学习人工智能软件需要遵循一定的步骤和路径，以下是一些建议：
了解基础知识
学习编程语言，如Python、Java或C++，并掌握基本的编程概念和技能。
学习数学基础，包括线性代数、概率论和统计学，这些是理解人工智能算法的基础。
选择合适的工具和库
熟悉常用的机器学习工具和库，如Scikit-Learn、TensorFlow和PyTorch。
学习如何使用这些工具进行数据预处理、模型训练和评估。
学习机器学习和深度学习
掌握常见的机器学习算法，如线性回归、决策树、支持向量机和神经网络。
学习深度学习的基本概念和算法，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）和生成对抗网络（GAN）。
实践项目
通过实践项目来加深对AI原理的理解和应用。可以尝试解决一些真实世界的问题，如图像识别、自然语言处理或推荐系统等。
参与开源项目或自己发起小项目，以巩固所学知识。
持续学习和跟进最新技术
定期阅读最新的研究论文和博客，了解最新的技术动态和发展趋势。
参加在线课程、研讨会和会议，与同行交流和学习。
选择合适的教材和资源
阅读经典的AI教材，如《机器学习》和《深度学习》。
利用在线资源，如Coursera、edX和Udacity等平台上的课程。
掌握软件操作
学习特定AI软件的基本操作和工具，例如Adobe Photoshop、Corel Painter或其他AI绘画软件。
熟悉软件中的特效和滤镜，以增强作品的效果。
分享和交流
分享自己的学习心得和作品，与其他学习者讨论和分享经验，这有助于加深理解和提高技能。
通过以上步骤，你可以逐步掌握人工智能软件的使用，并在实践中不断提升自己的技能。