1. 想学人工智能从哪入手：初步思考

想学人工智能从哪入手，实际上是一个多层次的问题。首先，我们需要明确自己的目标和兴趣。这可能是为了提升职业技能，也可能是对新技术的好奇心驱使。无论出于何种原因，这个问题提醒我们在进入人工智能领域之前，要有一个清晰的方向。

2. 确定学习路径：基础知识与应用场景

确定了学习目的后，我们就可以开始规划我们的学习路径了。这包括两个方面：基础知识和应用场景。对于基础知识，首要的是掌握数学（尤其是线性代数、概率统计和微积分）以及编程语言（如Python）。这些工具将作为我们接下来的AI学习旅程中的基本武器。

3. 数据处理与算法工程师之路

数据处理能力至关重要，因为它直接关系到模型训练的质量。在这个阶段，我们需要学会如何有效地收集、清洗、分析和存储数据。此外，还应该深入了解机器学习算法及其各自适用的场景，比如监督式机器学习、无监督机器学习等。

4. 实战经验与项目管理

理论固然重要，但没有实践来验证理论，就像不开火车一样难以实现目标。在这一阶段，我们应当尝试参与一些实际项目，以便将所学应用到现实中，同时也能锻炼自己解决复杂问题的能力。同时，对于大型项目而言，良好的项目管理也是至关重要的，它包括资源分配、团队协作以及时间管理等方面。

5. 深度学习时代背景下的挑战与机遇

随着深度神经网络技术不断发展，深度学习已经成为现代AI研究的一个热点领域。不过，由于计算需求巨大，并且相对来说更为复杂，这一领域也带来了新的挑战，如过拟合、高计算成本等。因此，在这部分内容中，我们会探讨如何克服这些障碍，以及深度学习在未来AI发展中的潜在影响。

6. 人工智能伦理道德及法律框架

随着技术进步，越来越多的人担忧AI可能引发的一系列伦理道德问题，如隐私保护、大规模失业以及决策透明度等。此外，还有一些国家正致力于制定相关法律框架以规范AI行业，使之更加健康稳健发展。在这一部分，我将解析这些伦理道德及法律框架，以及它们对于个人或企业进行人工智能研发工作时所扮演角色的作用。

结语：

想要真正地“从零开始”走向人工智能领域，不仅仅是一门艺术，更是一项系统工程。你必须准备好投身其中，将所有的心血都倾注进去，无论是在理论上的理解还是在实践上的应用。当你能够融会贯通时，你才真正走上了通往成功的人工智能之路。而我相信，只要坚持不懈，一切困难都会被超越，最终达到你的目标。