AI自学编程可以遵循以下步骤：
确定基础
如果完全没有编程基础，建议先学习Python等易于上手的编程语言，并通过编写简单的脚本来熟悉编程环境。
如果有一定的编程基础，可以直接开始学习新的编程语言或框架。
学习数学基础
AI编程涉及大量的数学知识，包括线性代数、概率论和统计学、微积分等。这些基础知识对于理解AI算法和模型至关重要。
掌握编程基础
学习至少一种编程语言，如Python。Python在AI领域应用广泛，有许多开源工具库可供使用。
了解面向对象编程（OOP）的概念和原则，这是建立稳健代码架构和模块化的基础。
学习机器学习和深度学习
了解机器学习的基本概念、算法和应用，包括监督学习、无监督学习和强化学习等。
学习深度学习的基本原理和神经网络结构，掌握常用的深度学习框架，如TensorFlow或PyTorch。
实践项目
参与一些真实的AI项目，如图像识别、自然语言处理、推荐系统等，通过实践来巩固所学知识，并提高解决问题的能力。
可以从简单的项目开始，逐步挑战更复杂的项目，如使用机器学习算法进行房价预测或图像分类。
利用AI工具
使用AI驱动的编程助手，如Amazon Q Developer、GitHub Copilot和JetBrains AI Assistant，这些工具可以帮助你更高效地编写代码。
利用AutoML平台，如Google AutoML、Microsoft Azure ML Studio等，这些平台可以帮助你自动训练模型并生成代码。
持续学习和调试
AI编程是一个不断学习和进步的过程，需要持续学习新的算法和技术。
在编写代码时，学会利用AI工具进行调试和优化，提高代码质量和效率。
通过以上步骤，你可以逐步掌握AI编程技能，并能够独立完成一些复杂的AI项目。建议在学习过程中多动手实践，不断积累经验，提高自己的编程和AI应用能力。