1. 学习基本观点：理解人工智能的基本观点和事理，包括机器学习、深度学习、自然措辞处理等。
可以通过自学、在线课程、教科书等路子进行学习。

2. 学习数学和统计知识：人工智能领域涉及大量的数学和统计知识。
熟习线性代数、概率论、统计学等根本知识将有助于更好地理解和运用人工智能算法。

3. 选择得当的编程措辞和工具：人工智能领域有多种编程措辞和工具可供选择。
Python是一种常用的措辞，具有丰富的机器学习和深度学习库（如NumPy、Pandas、TensorFlow、PyTorch等）。
节制这些工具和库对付进行AI开拓非常有帮助。

4. 学习机器学习和深度学习：机器学习和深度学习是人工智能的核心技能。
学习不同类型的机器学习算法、深度神经网络构造和演习方法，以及如何运用它们来办理现实问题。

5. 实践项目：通过实践项目来运用所学的人工智能知识。
可以参与开源项目、办理数据竞赛问题、构建自己的机器学习模型等。
这将有助于你积累实际履历和提升技能。

6. 深入理解特定领域：选择一个特定的运用领域，如打算机视觉、自然措辞处理、推举系统等，深入学习该领域的干系技能和算法。
这将使你成为该领域的专家，并在干系项目中得到更多机会。

7. 持续学习和跟进行业动态：人工智能领域发展迅速，新的算法、模型和技能不断呈现。
保持学习状态，关注最新的研究成果和行业趋势，参加干系的学术会媾和研讨会。

此外，参与人工智能社区和与行业专业人士的互换也是非常有益的。
加入在线论坛、参加机器学习竞赛、参与开源项目等可以与同行互换和建立专业网络，从他人的履历中学习和

分享。

最主要的是，转行到人工智能领域须要韶光和不断的实践。
逐步积累知识和履历，将所学的理论知识与实际问题相结合，可以帮助你成功地转型成为一名人工智能专业人士。