掌握人工智能（ai）是一个涉及多个学科的复杂过程，包括计算机科学、数学、统计学、心理学以及哲学等。学习ai的途径有很多，以下是一些建议的学习资源和途径：
1. 在线课程平台：
（1）coursera、edx、udacity、mit opencourseware等提供各种与ai相关的课程。这些课程通常由世界顶尖大学或行业专家授课，涵盖机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等多个领域。
（2）udemy、pluralsight、lynda/linkedin learning等也提供丰富的ai相关课程，适合不同水平的学习者。
2. 专业书籍：
（1）《python机器学习》by tony kuroshap, john halliday, aaron berger: 使用python进行机器学习。这本书是学习ai的经典之作，适合有一定编程基础的学习者。
（2）《深度学习》（deep learning）by ian goodfellow, yoshua bengio, aaron courville: 深度学习理论与实践。这本书详细介绍了深度学习的原理和应用，适合有一定数学基础的学习者。
3. 技术博客和论坛：
（1）博客如towards data science、machinelearningmastery、ai news and updates等提供了大量关于ai的教程和文章。
（2）stack overflow、github、reddit上的r/MachineLearning等社区也是学习ai的好地方，可以提问并获得来自全球开发者的帮助。
4. 实验室和项目：
（1）加入开源项目，如tensorflow、pytorch、keras等，参与实际的ai项目可以帮助你更好地理解理论知识。
（2）参加hackathons或黑客松，这些活动通常会围绕特定的ai挑战展开，可以让你在实践中学习和解决问题。
5. 学术会议和研讨会：
（1）参加国际知名的ai会议，如neurips、icml、cvpr等，这些会议通常会有高水平的演讲和展示，可以让你接触到最新的研究成果和技术动态。
（2）参加本地的研讨会和工作坊，这些活动通常由大学或研究机构举办，可以让你与同行交流并获取实践经验。
6. 认证和培训：
（1）考虑获得相关的专业认证，如google的ai认证、microsoft的azure机器学习认证等，这些认证通常要求通过一系列的考试和项目实践。
（2）参加专业的培训课程，如coursera、udemy上的深度学习专项课程，这些课程通常由经验丰富的讲师授课，并提供实践项目。
总之，学习ai是一个持续的过程，需要不断地实践和探索。通过上述途径，你可以逐步建立起对ai领域的深入理解和实践经验。
