对于本科是数学与统计学相关专业的学生来说，在研究生阶段主攻AI方向是不错的选择，因为AI领域的相关研究方向通常需要具有扎实的数学基础，数学基础好更容易做出成果。但是，相对于计算机专业的学生来说，数学专业的学生在动手实践能力方面会有所欠缺，所以应该加强编程方面能力的培养。
目前AI领域的研究多集中在机器学习（含深度学习）、计算机视觉、自然语言处理和机器人学等领域，其中机器学习的热度比较高，相关的研究也比较系统，所以从机器学习入门AI是不错的选择。
对于非计算机相关专业，同时还没有进入课题组的研一学生来说，在学习机器学习的过程中，一方面要了解机器学习的概念，另一方面也要尽快锻炼自己的编程能力，为研二期间进入课题组做好准备。
目前Python语言在机器学习领域有广泛的应用，我在早期从事机器学习实现时使用的是Java语言，后来改用Python语言之后，明显感觉Python还是比较简单便捷的。另外，Python语言语法简单易学，即使没有任何编程基础也能够掌握。
在掌握Python的基础语法之后就可以开始进行一些简单的机器学习实验了，可以从一些比较常见的算法实现开始，比如knn、决策树、朴素贝叶斯等等，在实验的过程中最好结合实际的场景进行，这样会增强自己的落地实践能力，对于非计算机专业的学生来说，这个环节还是比较重要的。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以