这问题，当年我也问过自己无数遍。看着网上漫天飞的课程广告，听着各种“零基础速成AI工程师”的口号，一时间真懵逼。仿佛学AI就像去超市买菜，挑一个顺眼的付钱就行。但真上手了才知道，这可不是买菜，这是要脱层皮、掉头发的真本事。

要说最系统、最扎实的地方，那肯定还是大学，特别是那些名校的计算机系或者专门的人工智能学院。别的不说，那里的师资力量、课程体系，是经过几十年甚至上百年沉淀的。从最基础的高等数学、线性代数、概率论，到数据结构、算法、操作系统、计算机网络，再到机器学习、深度学习的理论，一步一个脚印。在那里，你不仅仅是学技术，更是学一种科学思维，一种解决问题的方法。实验室的资源、导师的指导、周围一帮同样聪明、好学的同学，那种学习氛围是无可替代的。随便拉个同学出来聊两句，可能就能给你不少启发。而且，大学文凭，尤其是好学校的，在求职的时候，那真是实打实的敲门砖。不过嘛，这条路，门槛高啊，不是你想进就能进的，得靠高考“千军万马过独木桥”。而且周期长，本科四年，研究生两年三年，不是一时半会儿的事儿。毕业了也别以为就万事大吉，大学里学的理论多，实践少，等你真正去公司，很多东西还得从头摸索。但底子硬啊，学什么都快。

那对于已经工作了，或者没机会去大学的人呢？在线教育呗！这几年，各种MOOC平台、在线课程简直是爆炸式增长。Coursera、edX上的课，质量真是没得说，特别是吴恩达老师的几门课，简直是经典，入门必看！讲得深入浅出，条理清晰，听完感觉自己瞬间变牛逼了（错觉！）。国内也有很多不错的平台，网易云课堂、慕课网、极客时间，内容丰富，价格也相对亲民。B站上更是野生大神云集，各种手把手教你搭环境、跑代码的视频，有时候比收费课还实用，毕竟是免费的嘛！在线学习的好处太明显了：灵活、方便、成本低。坐在家里，穿着睡衣，就能听全球顶尖教授讲课，多爽！但是，这玩意儿太太太考验你的自律能力了！没有老师盯着，没有同学一起，一个人对着屏幕，很容易走神、犯懒、半途而废。遇到卡壳的地方，一个bug可能就让你抓狂一整天，还没有人能随时问。所以，选在线课程，得先问问自己，是不是个能管住自己的人。而且，在线课程的质量也是参差不齐，得擦亮眼睛，多看看评价，别交了智商税。

还有一种选择，是各种线下培训班，或者叫AI训练营。这种通常周期比较短，几个月，号称能让你快速入门，甚至推荐就业。这种班，优点是有人带着学，有固定的学习计划，学习氛围可能比在线好一点点，至少能见到活人。有些培训班的项目设置也比较实用，学完就能上手做点东西。但缺点也突出：贵！动辄几万块，不是小数目。而且，培训班的水平良莠不齐，有些确实干货满满，有些可能就是收割韭菜，讲点皮毛。更重要的是，这种速成班，往往理论基础讲得不够深入，就像盖楼只搭了个漂亮的框架，地基可能不牢。真遇到复杂问题，或者需要创新的时候，就会显得力不从心。如果你是想快速转行，有点经济基础，又实在不知道从哪儿下手，这种方式倒可以考虑，但一定要擦亮眼睛，多方打听，看看他们的口碑、课程大纲、师资力量，最好能跟已经结业的学员聊聊。

但说实话，无论你选择哪条路，自学和实践才是绕不开的硬核部分。那些真正牛逼的AI大佬，哪个不是靠自己啃书、读论文、写代码、Debug一路杀出来的？书嘛，除了大学教材，像西瓜书（周志华的《机器学习》）、花书（Goodfellow等人的《深度学习》）那都是经典，值得反复看、反复琢磨。论文是了解最新进展的窗口，虽然刚开始看可能像天书，但硬着头皮看下去，慢慢就懂了。光看不练假把式，动手做项目太重要了！去GitHub上找开源项目，克隆下来，运行，研究代码，尝试修改，甚至自己从头搭一个简单的模型。参加像Kaggle这样的数据科学竞赛平台，用真实数据解决问题，在实战中学习，那种感觉，痛并快乐着！力扣（LeetCode）之类的平台，刷刷算法题，保持编程手感，练练数据结构和算法基本功，这玩意儿就像练武功蹲马步，枯燥但essential（重要）。

别忘了社区的力量！技术社区简直是宝藏啊！知乎上有很多高质量的AI话题和问答，能帮你理清概念，看到不同的观点。各种技术论坛、CSDN、博客园，Stack Overflow更是解决bug的神器，你遇到的问题，99%前人都遇到过。积极参与社区讨论，向别人请教，分享自己的心得，甚至给开源项目贡献代码，都能让你成长得更快。学习这东西，有时候不是一个人闷头苦学效率最高，交流和分享能打开你的思路。参加线下的技术沙龙、会议，认识同行，听听大佬的分享，也能让你保持热情和视野。

所以啊，“想学ai人工智能在哪学”这个问题，答案其实不是唯一的地点，而是多条路径的结合，更是你自己的选择和努力。大学提供最扎实的基础，在线课程给你灵活性和资源，培训班或许能帮你快速入门，但最终让你走到远方的，是你自学的毅力、实践的勤奋，以及在社区中与人连接、共同成长的智慧。

别光想了，也别被各种信息轰炸得眼花缭乱。选一条你觉得最适合自己的路，或者把几条路结合起来走。更重要的是，现在就开始！从一门Python课也好，从一本数学书也好，从一个简单的机器学习模型也好。动手！动手！动手！别怕犯错，别怕困难。AI这片海，深邃又迷人，值得你一跃而下，去探索，去征服。加油吧，未来的AIer！这趟旅程，痛，但值！