首先，要节制踏实的根本知识，包括操作系统、编程措辞、数据构造和算法等。对付操作系统，要熟习常见的 Windows、Linux 等系统的基本操作和事理。编程措辞的选择可以根据个人兴趣和运用处景，如 Python 因其大略易学和丰富的库在数据剖析和人工智能领域广泛运用，Java 在企业级开拓中霸占主要地位，C++在性能哀求较高的场景表现出色。
其次，实践是关键。通过参与实际项目，可以更深入地理解和运用所学知识。可以从大略的小项目入手，如开拓一个大略的打算器程序，逐步提升到繁芜的系统。
再者，要关注行业动态和最新技能。AI 领域不断推陈出新，新的框架和算法层出不穷。跟上时期步伐，学习像 TensorFlow、PyTorch 这样的深度学习框架，理解自然措辞处理、打算机视觉等热门方向的发展趋势。
此外，参加线上线下的技能社区和互换活动也是必不可少的。与同行互换履历、分享心得，能够拓宽视野，获取更多的学习资源和灵感。
总之，在 AI 时期学习打算机须要理论与实践相结合，紧跟技能潮流，不断探索和创新，才能在这个充满机遇和寻衅的时期中脱颖而出。