自学编程和人工智能是一个循序渐进的过程，需要分阶段进行。以下是一个详细的自学计划：
全面的基础知识
数学基础：学习线性代数（矩阵运算、特征值和特征向量、奇异值分解等）、概率和统计（概率论基础、贝叶斯理论、描述统计、推断统计等）、微积分（导数、积分、偏导数、梯度、泰勒展开等）和优化方法（凸优化、梯度下降法、牛顿法、随机梯度下降法等）。
编程基础：学习Python编程语言，掌握基础语法和数据结构。Python是AI领域最常用的编程语言，学会使用NumPy、Pandas等库进行数据预处理。
熟悉编程框架
学习并掌握常用的编程框架，如TensorFlow或PyTorch，这些框架在深度学习中非常流行。
学习与复现现有的经典项目
通过阅读论文和观看在线课程，了解并复现一些经典的机器学习和深度学习项目，以加深对理论知识的理解。
自己的发展方向
在学习过程中，思考自己感兴趣的方向，如计算机视觉、自然语言处理、强化学习等，并针对该方向进行深入学习。
自主学习
通过阅读书籍、观看视频教程、参加在线课程等方式，自主学习AI领域的最新技术和理论。
项目实践
动手实践，解决实际问题。可以从简单的项目开始，如图像识别、文本分类等，逐步提升自己的实践能力。
论文阅读
阅读最新的AI研究论文，了解前沿技术和应用，拓宽自己的视野。
交流
加入机器学习俱乐部、数据科学论坛等学习群体，与其他学习者交流经验，分享学习资源。
建议
保持耐心和持续学习的态度：AI和编程领域知识更新迅速，需要不断学习和实践。
理论与实践相结合：理论学习固然重要，但更重要的是通过实践项目来巩固所学知识。
选择合适的学习资源：根据自己的学习风格和需求，选择合适的在线课程、书籍和教程。
参与开源项目：通过参与开源项目，可以接触到更多的实际应用和前沿技术，提升自己的综合能力。
通过以上步骤，你可以逐步掌握编程和人工智能的基本知识和技能，并在实践中不断提升自己的能力。