作為一名科技工作者，我來回答一下這個問題。

首先，自學AI相關知識還是具有較大難度的，原因涉及到三個方面ai，其一是AI技術涉及到的基礎知識比較多，是典型的多學科交叉領域，需要學習者具有數學、控制學、哲學、經濟學、語言學等方面的知識，整體知識量比較大。

其二是AI技術體系尚不成熟，依然有大量的研發課題等待突破，這就導致學習AI的過程往往需要有比較專業的指導，這樣才能在遇到問題時有更好的解決思路，這也是為什么目前人工智能領域的人才培養依然以研究生教育為主。

其三是AI技術的學習過程對于實驗環境的要求比較高，學習AI相關技術一定離不開實驗，而大部分AI實驗需要有數據和算力的支撐，這對于很多自學者來說是比較大的門檻。目前不少高校會建立自己的數據中心ai，一個重要的目的就是為培養大數據和人工智能人才奠定基礎，而數據中心的建設往往需要較大的投入，同時建設周期也相對比較長。

雖然自學AI技術具有較大的難度，但是對于一部分基礎知識（數學）比較扎實的初學者來說，可以從機器學習開始入手，可以利用目前開放出來的數據集做一些相關實驗，雖然學習過程可能會相對慢一些，但是也會有所收獲。

目前對于初學者來說，可以重點關注一下人工智能平臺（視覺、自然語言處理等）知識，在掌握了人工智能平臺的相關知識之后，可以找一個實習崗位，從而深入人工智能領域。采用這種方式學習人工智能技術，不僅學習難度相對比較低，而且可操作性也比較強，對于就業也有一定的幫助。

我從事互聯網行業多年，目前也在帶計算機專業的研究生，主要的研究方向集中在大數據和人工智能領域，我會陸續寫一些關于互聯網技術方面的文章，感興趣的朋友可以關注我，相信一定會有所收獲。

如果有互聯網、大數據、人工智能等方面的問題，或者是考研方面的問題，都可以在評論區留言，或者私信我！