Qual é a melhor maneira de aprender a realidade aumentada?

Bem isso dependeria do que você quer fazer exatamente com Realidade Aumentada.

Se você quiser escrever uma aplicação para isso, olhe os protótipos de hardware existentes, como Meta e Hololens, compre o que você precisa para o seu aplicativo (ou seja, Meta mais para o trabalho de braços, Hololens é melhor para ver as coisas longe, ambos têm seus prós e contras em termos de campo de visão e registro/ rastreamento, olhe para isso). Além disso, estude as APIs disponíveis e certifique-se de que são adequadas para a sua aplicação. Uma vez obtido o protótipo, configure-o e comece a codificar/aprender a API em profundidade.

Se você estiver mais interessado nos aspectos de pesquisa por trás dos fones de ouvido, desenvolvendo melhores fones de ouvido ou tecnologias que são úteis para um amplo espectro de aplicações de RA, procure publicações de pesquisa em lugares como Google Scholar, Web of Knowledge e ResearchGate (você também pode encontrar um medley de informações/tutoriais úteis com as antigas pesquisas do Google e na Wikipedia). Existem várias áreas potenciais de pesquisa (que quase sempre têm alguma sobreposição). Estas podem ser ainda subdivididas em subtópicos.

-Hardware optics & rendering: conflito de vergência-acomodação, aspectos relacionados com a latência, pupil/eye-tracking para AR/VR, foveated rendering, varifocal e multifocal / light-field displays, etc.
-Tracking/ego-motion/registration: vision-based e IR-based, IMU-based, métodos híbridos, filtragem, etc.
- Reconstrução 3D (também fatores de rastreamento/ego-moção, mas muito mais focado em SLAM / reconstruir a geometria, geometria móvel, segmentação simultânea ajudando na reconstrução, estrutura cinemática da geometria, propriedades materiais, iluminação da cena, etc.
- Networking: plataformas distribuídas de conteúdo/partilha para aplicações AR/VR, coordenação entre auscultadores e outros dispositivos informáticos viáveis, etc.
- Como relacionado a aplicações AR, semântica / problemas de visão computacional de nível superior, tais como segmentação de objetos, detecção / reconhecimento, rastreamento, classificação, lógica
- Interação & aplicações no contexto AR: háptica, interação de nível superior & GUI baseada em entradas de visão computacional, ensino / treinamento / simulação

Você só tem que descobrir o que mais lhe interessa, e começar a aprender.
Espero que isso ajude!