謝謝邀請！
作為一名計算機專業的研究生導師（大數據和機器學習方向），我來回答一下這個問題。
對于本科是數學與統計學相關專業的學生來說，在研究生階段主攻AI方向是不錯的選擇，因為AI領域的相關研究方向通常需要具有扎實的數學基礎，數學基礎好更容易做出成果。但是，相對于計算機專業的學生來說，數學專業的學生在動手實踐能力方面會有所欠缺，所以應該加強編程方面能力的培養。
目前AI領域的研究多集中在機器學習（含深度學習）、計算機視覺、自然語言處理和機器人學等領域，其中機器學習的熱度比較高，相關的研究也比較系統，所以從機器學習入門AI是不錯的選擇。
對于非計算機相關專業，同時還沒有進入課題組的研一學生來說，在學習機器學習的過程中，一方面要了解機器學習的概念，另一方面也要盡快鍛煉自己的編程能力，為研二期間進入課題組做好準備。
目前Python語言在機器學習領域有廣泛的應用，我在早期從事機器學習實現時使用的是Java語言，后來改用Python語言之后，明顯感覺Python還是比較簡單便捷的。另外，Python語言語法簡單易學，即使沒有任何編程基礎也能夠掌握。
在掌握Python的基礎語法之后就可以開始進行一些簡單的機器學習實驗了，可以從一些比較常見的算法實現開始，比如knn、決策樹、樸素貝葉斯等等，在實驗的過程中最好結合實際的場景進行，這樣會增強自己的落地實踐能力，對于非計算機專業的學生來說，這個環節還是比較重要的。