学习人工智能软件的资源和方法有很多，以下是一些推荐的学习途径：
在线视频教程
B站：有许多关于人工智能的教程视频，适合初学者入门学习。
书籍推荐
《Python编程》：适合初学者学习Python基础。
《流畅的Python》：适合进阶学习，帮助从基础到高级的进阶。
在线学习平台
Coursera：提供由知名大学和企业提供的在线课程，涵盖AI大模型的原理、应用和实践。
Udemy：提供大量关于AI大模型的在线课程，内容多样，适合不同水平和需求的学习者。
中国大学MOOC：由北京理工大学开设的《Python机器学习应用》课程，面向初学者的机器学习课程。
企业平台
微软：人工智能公开课，介绍微软公有云平台Azure上与人工智能相关的服务、技术和工具产品。
科大讯飞：AI大学，提供语音识别、语音合成、语义理解等关键技术课程。
OpenAI官网：提供关于GPT系列大模型的最新动态、API文档、学习资源和教程。
TensorFlow官网：提供关于TensorFlow框架的教程、文档和案例。
PyTorch官网：提供PyTorch框架的教程、文档和社区资源。
社区和论坛
GitHub：包含大量开源的AI大模型项目和代码，适合有一定编程基础的开发者通过实践深入学习AI大模型。
Kaggle：提供AI大模型的竞赛项目和数据集，适合对实战项目感兴趣的开发者、数据科学家和机器学习工程师。
Analytics Vidhya：数据分析和数据科学的专业人员提供的基于社区的知识平台。
其他资源
动手学深度学习：深度学习入门的书籍、教程和课程，以Python和MXNet框架为基础。
AI Walker：聚焦于图像复原、网络架构、图像分割等方向的学习资源。
DeepSeek：手机里的AI学习App，为用户量身定制学习计划，精准推送学习资料。
根据你的学习需求和基础，可以选择适合的学习资源和方法。对于初学者，建议从在线视频教程和基础书籍开始，逐步深入到在线课程和社区资源。对于有一定编程基础的开发者，可以参与开源项目、竞赛和深度学习框架的学习。