普通人学习人工智能AI可以从基础概念和实用技能入手，逐步深入。以下是分阶段的学习路径和核心知识点，本文主要讲解的是AI人工智能的相关工具的掌握。

编程基础

Python：AI领域的首选语言，学习语法、函数、库管理。

关键工具库：

数据处理：NumPy（数值计算）、Pandas（表格处理）。

可视化：Matplotlib、Seaborn。

机器学习：Scikit-learn（传统算法）。

深度学习：TensorFlow/PyTorch（搭建神经网络）。

数学基础（无需精通，理解概念）

线性代数：向量、矩阵运算（如深度学习中的张量）。

概率统计：均值、方差、概率分布（用于模型评估）。

微积分基础：导数、梯度（理解模型优化原理，本文由成都川软整理并编辑）。

机器学习实战

经典算法：

监督学习：线性回归、决策树、支持向量机（SVM）。

无监督学习：聚类（K-Means）、降维（PCA）。

模型评估：准确率、召回率、交叉验证。

案例：用Scikit-learn预测房价/分类鸢尾花。