如果你具备一定的数学基础并愿意投入学习
数学的小要求
如果你数学能力尚可，或者愿意付出努力去补习数学，那么你可以知道，AI的底层逻辑是离不开数学的，比如矩阵运算、概率等。但不必一开始就全懂，你可以在学习的过程中逐步理解和补充。
编程的基础要求
如果你对编程有兴趣，那么Python将成为你的必备技能。相比C++/Java，Python更加简单易学。掌握基础后，你就可以轻松使用AI库，体验调包侠的乐趣。
实践导向学习
如果你喜欢动手实践，那么AI领域将为你提供广阔的舞台。与其死磕公式，不如尝试跑通一个“预测房价”的模型，或者训练一个“猫狗识别”的小工具，这样的实践将让你更直观地感受到AI的魅力。
分阶段学习攻略
入门级
无需编码，你就可以通过现成工具如ChatGPT、Stable Diffusion来体验AI的魅力。初步感受它能为你带来哪些便利。
初级打工人
学Python的你可以尝试使用Scikit-learn、Keras等包来完成一些小项目，比如电影票房预测等。这些实践将帮助你逐渐积累经验和技能。
硬核路线
如果你志在科研或大厂，那么深入数学、论文阅读以及自己搭建模型将是你的必经之路。这条路虽然充满挑战，但也将为你带来无限可能。
需要注意的劝退点
数学基础的重要性
AI的核心是数学优化，如果你讨厌数学，那么这条路上可能会遇到一些困难。
速成的不一定靠谱
不要幻想在短时间内就能速成AI专家并拿到百万年薪。这个行业需要的是真正懂原理的人才，而不是简单的调包侠。
计算资源的考量
如果你的电脑运行程序都卡，可以尝试使用云端算力如Google Colab来应对。但长期来说，你需要适应模型训练时间较长的日常。
总结与建议
能否学会？
答案是肯定的，但学习AI并不是一件轻松的事情。你需要付出努力和实践。
关键建议
动手实践永远大于死磕理论。你可以先做出一个可以运行的东西，然后再逐步补充知识漏洞。
资源选择
不要贪多求全，认准1-2门课程如吴恩达的课程，配合一本如《Python机器学习》的书，跟着敲代码，比收藏无数的网盘资料更加实在。
举例说明