AI是一个广阔而复杂的领域，以下是一个针对AI学习计划的建议：

1. 基础数学知识：AI涉及到很多数学概念和算法，包括线性代数、概率论、统计学、微积分等。建议先打好数学基础，确保对这些概念有一定的理解。
2. 机器学习基础：学习机器学习的基本概念和算法，包括监督学习、无监督学习、强化学习等。了解常见的机器学习算法，如线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机、聚类算法等，并掌握它们的原理和应用场景。
3. 深度学习：深度学习是AI领域的热门技术，学习深度学习的基础概念和算法，如神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。了解深度学习的原理和常见的深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch等。
4. 自然语言处理（NLP）：NLP是AI领域的一个重要应用领域，学习自然语言处理的基本概念和技术，如文本处理、词向量表示、语义分析、机器翻译等。
5. 计算机视觉：计算机视觉是AI领域的另一个重要应用领域，学习计算机视觉的基本概念和技术，如图像分类、目标检测、图像生成等。
6. 强化学习：学习强化学习的基本原理和算法，了解马尔可夫决策过程、值函数、策略梯度等概念。
7. 数据处理和特征工程：学习数据处理和特征工程的基本技术，包括数据清洗、特征选择、特征提取、特征转换等。
8. 实践项目：通过实践项目来巩固所学知识，可以参加一些开放的数据科学竞赛或自己找一些数据集进行实践，例如构建一个简单的机器学习模型或训练一个深度学习模型。
9. 学习资源：除了在线教程和学术论文外，还可以参考一些经典的AI书籍，如《Pattern Recognition and Machine Learning》、《Deep Learning》等。
10. 持续学习和跟进最新进展：AI领域发展迅速，新的算法和技术不断涌现。要跟随最新的研究进展、参与社区讨论，参加学术会议和研讨会。

请注意，在进行AI学习过程中，要遵守相关法律法规，不涉及违法和道德问题。希望你在学习AI的过程中取得成功！