作为一名科技工作者，我来回答一下这个问题。
首先，自学AI相关知识还是具有较大难度的，原因涉及到三个方面ai，其一是AI技术涉及到的基础知识比较多，是典型的多学科交叉领域，需要学习者具有数学、控制学、哲学、经济学、语言学等方面的知识，整体知识量比较大。
其二是AI技术体系尚不成熟，依然有大量的研发课题等待突破，这就导致学习AI的过程往往需要有比较专业的指导，这样才能在遇到问题时有更好的解决思路，这也是为什么目前人工智能领域的人才培养依然以研究生教育为主。
其三是AI技术的学习过程对于实验环境的要求比较高，学习AI相关技术一定离不开实验，而大部分AI实验需要有数据和算力的支撑，这对于很多自学者来说是比较大的门槛。目前不少高校会建立自己的数据中心ai，一个重要的目的就是为培养大数据和人工智能人才奠定基础，而数据中心的建设往往需要较大的投入，同时建设周期也相对比较长。
虽然自学AI技术具有较大的难度，但是对于一部分基础知识（数学）比较扎实的初学者来说，可以从机器学习开始入手，可以利用目前开放出来的数据集做一些相关实验，虽然学习过程可能会相对慢一些，但是也会有所收获。
目前对于初学者来说，可以重点关注一下人工智能平台（视觉、自然语言处理等）知识，在掌握了人工智能平台的相关知识之后，可以找一个实习岗位，从而深入人工智能领域。采用这种方式学习人工智能技术，不仅学习难度相对比较低，而且可操作性也比较强，对于就业也有一定的帮助。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！
