自学人工智能（AI）是一个非常有挑战但同时也充满乐趣的过程。以下是一些建议，帮助你开始你的AI自学之旅：

1、基础知识
数学基础：AI和机器学习依赖于一些数学知识，尤其是线性代数、概率论与统计学、微积分等。
推荐资源：
[Khan Academy](https://www.khanacademy.org/) 提供免费的数学课程。
《线性代数及其应用》(Gilbert Strang) 或者《概率论与数理统计》(Dimitri P、Bertsekas)。
编程技能：Python 是 AI 和机器学习领域最常用的编程语言，因为它有许多强大的库支持。
学习资源：
[Codecademy](https://www.codecademy.com/) 提供 Python 入门课程。
[Automate the Boring Stuff with Python](https://automatetheboringstuff.com/) 是一本非常适合初学者的书籍。

2、核心概念
学习机器学习的基本概念，包括监督学习、无监督学习、强化学习等。
了解深度学习的基础，如神经网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。
学习常见的算法和技术，例如回归、分类、聚类、梯度下降等。

3、在线课程
Coursera 上的 Andrew Ng 的《机器学习》课程是入门的好选择。
edX 上也有许多关于人工智能和机器学习的免费课程。
Fast.ai 提供免费的深度学习课程，适合希望快速上手实践的人。

4、动手实践
使用 Jupyter Notebook 进行代码实验。
在 Kaggle 上参与比赛或尝试解决实际问题。
使用开源框架，如 TensorFlow、PyTorch 等，这些工具可以帮助你快速构建和训练模型。

5、阅读论文和书籍
阅读经典的 AI 和机器学习论文，了解最新的研究进展。
推荐书籍：
《深度学习》(Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville)
《统计学习方法》(李航)

6、加入社区
参与 AI 相关的论坛和社区，如 Reddit 的 r/MachineLearning。
加入本地或线上的 AI 学习小组，与其他学习者交流经验。

7、项目实践
完成一个小型项目，比如图像识别、自然语言处理、推荐系统等。
将学到的知识应用到实际问题中，这样可以加深理解并积累经验。

8、持续学习
AI 是一个快速发展的领域，保持对新技术的关注非常重要。
关注学术会议和研讨会，如 NeurIPS、ICML 等。

通过以上步骤，你可以逐步建立起对 AI 的理解，并在实践中不断提升自己的能力。祝你学习愉快！