学习人工智能编程是一个系统且循序渐进的过程，以下是一些建议的学习步骤：
务实基础
学习高数：人工智能涉及大量数学知识，如数据分析、线性代数、概率论和统计学等。掌握这些基础知识对于理解算法至关重要。
学习Python编程语言：Python是人工智能领域最常用的编程语言，具有丰富和强大的库支持。学习Python的基本语法、数据结构和常用库（如NumPy、Pandas、Matplotlib等）是必要的。
阶段晋升
学习机器学习算法：掌握基础数学和Python编程后，开始学习机器学习的经典算法，如线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林、K近邻、朴素贝叶斯等，并通过案例实践来加深理解。
实践演练：通过实际案例来应用和巩固所学知识，挑战一些机器学习的小案例，提升解决问题的能力。
深入深度学习
学习深度学习基础：理解深度神经网络的基本原理，掌握卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、Transformer等模型的原理和构建方法。
掌握深度学习框架：熟悉TensorFlow、PyTorch等深度学习框架的使用，能够使用这些框架进行模型的训练和推理。
不断实战
参与实际项目：通过参与实际的人工智能项目，将理论知识应用到实践中，积累经验和提升技能。可以从简单的项目开始，逐步挑战更复杂的项目。
数据挖掘和分析：掌握数据挖掘和数据分析的技能，使用Python和相关工具进行数据处理和分析，为模型训练提供数据支持。
持续学习和跟进领域最新发展
阅读学术论文：关注人工智能领域的最新研究论文，了解最新的技术和发展趋势。
参加学术会议和研讨会：参加相关学术会议和研讨会，与业界专家交流，扩展视野。
关注业界动态：通过关注行业新闻、博客和社交媒体，了解最新的技术动态和应用案例。
建议
选择合适的学习资源：选择适合自己学习风格的在线课程、书籍、MOOC平台等，确保学习内容的系统性和连贯性。
注重实践：通过实际项目来巩固所学知识，不断挑战自己，提升解决问题的能力。
保持好奇心和学习兴趣：人工智能领域发展迅速，保持对新知识的好奇心和兴趣，持续学习和探索。
通过以上步骤，你可以逐步掌握人工智能编程所需的知识和技能，并在实践中不断提升自己。