自学AI工程师是一个系统且需要持续努力的过程。以下是一些建议的步骤：

学习编程语言和计算机科学基础知识

编程语言：Python是AI领域的首选编程语言，因其简洁易上手且拥有丰富的库和框架。Java、R、Julia和SQL也是常用的AI相关语言。

计算机科学基础：理解编程基本概念、数据结构、算法等，为后续的AI学习打下坚实的基础。

掌握数学基础

线性代数：处理高维数据的基础。

概率论与统计学：理解和构建AI模型的关键工具。

微积分：在某些AI算法中也有应用。

学习机器学习和深度学习

经典算法：从决策树、支持向量机、随机森林等经典机器学习算法入手，了解它们的基本原理和应用场景。

深度学习模型：深入学习神经网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等模型。

实践项目

小项目：从简单的项目开始，如图像识别、文本分类等，逐步增加难度。

开源项目：参与开源项目，积累实际经验，了解实际开发流程和团队协作。

参加在线课程和讲座

在线课程：如Coursera、Udacity、edX等平台提供的AI相关课程，系统学习AI知识并获得认证证书。

讲座和研讨会：加入AI相关的社群和论坛，与其他学习者和专家交流心得，关注行业动态。

阅读书籍和论文

经典教材：阅读《人工智能：一种现代的方法》、《深度学习》等经典教材。

最新论文：关注最新的AI研究成果和技术动态，保持好奇心和学习动力。

持续自我学习

技术更新：AI领域技术更新迅速，需要持续学习新技术和应用。

项目实战：通过实际项目应用，不断锻炼自己的AI技能。

通过以上步骤，你可以逐步自学成为AI工程师。记住，学习是一个持续的过程，不要急于求成，保持耐心和好奇心，不断实践和探索。