入门神经网络最好有一个流程化的学习过程，初期可以从以下这几个方面入手：

1. 了解基础概念

首先要知道人工智能的基本定义和发展历史。

人工智能是指让机器模拟和展现人类智能的一门科学和技术领域，它包括了很多子领域，如机器学习、自然语言处理、计算机视觉等。

人工智能的发展历史可以追溯到20世纪50年代，随着计算能力的提升和算法的发展，人工智能逐渐取得了显著的进展。

而神经网络是一种模仿人脑神经元网络建立的计算模型，它由一系列互相连接的人工神经元组成，可以通过学习和调整神经元之间的连接权重来实现相关任务。

当神经网络接收输入数据时，每个神经元会进行权重计算和激活函数处理，将结果传递给下一层神经元，最终产生输出。

 

2. 学习机器学习基础知识

机器学习作为人工智能的一个重要分支，它着重于构建能够自动从数据中学习和改进的算法和模型。

它可以分为三类基本学习类型：监督学习、无监督学习和强化学习。

监督学习是指利用带有标签的训练数据来训练模型，使其能够根据输入数据预测或分类；

无监督学习是指处理无标签数据，通过学习数据内在的结构和模式来进行聚类或降维等任务；强化学习则是通过代理和环境的交互，以最大化累积奖励来学习决策策略。

常见的机器学习算法包括线性回归、逻辑回归、决策树和支持向量机。

线性回归是一种用于建立输入和输出之间线性关系的算法，适用于预测连续数值变量；

逻辑回归是一种用于分类问题的算法，通过学习数据样本的特征和标签之间的关系，实现对新样本的分类预测；

决策树是一种非常直观的分类和回归算法，通过将数据特征进行分支划分，最终形成一棵树模型；

支持向量机是一种基于线性和非线性的二分类算法，具有很好的泛化能力。

 

3. 学习深度学习和神经网络

深度学习是一种机器学习的分支，使用多层的神经网络模型来提取和学习数据的高阶特征。它具有更强大的表达能力和学习能力，适用于处理大规模复杂数据。

深度学习的核心技术是神经网络，它包含输入层、隐藏层和输出层，其中隐藏层可以有多个，深度学习通过多层次的特征抽象来实现对数据的建模和学习。

常见的深度学习模型：

卷积神经网络（CNN）是一种特殊的神经网络模型，通过共享权重和局部感知野，非常适合图像识别及计算机视觉任务；

循环神经网络（RNN）是一种能够处理序列数据的神经网络模型，通过自反馈机制，记忆和重用先前的信息；

长短期记忆网络（LSTM）是一种改进的RNN，通过精心设计的记忆单元，更有效地处理长期依赖关系。

4. 学习使用编程工具与框架

首先需要选择一种常用的编程语言，来进行学习，比较建议大家用Python

Python作为一种简洁而强大的编程语言，在机器学习和深度学习领域具有广泛的应用和丰富的生态系统。它易于学习和使用，适合探索和实现人工智能算法。

其次学习使用流行的深度学习框架。

TensorFlow是一个开源的深度学习框架，提供丰富的高级API和工具，能够加速模型的构建和训练过程。

PyTorch是另一个备受青睐的深度学习框架，它提供灵活的动态计算图机制，适用于研究和快速原型开发。

随着学习深入，你将进一步掌握各种复杂的神经网络模型、优化算法以及与之相关的数学和统计概念。

当然，我们的学习和实践经历也会对你的深度学习和人工智能学习过程，产生显著的影响，因此每个个体的进度都不尽相同。