我打算通过自学的方式掌握机器学习和人工智能，尽管我没有相关的学术背景和技术经验。我发现大学里的编程课程已经过时，因此决定利用在线资源来自学这些领域。我的目标是成为一名全面的机器学习和AI工程师，虽然我不奢望成为这个领域的顶尖专家，但希望通过我的努力能够做出一些有意义的贡献。

我的主要目标是： 1. 利用机器学习和人工智能解决重要问题。 2. 为社会创造价值，不只是因为这些技术流行，而是为了真正创造出有价值的产品。 3. 激励他人踏上学习之旅，通过分享我的学习经历，帮助他们找到自己的道路。

在选择课程时，我主要考虑的因素包括价格、灵活性、项目制学习和课程的回复和评分。综合考虑这些因素，我选择了多个学科的最佳课程，包括计算机科学、数学、数据科学、人工智能和机器学习。通过分析顶级大学的相关课程和自学成功案例，我发现掌握这些知识需要跨学科的学习。

首先，我从数学开始，因为它是机器学习和人工智能的基础。我学习了线性代数、多元微积分、概率论和统计学等内容。我还选择Python作为主要编程语言，并学习了R语言。

接下来，我增加了数据科学、机器学习、人工智能和深度学习的基础课程。在课程的最后阶段，我还学习了一些高级课程，以进一步提升我的技能。

数学基础

为了打好数学基础，我选择了以下课程：

• 数据科学数学技能：这门课程涵盖了集合论、代数、函数、概率论等基础内容。它由杜克大学提供。
• 推论统计：这门课程涵盖了假设检验和置信区间等统计推断方法，同样由杜克大学提供。
• 数学思维导论：这门课程教授如何像数学家一样思考，涵盖数论、实分析和数学逻辑等内容，由斯坦福大学提供。
• 机器学习数学基础：这门课程涵盖了线性代数、多元微积分和降维技术，由帝国理工学院提供。
• 离散优化：这门课程教授如何使用离散优化技术解决复杂问题，由墨尔本大学提供。

计算机科学基础

在计算机科学方面，我选择了以下课程：

• 计算机科学概论：这门课程涵盖了抽象、算法、数据结构、封装、资源管理和Web开发等内容，由哈佛大学提供。
• 编程基础知识：这门课程教授编程的基本概念，包括如何使用Python编写有趣且实用的程序，由多伦多大学提供。

Python基础

对于Python编程，我选择了以下课程：

• 面向所有人的Python：这门课程涵盖了Python编程的基础知识，还包括HTML、XML和JSON等数据格式，由密歇根大学提供。
• Python编程入门：这门课程教授Python的基础知识，包括数据类型、变量、条件语句和循环语句等，由Udacity提供。
• Python编程专业课程：这门课程教授Python编程的高级技巧，包括变量、条件语句、循环语句、列表解析和类继承等，由密歇根大学提供。

掌握R语言

我还学习了R语言，以便更好地进行数据处理和分析：

• 使用R进行软件开发：这门课程涵盖了在数据科学环境中使用R的方法，包括错误处理、目标导向编程、性能分析和调试等，由约翰·霍普金斯大学提供。

机器学习基础

在机器学习方面，我选择了以下课程：

• 机器学习：这门课程涵盖了机器学习、数据挖掘、统计模式识别、有监督和无监督学习等内容，由斯坦福大学提供。

数据科学基础

对于数据科学，我选择了以下课程：

• 数据科学中的Python：这门课程涵盖了Python和Jupyter notebooks、pandas、NumPy、Matplotlib等工具的使用，由加州大学圣迭戈分校提供。
• 数据分析师纳米学位：这门课程涵盖了如何处理和准备数据、创建可视化等内容，由Udacity提供。
• 使用Python进行数据科学：这门课程涵盖了Python在数据科学中的应用，包括绘图、数据表示和文本挖掘等，由密歇根大学提供。

人工智能基础

在人工智能方面，我选择了以下课程：

• TensorFlow实战：这门课程涵盖了如何建立和训练神经网络，以及如何使用自然语言处理系统，由deeplearning.ai提供。

进阶课程

为了进一步提升我的技能，我还选择了以下高级课程：

• 人工智能微型硕士：这门课程涵盖了人工智能的基本原则和应用，由哥伦比亚大学提供。
• 深度学习：这门课程涵盖了深度学习的基础知识，包括神经网络的建立和训练，由deeplearning.ai和斯坦福大学提供。
• 深度学习纳米学位：这门课程涵盖了如何成为神经网络专家，包括如何使用PyTorch建立神经网络，由Udacity提供。
• 高级机器学习：这门课程涵盖了深度学习、强化学习、自然语言处理、计算机视觉等内容，由国立研究大学高等经济学院提供。
• AWS机器学习入门：这门课程涵盖了如何使用Amazon SageMaker和Amazon AI服务，由AWS提供。

附加课程

我还学习了其他一些课程，这些课程对我帮助很大：

• Hadoop和MapReduce简介：这门课程涵盖了Hadoop的基本原理和使用方法，由Cloudera提供。
• 数据结构和算法：这门课程涵盖了基本的算法技术，包括贪心算法、二进制搜索和动态规划等，由加州大学圣迭戈分校提供。
• 在GCP上进行数据工程、大数据和机器学习：这门课程涵盖了如何在Google Cloud Platform上设计和构建数据管道，由Google Cloud提供。
• 使用Git进行版本控制：这门课程涵盖了如何使用Git进行版本控制，由Udacity提供。
• 使用Python调试软件：这门课程涵盖了如何调试Python程序，由Udacity提供。
• 计算神经科学：这门课程涵盖了计算方法在神经科学中的应用，由华盛顿大学提供。

感谢Coursera、edX和Udacity为开放教育做出的贡献，感谢Class Central和CourseTalk为课程选择提供了帮助。希望这些课程能够帮助更多人实现他们的学习目标。