无基础学习AI是一个具有挑战性但非常有趣的过程。以下是一些步骤和资源，可以帮助你开始：

1、了解AI的基础概念
机器学习（Machine Learning）：AI的一个子集，涉及训练算法使它们能够根据数据进行预测或决策。
深度学习（Deep Learning）：机器学习的一个子集，使用神经网络来分析各种数据。
神经网络（Neural Networks）：受人类大脑结构启发的算法，用于识别数据中的模式。

2、学习编程
Python：是AI和机器学习领域最常用的编程语言。Python有丰富的库和框架，如TensorFlow、PyTorch和Scikitlearn，使得实现AI算法变得更加容易。
在线课程和资源：Codecademy、Coursera和edX提供了Python编程的入门课程。

3、数学基础
线性代数：理解向量、矩阵、特征值和特征向量等概念对于理解许多AI算法至关重要。
概率论与统计：了解概率分布、贝叶斯定理等对于机器学习非常重要。
微积分：虽然不是所有AI领域都需要微积分，但对于理解某些深度学习概念有帮助。

4、学习AI和机器学习
在线课程：
Coursera：斯坦福大学的机器学习课程（由Andrew Ng主讲）是一个很好的起点。
edX：MIT的《机器学习导论》课程也是一个很好的资源。
Udemy和Udacity：提供各种AI和机器学习的课程。
书籍：
Deep Learning by Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville
Pattern Recognition and Machine Learning by Christopher Bishop

5、实践
Kaggle：一个进行数据科学和机器学习竞赛的平台，也提供了许多数据集和教程。
项目：尝试用AI解决实际问题，如图像分类、文本分析等。

6、加入社区
Reddit：r/MachineLearning和r/AskScience是讨论AI和机器学习的好地方。
GitHub：查看他人的AI项目，参与开源项目。

7、跟进最新研究
arXiv：一个发布预印本论文的网站，很多AI研究成果会首先在这里发布。
ResearchGate和Academia.edu：可以找到已发表的论文和研究者的资料。

8、参加工作坊和会议
参加AI和机器学习的会议和工作坊，可以学习到最新的研究成果和技术，并有机会与其他研究人员和从业者交流。

通过以上步骤，你可以逐步建立起对AI的理解，并最终能够进行自己的项目和研究。记住，学习AI是一个持续的过程，需要不断地学习新知识和实践。