自学人工智能需要一定的步骤和策略，以下是一些建议帮助你开始：
1. 基础知识准备
数学基础：确保掌握线性代数、概率论与数理统计等数学知识。
编程能力：学习Python或R等编程语言，并熟悉其基本语法和数据结构。
计算机科学基础：了解操作系统、数据结构、算法等计算机科学知识。
2. 核心理论学习
机器学习：学习监督学习、无监督学习、强化学习等范式，掌握决策树、支持向量机、神经网络等算法。
深度学习：学习卷积神经网络、循环神经网络等，并熟悉TensorFlow、PyTorch等框架。
自然语言处理（NLP）：理解如何让计算机理解和生成人类语言。
计算机视觉：学习图像识别、目标检测等技术。
3. 实践项目
参与开源项目：通过参与开源项目了解实际应用中的AI技术，并提升实践能力。
个人项目：根据兴趣选择项目，如图像识别、文本分类等，以实践加深理解。
4. 持续学习
参加研讨会和讨论小组：加入线上或线下AI聚会，与同行交流技术问题和项目经验。
关注最新动态：通过阅读论文、参加会议、加入社区等方式，不断更新知识。
5. 学习资源
在线课程：如Coursera上的Andrew Ng的机器学习课程。
书籍：如《Python机器学习》、《统计学习方法》等。
博客和社区：如Kaggle、GitHub、Medium、Towards Data Science等。
6. 学习技巧
理论与实践相结合：通过实际项目来应用所学知识，加深理解。
提问与学习：学会提问，拆解问题，以及持续学习新知识。
清晰表达：能够清晰表达所学内容，证明理解和掌握。
7. 学习路径
1. 了解人工智能领域。
2. 学习相关基础知识。
3. 学习以机器学习为主的原理知识。
4. 通过实践检验知识，精进技能。
8. 额外建议
选择合适的课程：考虑选择有老师辅导的网课或实体培训班。
利用优质资源：如MIT的AI课程系列视频讲座。
实践趣味项目：如训练AI玩游戏等，增加学习乐趣。
通过上述步骤和资源，你可以开始自学人工智能。记住，持续学习和实践是关键。祝你学习愉快!