对于AI初学者来说，从基础概念到实际应用的学习路径可以分为几个阶段。下面我会为你提供一个大致的学习路线图，帮助你开始这段旅程。

1、基础知识准备
数学基础：线性代数、概率论与统计学是理解机器学习算法的基础。
编程技能：Python是目前最流行的用于开发AI应用的语言之一。掌握Python的基本语法和常用库（如NumPy, Pandas）是非常重要的。
了解计算机科学基础知识：包括数据结构、算法等。

2、了解人工智能概览
学习什么是人工智能，它的发展历史以及当前的应用领域。
理解不同类型的人工智能技术，比如机器学习、深度学习、自然语言处理等。

3、深入学习机器学习
掌握监督学习、无监督学习及强化学习的概念。
学习并实践几种常见的机器学习模型，如决策树、支持向量机、K近邻算法等。
使用ScikitLearn这样的库来实现简单的项目。

4、探索深度学习
学习神经网络的基础理论，包括前馈神经网络、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)等。
使用TensorFlow或PyTorch框架进行动手实验。
尝试构建图像识别、文本生成等项目。

5、实践项目
通过参与真实世界的问题解决来加深理解和提高技能。
可以选择参加Kaggle比赛，或者自己设定一个小目标，比如开发一个聊天机器人、物体检测系统等。

6、持续学习
AI是一个快速发展的领域，保持对最新研究和技术的关注非常重要。
阅读相关论文，关注顶级会议（如NIPS, CVPR），加入相关的社区讨论。

资源推荐
在线课程：Coursera上的《Machine Learning》by Andrew Ng；edX上的MIT课程。
书籍：《HandsOn Machine Learning with ScikitLearn, Keras, and TensorFlow》; 《Deep Learning》by Ian Goodfellow.
实践平台：Google Colab, Kaggle.

希望这个指南能够帮助你开启人工智能的学习之旅！如果有更具体的方向或问题想要了解，请随时提问。