入手人工智能（AI）可以从以下几个方面开始：

1、基础知识学习
数学基础：线性代数、微积分、概率论和统计学是AI的核心数学基础。
编程语言：Python是AI领域最常用的编程语言，建议先掌握Python的基础语法和常用库（如NumPy、Pandas、Matplotlib等）。
计算机科学基础：了解数据结构、算法和计算机系统的基本原理。

2、机器学习入门
学习资源：可以通过在线课程（如Coursera、edX、Udacity）或书籍（如《机器学习》 by 周志华）来学习机器学习的基本概念和算法。
实践项目：通过Kaggle等平台参与机器学习竞赛，或者自己动手实现一些简单的机器学习模型（如线性回归、决策树、KNN等）。

3、深度学习入门
学习资源：推荐学习《深度学习》 by Ian Goodfellow，或者通过在线课程（如Deep Learning Specialization by Andrew Ng）来学习深度学习的基本概念和模型。
框架学习：掌握常用的深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch等。
实践项目：尝试实现一些经典的深度学习模型（如CNN、RNN、GAN等），并在实际数据集上进行训练和测试。

4、领域应用
自然语言处理（NLP）：学习如何处理和理解文本数据，掌握常用的NLP技术（如词嵌入、文本分类、机器翻译等）。
计算机视觉（CV）：学习如何处理图像和视频数据，掌握常用的CV技术（如图像分类、目标检测、图像生成等）。
强化学习：学习如何通过试错来优化决策，掌握常用的强化学习算法（如Qlearning、Deep QNetwork等）。

5、持续学习与实践
阅读论文：关注AI领域的最新研究进展，阅读顶级会议（如NeurIPS、ICML、CVPR）的论文。
开源项目：参与开源项目，贡献代码，或者自己发起一个AI相关的开源项目。
社区交流：加入AI相关的社区和论坛（如Reddit的r/MachineLearning、Stack Overflow），与其他AI爱好者交流学习。

6、职业发展
实习与工作：寻找AI相关的实习或工作机会，积累实际项目经验。
继续教育：考虑攻读AI相关的研究生学位，或者参加专业认证课程（如Google的TensorFlow Developer Certificate）。

7、工具与资源
开发环境：配置好开发环境，如Jupyter Notebook、Anaconda等。
数据集：熟悉常用的公开数据集（如MNIST、CIFAR10、ImageNet等），并学会如何获取和处理数据。

8、伦理与责任
AI伦理：了解AI技术可能带来的伦理问题和社会影响，学习如何在开发和应用AI时遵循伦理原则。

通过以上步骤，你可以逐步掌握AI的基本知识和技能，并在实际项目中应用和提升自己的能力。