学习人工智能软件需要掌握一系列的基础知识和技能，以下是一些建议的学习步骤：

学习编程语言

Python：被认为是AI开发的首选语言，因其易学性和丰富的AI库支持，如TensorFlow、PyTorch和Scikit-learn等。

C++：适合对执行速度要求高的项目，如游戏开发和实时系统。

Java：适用于NLP和搜索算法等，也常用于神经网络开发。

Lisp：因其灵活性在AI原型设计和实验中表现出色，但由于其古老性，掌握者相对较少。

掌握数学和统计学基础

学习线性代数、微积分、概率和统计等基本概念，这些是机器学习和深度学习的基础。

了解AI的基本知识

掌握AI的定义、分类、算法、模型、数据处理和应用等基础知识。

熟悉AI工具库和框架

学习并熟练使用如Scikit-Learn、TensorFlow、PyTorch等机器学习和深度学习框架。

参加AI课程和培训班

可以选择在线课程、大学课程或社会上的线下培训班，系统学习AI知识和技能。

加入AI社区和论坛

参与AI社区和论坛，如GitHub、Reddit、Stack Overflow等，与其他AI爱好者和专业人士交流和学习。

动手实践AI项目

通过实际项目来应用所学知识，如构建图像识别、文本分类等简单的AI系统。

持续学习和探索

AI领域发展迅速，需要不断学习新技术和应用，关注最新的研究论文和开源项目。

学习AI绘画和其他应用

如果对AI在特定领域如绘画、建筑设计中的应用感兴趣，可以学习相关的软件工具，如Adobe Photoshop、Corel Painter，并结合AI技术进行实践。

通过以上步骤，你可以逐步建立起在人工智能领域的知识和技能，并在实践中不断提高。记住，学习AI是一个持续的过程，需要耐心和持续的努力。