自学人工智能是 可能的 ，但需要付出大量的时间和精力，并且没有速成的捷径。以下是一些关键点：

1. 时间和精力投入 ：学习人工智能需要大量的时间和精力。即使是在斯坦福大学，大多数学生也需要1到2年的时间来完成课程内容，自学者可能需要1到3年，具体取决于个人的时间安排和背景。

2. 学习资源 ：自学人工智能需要选择合适的学习资源，包括在线课程、教科书、开源代码等。可以尝试观看吴恩达的公开课、下载一些机器学习开源代码（如deeplearning4j）以及阅读权威的教科书。

3. 基础知识和技能 ：人工智能涉及多个学科，包括数学、统计学、编程和算法。自学人工智能需要建立扎实的基础知识，如线性代数、概率和统计、数据处理等。建议先掌握这些基础知识，然后再深入学习编程框架和经典项目。

4. 缺乏指导和反馈 ：自学人工智能意味着需要独立学习和解决问题，缺乏实时的指导和反馈。可以通过加入社区、寻求同学或朋友的帮助以及参与实践项目来获得更多的指导和支持。

5. 持续学习和实践 ：人工智能是一个不断发展的领域，持续学习和实践是掌握人工智能的关键。可以通过写代码、参加竞赛、阅读论文等方式来保持学习和实践。

6. 毅力和耐心 ：自学人工智能需要很强的毅力和耐心，尤其是面对复杂的数学理论和编程问题时。建议制定一个合理的学习计划，并坚持执行。

总结来说，自学人工智能是可能的，但需要付出大量的时间和精力，选择合适的学习资源，建立扎实的基础知识，寻求社区支持和实践经验，并保持持续学习和实践。