我自学的方法通常是找几本详尽的书籍，从头到尾阅读。如果你想要进入自然语言处理（NLP）、人工智能（AI）和机器学习（ML）领域，这里有一份推荐书单：
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《深度学习》（Deep Learning）由Ian Goodfellow、Yoshua Bengio和Aaron Courville合著（https://www.deeplearningbook.org/），是快速了解当前工具的好资源。
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《人工智能：现代方法》（Artificial Intelligence: A Modern Approach）由Stuart Russell和Peter Norvig编写（http://aima.cs.berkeley.edu/），涵盖了神经网络之前的大部分工具和方法。
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《概率机器学习》（Machine Learning: A Probabilistic Perspective）由Kevin P. Murphy撰写（https://www.cs.ubc.ca/~murphyk/MLbook/），深入讲解概率方法，并介绍了贝叶斯工具。
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《信息论、推断与学习算法》（Information Theory, Inference and Learning Algorithms）由David MacKay编著（http://www.inference.org.uk/mackay/itila/book.html），这是一本小而珍贵的书，它以清晰的方式解释了概率和信息论。
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《因果的奥秘：原因与效应的新科学》（The Book of Why: The New Science of Cause and Effect）由Judea Pearl撰写，是因果关系的良好入门（比大型著作《因果：模型、推理与推断》更易理解）。
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《强化学习：入门》（Reinforcement Learning: An Introduction）由Richard S. Sutton和Andrew G. Barto合著（http://incompleteideas.net/book/the-book.html），适合初学者了解强化学习。
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自然语言处理方面，我推荐的三本书：
- Kyunghyun Cho的“基于表示学习的自然语言处理”讲座笔记（https://github.com/nyu-dl/NLP_DL_Lecture_Note/blob/master/lecture_note.pdf）非常棒。
- Yoav Goldberg的《自然语言处理中的神经网络方法》（https://www.amazon.com/Language-Processing-Synthesis-Lectures-Technologies/dp/1627052984）也很不错（还可以参考免费版本：https://arxiv.org/abs/1510.00726）。
- Jacob Eisenstein的《自然语言处理》教科书（https://github.com/jacobeisenstein/gt-nlp-class/blob/master/notes/eisenstein-nlp-notes.pdf）内容详尽。
此外，根据你希望深入研究的特定领域，还可以结合在线课程进行补充学习。我参加过的课程包括：
- edX上的计算概率与推断课程（6.008.1x）（https://courses.edx.org/courses/course-v1:MITx+6.008.1x+3T2016/course/）
- Coursera上的概率图形模型专项课程（https://www.coursera.org/specializations/probabilistic-graphical-models）
通过这些书籍和课程，你可以系统地掌握NLP、AI和ML的基础知识。