自学AI（人工智能）需要一定的规划和坚持，但通过以下步骤，你可以有效地开始和持续学习：

1、基础知识准备
数学基础：线性代数、概率论、统计学、微积分等是理解AI算法的基础。
编程技能：Python是AI领域最常用的编程语言，掌握Python是必不可少的。其他语言如R、Java、C++等也在某些特定领域有应用。

2、学习资源
在线课程：Coursera、edX、Udemy等平台上有大量关于AI和机器学习的课程，如斯坦福大学的机器学习课程（Coursera）。
书籍：经典的书籍如《深度学习》（Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville著）、《模式识别和机器学习》（Christopher Bishop著）等。
博客和论坛：关注一些AI领域的博客和论坛，如KDnuggets、arXiv、Reddit的r/MachineLearning和r/AI等。

3、实践
项目实践：通过Kaggle等平台参加竞赛或完成项目，将理论知识应用于实践。
开源项目：参与GitHub上的开源AI项目，或者自己创建项目来实践所学知识。

4、深入学习
专注领域：AI是一个广泛的领域，选择一个你感兴趣的方向（如计算机视觉、自然语言处理、强化学习等）进行深入学习。
阅读论文：阅读最新的研究论文，了解AI领域的最新进展。arXiv是获取最新论文的重要平台。

5、保持更新
关注最新发展：通过学术会议（如NIPS、IJCAI、ICML）、期刊和博客了解AI的最新发展。
参加社区活动：加入AI相关的社区、论坛和线下活动，与其他学习者和专业人士交流。

6、构建自己的学习路径
设定目标：明确自己的学习目标，是为了从事相关工作、做研究还是出于兴趣。
制订计划：根据目标制定学习计划，包括学习内容、实践项目等。

7、工具和框架
熟悉AI框架：TensorFlow、PyTorch等是流行的深度学习框架，熟悉至少一种框架对于实践AI项目非常重要。

8、耐心和坚持
持续学习：AI领域发展迅速，需要持续学习新的知识和技术。
克服困难：学习过程中会遇到各种挑战，保持耐心和坚持是成功的关键。

通过上述步骤，你可以有效地自学AI，并在这一领域不断进步。