自学AI入门的**方法是‌结合在线课程+动手实践+社区交流‌，‌从Python编程基础开始‌，‌选择TensorFlow/PyTorch框架‌，‌通过Kaggle竞赛巩固技能‌。以下是具体路径：

1. ‌掌握基础工具链‌

   • 先学习Python语法及NumPy/Pandas库，推荐Codecademy的交互式教程（30小时可入门）
   • 数学重点复习线性代数（矩阵运算）和概率论（贝叶斯定理），MIT开放课程足够应对初级需求

2. ‌选择合适学习资源‌

   • 理论类：吴恩达《机器学习》课程（Coursera）搭配《Python机器学习手册》
   • 实战类：Google的Machine Learning Crash Course含Colab在线实验
   • 工具类：PyTorch官方60分钟入门教程+Kaggle微课程

3. ‌建立项目闭环‌

   • 从MNIST手写识别这类经典项目起步，逐步过渡到股票预测/文本分类等现实场景
   • 使用Github管理代码，每个项目包含数据清洗→模型训练→可视化分析全流程

4. ‌加入开发者生态‌

   • 在Stack Overflow解决具体bug，参与AI研习社等中文社区的周赛
   • 关注ArXiv的最新论文时，优先复现带有开源代码的轻量级模型

持续6个月每天2小时学习后，可达到能独立完成端到端AI项目的水平。关键要避免陷入纯理论学习，每学完一个概念立即用代码验证效果。遇到瓶颈时，建议回溯基础概念或更换更小的实践目标。