编程，你可以遵循以下步骤：
明确学习目标
确定你对人工智能的兴趣点，比如机器学习、深度学习等具体领域。
明确学习目标后，可以选择更有针对性的学习资源和路径。
基础知识准备
编程语言基础：学习Python，因为它简洁易读且拥有强大的库支持，是智能化编程的首选。
数学基础：掌握线性代数、概率论与数理统计、微积分等数学知识，为后续学习打下坚实基础。
深入学习智能化技术
机器学习基础：学习经典的机器学习算法，如线性回归、决策树、支持向量机等，理解模型训练、评估和优化的流程。
深度学习探索：学习TensorFlow和PyTorch等深度学习框架，通过实现一些经典项目，如图像分类、文本生成等，加深对深度学习原理的理解。
实践项目
尝试自己动手实现一些小项目，如基于机器学习的垃圾邮件分类器、基于深度学习的图像识别系统等，通过实践巩固理论知识。
利用在线资源
参加在线课程，如Andrew Ng的机器学习课程，通过生动的实例和丰富的作业快速上手。
阅读相关书籍和博客，了解最新的技术动态和算法应用。
加入社区和交流
加入人工智能相关的群组和社区，与其他学习者交流经验，分享项目心得。
参加人工智能竞赛，锻炼自己的算法实现和问题解决能力。
实习和工作经验
如果有机会，可以在实习岗位或相关公司工作，将所学知识应用于实际项目中，提升自己的开发能力。
持续学习和跟进最新技术
人工智能是一个快速发展的领域，要保持持续学习的态度，不断跟进最新的技术进展和应用案例。
通过以上步骤，你可以系统地学习智能化编程，并逐步提升自己的技能水平。记住，实践是学习编程的关键，多动手做项目，不断积累经验，最终你会掌握智能化编程的精髓。