一、理解基础知识

1. 学计算机科学和编程基础，包含数据结构、算法、编程语言（如Python）等。

2. 理解机器学和深度学的基本概念如神经网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。

二、掌握相关技术

3. 学自然语言应对（NLP）技术，包含文本分析、情感分析、语义理解等。

4. 掌握计算机视觉技术，如图像识别、图像生成、视频解决等。

三、积累实践经验

5. 参与实际项目，熟悉在各个领域的应用场景。

6. 利用开源框架（如TensorFlow、PyTorch）实行实践，掌握模型训练、调优和部署的方法。

四、阅读经典文献

7. 阅读相关领域的经典论文，理解前沿技术和最新研究成果。

8. 学业界大牛的经验和心得提升本身的研究水平。

五、参加培训和竞赛

9. 参加线上线下的培训课程系统学相关知识。

10. 参加竞赛，锻炼自身的实战能力，积累经验。

六、交流与合作

11. 加入技术社区与其他从业者交流心得，共同进步。

12. 与高校、企业等合作，开展跨领域的研究和项目合作。