AI智能学习是一个广泛的领域，涵盖了机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等多个子领域。选择最佳的学习起点取决于你的具体兴趣、目标以及可用资源。以下是一些建议和最佳起点的考虑因素：
1. 基础数学知识：理解概率论、统计学、线性代数、微积分等基础数学概念对于学习AI至关重要。这些是理解机器学习算法的基础。
2. 编程语言：Python通常是学习AI的首选语言，因为它有丰富的库和框架，如TensorFlow、PyTorch、Scikit-learn等。如果你已经熟悉其他编程语言，也可以选择JavaScript（用于Web AI）、Java（用于游戏AI）或C++（用于高性能计算）。
3. 在线课程：有很多在线平台提供AI和机器学习的课程，例如Coursera、Udacity、edX、Kaggle、Udemy等。这些课程通常由行业专家设计，覆盖从入门到高级的内容。
4. 书籍：有许多优秀的书籍可以帮助你建立坚实的理论基础。例如，《机器学习》（"Machine Learning" by Andrew Ng）是一本广泛使用的教科书，适合初学者。
5. 实践项目：理论学习之外，实际操作项目是提高技能的关键。GitHub上的开源项目是一个很好的学习资源，你可以从中学到如何构建模型、调试代码和解决实际问题。
6. 社区和论坛：加入AI和机器学习的社区，如Stack Overflow、Reddit的r/machinelearning、Reddit的r/ai等，可以让你与其他学习者和专业人士交流。
7. 专业认证：如果你打算进入特定领域（如数据科学、机器学习工程师、AI研究员等），获得相关认证可能会有所帮助。
8. 大学和在线课程：如果你希望在学术上深造，可以考虑报名参加大学的课程或者参加在线MOOCs，如MIT的“计算机科学与人工智能导论”(CS231n)。
9. 实习和工作经验：实践经验对于理解AI的实际应用场景至关重要。尝试找一份与AI相关的实习或工作，以获得宝贵的经验。
10. 持续学习：AI是一个快速发展的领域，新的技术和工具不断出现。保持好奇心和学习热情，定期更新你的知识和技能是非常重要的。
总之，选择AI作为最佳起点时，关键是找到与你的兴趣和职业目标相匹配的资源。无论你的起点在哪里，重要的是要持续学习和实践，以便在这个充满挑战和机遇的领域中脱颖而出。
