自学编程和人工智能是一个系统且需要持续努力的过程。以下是一些建议，帮助你开始这个旅程：
掌握基础知识
数学：学习概率论、线性代数和微积分等，这些是理解机器学习算法和模型的基础。
编程语言：选择Python或R，并掌握基础语法、数据结构和常用库，如NumPy、Pandas等。
学习编程框架
熟悉常用的编程框架，如TensorFlow、PyTorch等，这些框架在人工智能项目中非常有用。
学习机器学习和深度学习
监督学习：掌握线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林、K近邻、朴素贝叶斯等算法。
无监督学习：学习聚类、降维、密度估计等算法。
深度学习：理解神经网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、生成对抗网络（GAN）等模型。
实践项目
通过实际项目来应用所学知识，例如图像识别、自然语言处理、推荐系统等。参与开源项目或自己发起项目，解决实际问题。
持续学习和交流
加入相关的学习群体，如机器学习俱乐部、数据科学论坛等，与其他学习者交流经验和学习资源。
阅读学术论文和最新研究，了解行业动态和最新技术。
使用无代码工具
利用AutoML平台，如Google AutoML、Microsoft Azure ML Studio等，这些工具可以简化模型训练和部署的过程。
编程实践
通过编写代码来实现机器学习算法，加深对理论的理解。可以从简单的项目开始，逐步增加难度。
总结和反思
在学习过程中不断总结和反思，将所学知识运用到实际项目中，通过不断的实践和总结提升自己的能力。
具体步骤
入门阶段
学习Python基础语法、数据结构和常用库。
学习基本的数学概念，如线性代数、概率论和统计学。
中级阶段
学习并实践常见的机器学习算法。
开始学习深度学习模型和算法。
高级阶段
参与复杂的项目，解决实际问题。
阅读和理解最新的研究论文。
扩展阶段
学习其他编程语言和工具，如Java、C++等。
探索不同的应用领域，如计算机视觉、自然语言处理等。
通过以上步骤，你可以逐步建立起自己的编程和人工智能知识体系，并在实践中不断提升自己的能力。记住，自学是一个长期的过程，需要耐心和坚持。