在当今这个科技飞速发展的时代，人工智能（Artificial Intelligence, AI）已经渗透到我们生活的方方面面，从智能手机到自动驾驶汽车，再到医疗诊断和金融分析等多个领域。很多人都对这门科学充满了兴趣，有的人甚至希望将其作为职业追求。那么，对于想学人工智能从哪入手呢？首先，我们要明确的是，想要深入了解并应用人工智能，不仅需要理论知识，还需要实践技能。

理论基础

编程能力：编程是任何一项技术开发工作的基石，无论是在AI研究还是实际应用中，都无法避免与代码打交道。因此，如果你想进入AI领域，那么至少要掌握一种高级编程语言，如Python、Java或C++。

数学背景：数学是AI研究中的核心之一，尤其是统计学、线性代数和概率论，它们为数据处理提供了坚实的理论支撑。如果你的数学基础不够扎实，那么可能会遇到很大的挑战。

数据结构与算法：理解如何有效地组织和操作数据，这对于构建机器学习模型至关重要。你应该熟悉数组、链表、二叉树等基本数据结构，并且能够解释各种排序算法和搜索策略。

计算机视觉与图像处理：计算机视觉涉及使用计算机来识别图像内容，它包括图像分类、目标检测以及语义分割等任务。在这一领域，你可以学习OpenCV库来实现这些功能。

自然语言处理（NLP）：如果你对文本分析感兴趣，可以探索NLP。这包括情感分析、语言翻译以及聊天机器人的开发等子领域。

实践技能

项目经验：通过参与实际项目来锻炼自己的技能，比如尝试构建一个简单的人脸识别系统或者是一个基于用户行为预测电影推荐系统都是不错的选择。此外，也可以从开源社区开始，比如Kaggle上的竞赛项目，这能帮助你更快地提升技能，同时也能认识其他专业人员获取资源和建议。

工具知识：了解常用的工具，如TensorFlow, PyTorch用于神经网络训练，以及Scikit-learn用于快速进行监督式学习任务。还有一些数据库管理工具比如MongoDB或PostgreSQL，以便存储大规模数据集并进行查询操作。

实验设计与调优技巧：在开始任何新的项目之前，你需要有良好的实验设计能力。这意味着能够确定最合适的问题定义，以及如何设计测试用例以验证假设。此外，在模型训练过程中调整超参数也是必不可少的一部分，因为这是提高模型性能的一个关键步骤。

持续学习的心态: 人工智能是一个不断发展变化的地方，因此保持好奇心和终身学习的心态非常重要。不断更新自己对最新技术趋势、新算法及其应用场景的了解，是成为一名成功AI专家的关键因素之一。

总之，对于想学人工智能，从入门阶段起就应该把时间分配给理论知识的积累以及实际操作技能的大量练习。在逐步深化你的理解时，不断寻找机会参与真实世界的问题解决，将让你走上成为一名真正AI工程师道路。而对于那些刚刚踏上这个旅途的人来说，只要持之以恒，一定能够逐渐摸索出正确方向，最终达到目的。