入门学习人工智能的程度与实习机会的关系是相对复杂的。因为人工智能领域非常广泛，它包含着很多不同的领域，我将在下面的内容中尽可能从适用性更广的角度提供一些建议。

 

首先，要了解人工智能这个领域的基本知识，包括机器学习、深度学习、自然语言处理等。学习过程中需要掌握一些数学基础，如线性代数、概率论与数理统计等。这些基础知识的掌握程度越深入，将有利于对人工智能的理解和应用。

 

其次，学习一些常用的人工智能工具和框架，如Python、TensorFlow、PyTorch等。这些工具可以帮助开发人员更快速地实现算法，并且在实习中也能很快上手。同时，掌握这些工具的同时，还需要学习一些算法和模型，如支持向量机、卷积神经网络、循环神经网络等，这些算法和模型可以帮助实现各种实际问题。

 

最后，要掌握一些实践经验，尝试参加各种比赛、项目或者自己独立完成一些项目。这些实践经验可以帮助你更加深入地理解算法和模型的实际应用场景，并且可以让你在实习中更加得心应手。以下是一些值得参考的平台和网站：

 

1.       Kaggle: Kaggle是一个著名的数据科学竞赛平台，它为用户提供了丰富的数据集和挑战，让用户可以独立或者组队参加各种数据科学竞赛，涉及领域包括计算机视觉、自然语言处理、推荐系统等。

 

2.       AI Challenger: AI Challenger是中国最大的人工智能竞赛平台之一，它提供了一系列竞赛和挑战，例如“新闻标题生成”、“图像分割”等，参加这些竞赛可以帮助你锻炼技能，学习最新的人工智能技术。

 

3.       Codeforces: Codeforces是一个国际性的算法竞赛平台，它提供了一系列的竞赛和挑战，其中包括人工智能相关的竞赛。参加这些竞赛可以帮助你提升编程能力和算法水平。

 

4.       GitHub: GitHub是一个全球最大的代码托管平台，你可以在上面找到各种开源项目和代码库，其中很多都涉及到人工智能领域，你可以参考这些项目来学习和实践人工智能技术。

 

5.       Udacity: Udacity是一个知名的在线教育平台，它提供了各种人工智能相关的课程和项目，例如“深度学习基础”、“计算机视觉”等，你可以通过学习这些课程和参与项目来提升自己的技能。

 

当你掌握了上述知识和经验之后，可以开始寻找一份人工智能实习。一般来说，人工智能实习可以分为研究型实习和开发型实习两种。这两种实习类型都有其独特的技能要求和挑战。研究型实习通常要求你具备较强的科研能力，包括对算法的深入理解和实验分析等方面的知识。此外，你还需要具备一定的数学和统计学知识，因为在实验分析中这些技能是不可或缺的。如果你擅长从事研究工作，那么研究型实习是一个非常好的选择。另一方面，开发型实习则需要你具备扎实的编程技能，能够实现一些实际的业务需求。这种实习通常需要你掌握一些编程语言和工具，以及数据库、云计算等相关知识。此外，你还需要具备解决问题的能力和良好的团队合作精神。如果你对编程感兴趣，并希望为实际项目做出贡献，那么开发型实习可能更适合你。

 

在找实习的过程中，可以通过一些求职网站或者社交网络来寻找实习机会。同时，还可以关注一些人工智能领域的公众号或者学术网站，获取最新的实习信息。最后，要注意准备好一份优秀的简历和一份能够展现自己实际能力的作品集，这将有助于提高自己的竞争力。