人工智能系统通过以下几种方式进行学习：

数学基础

高等数学：微积分、线性代数、概率论与数理统计等。

编程语言

Python：因其简洁的语法和丰富的库支持，是人工智能领域最常用的编程语言。

Java和C++：也可以作为入门选择。

机器学习

监督学习、无监督学习和强化学习。

常见算法包括线性回归、逻辑回归、决策树、K-Means、DBSCAN等。

深度学习

神经网络的原理和常见架构（如卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络等）。

深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）。

数据处理与可视化

数据科学技能，包括数据处理、数据可视化等。

常用工具包括Pandas、NumPy、Matplotlib等。

自然语言处理

学习自然语言处理的相关技术和工具。

计算机视觉

学习计算机视觉的相关技术和工具。

其他工具与库

Scikit-Learn：用于数据建模和操作。

TensorFlow和PyTorch：用于深度学习的开发和部署。

建议初学者从Python编程基础入手，逐步学习数据科学、机器学习和深度学习的相关知识，并通过实际项目和练习来巩固所学内容。