职高学习人工智能可以从以下几个方面入手：
编程基础
学习编程语言如Python或Java的基本语法和常用数据结构。
掌握编程的基本思维方式和解决问题的能力。
数据分析与处理
学习数据的获取、存储和处理方法。
掌握常用的数据分析工具和技术，如数据清洗、特征选择、数据可视化等。
机器学习算法
学习常用的机器学习算法，包括监督学习、无监督学习和强化学习等。
了解算法的原理和应用场景，能够使用机器学习算法解决实际问题。
深度学习
学习深度神经网络的基本原理和常用的深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch等。
能够设计和训练深度学习模型，解决图像识别、自然语言处理等问题。
自然语言处理
学习自然语言处理的基本概念和方法，包括文本分类、情感分析、机器翻译等。
了解常用的自然语言处理工具和技术。
计算机视觉
学习计算机视觉的基本理论和方法，包括图像处理、目标检测、图像分割等。
掌握常用的计算机视觉工具和技术。
数据库与大数据
学习数据库的基本概念和操作，了解大数据的处理和分析方法。
掌握常用的数据库和大数据技术。
实践项目
通过实际操作提升编程和解决问题的能力。
可以参加相关的比赛和培训，与同行交流和学习。
数学基础
人工智能是一个典型的交叉学科，涉及到数学相关知识，如微积分、线性代数、概率论和数理统计等。
工具与平台应用
学习主流AI框架（如TensorFlow、PyTorch）的基础使用。
了解国产AI平台和可视化建模工具的使用，如百度飞桨EasyDL、阿里云机器学习平台。
建议：
制定学习计划：明确学习目标，制定详细的学习计划，并坚持完成每个阶段的小目标。
理论与实践相结合：通过实际项目来巩固所学知识，提升解决问题的能力。
积极参与社区：参与在线社区和论坛，与同行交流，了解最新的技术动态和发展趋势。
通过以上步骤，你可以逐步建立起对人工智能的全面理解，并在实践中不断提升自己的技能。
