这是当前很多同学都非常关心的问题，我结合人工智能知识体系和未来的应用场景来回答一下。
首先，学习计划要与发展计划相契合，如果未来要进入人工智能领域从事专业的技术类岗位，那么一定要有一个系统的学习规划，同时还需要给自己搭建一个比较好的交流和实践场景，考虑到人工智能领域的很多实验对于场景的较高要求，所以脱离实验室来学习人工智能技术往往具有较大的难度。
对于在读的同学来说，学习人工智能技术可以从编程语言开始，在掌握了一门编程语言之后，接下来应该学习机器学习知识，机器学习被认为是打开人工智能技术大门的钥匙。
机器学习是一个庞大的家族，在不同的科研场景下往往需要使用不同的机器学习范式，大的技术体系涉及到深度学习、强化学习、迁移学习、联邦学习等方向，目前这些方向也都是创新的热门方向，正在不断涌现出大量的创新成果。
在具备了一定的机器学习基础之后，可以学习一下自然语言处理技术，正是自然语言处理技术的快速发展孵化出了LLM，从而开启了一个新的人工智能阶段。
对于非计算机、电子信息大类专业的同学来说，学习人工智能技术最大的障碍之一往往就是没有实践场景的支撑和专业老师的指导，所以很多同学为了系统学习人工智能技术会选择考研计算机专业。
对于广大非计算机专业的同学来说，学习人工智能技术并不一定为了研发人工智能产品，更务实的诉求是借助人工智能技术来提升自己的学习和创新效率，此时能够熟练使用人工智能产品就能够达到要求，学习的门槛也会大幅度降低。
对于这部分同学来说，目前可以直接学习如何使用大模型，但是要想更好运用大模型，还是建议学习一门编程语言，同时了解一下机器学习的基本原理。
我目前联合多名导师和互联网大厂的企业导师，共同搭建了一个技术论坛，在持续开展人工智能相关的学习和科研活动，感兴趣的同学可以联系我申请参与，相信一定会有所收获。
最后，如果有人工智能相关的问题，欢迎与我交流。
