学习人工智能软件可以通过以下步骤进行：
了解基础知识
学习数学基础，包括线性代数、概率论与统计学以及微积分。
掌握编程语言，Python是AI领域最常用的编程语言，需要学习其基础语法、数据结构、控制流等，并熟悉NumPy、Pandas等科学计算库。
选择合适的AI软件
根据个人需求和兴趣选择合适的AI软件，例如机器学习、自然语言处理、深度学习等。
系统学习AI理论
通过在线课程、书籍、视频等途径系统学习AI的核心理论，包括机器学习和深度学习。
机器学习涉及监督学习、无监督学习、强化学习等范式以及决策树、支持向量机、神经网络等具体算法。
深度学习通过构建深度神经网络来解决复杂问题，需要学习感知器、多层感知器、反向传播等基本概念，并了解TensorFlow、Keras、PyTorch等深度学习框架的使用方法和特点。
实践操作
参加在线实验、编写代码等方式进行实践操作，加深对AI软件的了解。
选择感兴趣的项目进行实践，如图像分类、文本情感分析等，通过项目的实践综合运用所学知识，提高实战能力。
与他人交流
加入AI学习社区、参加AI相关的活动，与其他AI爱好者和专业人士交流和学习。
通过社区获取有用的资源、资讯和指导，并结交志同道合的朋友。
持续学习和探索
AI领域是一个不断发展和变化的领域，需要持续学习和探索新技术和应用。
参加AI课程和培训班
许多大学和在线平台提供了AI课程和培训班，可以帮助系统地学习AI知识和技能。
实践AI项目
尝试参与一些AI项目或者自己设计和实现一些AI项目，可以深入了解AI算法和模型的实际应用，并锻炼编程和解决问题的能力。
通过以上步骤，可以系统地学习和掌握人工智能软件。建议结合在线课程、书籍、实践项目和社区交流等多种学习资源，以达到最佳的学习效果。