AI软件实战教程通常会涵盖从基础概念到实际应用的全过程。以下是一个大致的学习路径：

1、基础知识：首先，你需要了解一些基本的数学知识，如线性代数、概率论和统计学等。这些是机器学习和深度学习的基础。

2、编程语言：选择一门编程语言进行学习，Python 是目前最流行的 AI 编程语言之一，因为它有丰富的库支持，如 TensorFlow、PyTorch、Scikitlearn 等。

3、机器学习基础：学习监督学习、无监督学习、强化学习等基本概念。可以通过在线课程或书籍来学习，例如《HandsOn Machine Learning with ScikitLearn, Keras, and TensorFlow》。

4、深度学习：深入学习神经网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。可以参考《Deep Learning》这本书或者 Coursera 上的 Andrew Ng 的深度学习课程。

5、项目实践：理论学习之后，需要通过实践来巩固所学的知识。可以从简单的项目开始，比如手写数字识别、情感分析等，逐渐过渡到更复杂的项目，如图像分类、语音识别等。

6、持续学习：AI 领域发展迅速，新技术不断涌现，因此需要保持学习的习惯，关注最新的研究和技术动态。

希望这个学习路径对你有所帮助！如果你有任何具体的问题或需要进一步的指导，请随时提问。