AI人工智能可以自学，但需系统规划、持续投入并掌握核心技能。以下是具体建议：

一、可行性分析

1. 资源丰富 ：Coursera、edX等平台提供系统课程，TensorFlow、PyTorch等工具支持实践。

2. 技术成熟 ：深度学习等子领域已实现“无师自通”，如清华大学提出的TTRL方法可让AI自主优化。

二、学习路径规划

1. 确定方向 ：根据兴趣选择机器学习、深度学习、自然语言处理等细分领域。

2. 基础夯实 ：学习数学（线性代数、概率论）和编程语言（Python），掌握TensorFlow、PyTorch等框架。

3. 实践项目 ：通过开源项目或独立构建分类系统（图像识别、文本分类）巩固知识。

三、关键挑战与应对

1. 自律要求高 ：需长期投入，建议制定学习计划并定期复盘。

2. 跨领域知识 ：涉及机器学习、深度学习、计算机视觉等多领域，建议参考权威教材（如Andrew Ng的《机器学习》）。

3. 复杂领域限制 ：自然语言处理、情感识别等需专业指导，可结合社区交流或短期课程提升。

四、进阶建议

1. 人脉与交流 ：加入AI社区，参与讨论和项目合作，加速学习。

2. 持续学习 ：关注最新技术动态，通过数据流优化模型。

AI自学需明确目标、系统学习并勇于实践，结合权威资源与社区支持可高效提升技能。