系统自学人工智能需要有一定的数学和编程基础。下面是一些学习人工智能的步骤和方法：
1. 学习数学和编程基础知识：人工智能的基础是数学和编程，需要掌握高中数学、线性代数、概率论、微积分等数学知识，以及 Python、C++等编程语言。
2. 学习机器学习和深度学习：机器学习和深度学习是人工智能的核心技术，需要掌握常用的机器学习算法（如决策树、逻辑回归、SVM、聚类等）和深度学习算法（如卷积神经网络、循环神经网络、自编码器等）。
3. 学习数据分析和处理：人工智能需要大量的数据支持，需要掌握数据分析和处理技术，包括数据挖掘、数据清洗、特征提取等。
4. 学习自然语言处理和计算机视觉：自然语言处理和计算机视觉是人工智能的重要应用领域，需要掌握常用的自然语言处理技术（如分词、词性标注、命名实体识别等）和计算机视觉技术（如图像识别、目标检测、语义分割等）。
5. 参加在线课程和培训：如 Coursera、Udacity、edX 等平台上有大量的人工智能相关课程和培训，可以选择适合自己的课程进行学习。
6. 参加开源社区和竞赛：加入人工智能相关的开源社区和竞赛，可以与其他专业人士交流、学习和分享经验，提高自己的技能和知识。
总的来说，系统自学人工智能需要长期的学习和实践，需要不断地积累经验和知识。
