無畏前行者
對一個機械專業的本科生來說，學習AI是一個漫長的過程，需要補學的內容也比較多。就現階段而言沒有必要把AI的所有內容都一一掌握，目前任何一個AI團隊都有明確的分工，要想在未來加入到AI開發團隊中需要在某個方面做到專業就可以了。
目前AI的研究主要集中在六個方面：自然語言處理、知識表示、推理、機器學習、計算機視覺、機器人學。研究的大方向主要有四個：AI像人一樣行動；合理的行動；像人一樣思考；合理的思考，關於這幾個問題也許只有哲學家能描述清楚。
在一頭衝向AI領域之前，需要從宏觀上了解AI都在做什麼，從1956年到現在，AI經歷了哪些重要的發展，這其中有哪些領域有具體的AI應用，這些應用都使用了哪些具體的算法以及實現技術等等。在正式開始學習AI之前，推薦一部書：
這本書是目前很多高校（包括國內外名校）AI專業的必學教材，也是初學AI需要邁過去的第一道門檻，為什麼說是門檻呢？因為這本書並不簡單，這本書很值得細細研讀。我在讀這本書的過程中感受到了AI研究的不易，也頗有心得，感興趣的朋友也可以一起交流一下。
學習AI要有一個合理的學習規劃，這個學習規劃應該圍繞兩個重點展開，一點是數學能力，另一點是編程能力。數學對於AI的重要性不言而喻，AI的所有核心問題最終都需要通過算法來解決，說白了數學能力決定了你從事AI是否會有所作為，而這其中比較重要的數學科目就是線性代數、概率論與數理統計以及微積分，這些是從事AI的基礎。
其實數學不僅是AI的基礎，也是大數據的基礎，很多頂級的大數據專家都是數學家出身，比如國內頂級的大數據專家鄂維南院士就是國際上著名的數學家。所以，要從事計算機行業，數學還是比較重要的，當然也有很多開發是不需要數學的，比如前端工程師就幾乎涉及不到數學內容。
接下來就是編程能力，編程能力的培養相對於數學來說還是比較簡單的。為什麼這麼說呢？因為計算機語言不可能比人類語言複雜。以前有很多學生跟我說Java太難了，C語言太難了，我會說：漢語難不難？我們之所以要學習編程語言就是因為人類語言太複雜了，所以才要學習計算機語言。這麼說也許有些片面，但是足以激勵大家學好編程語言。
計算機專業的同學也許最喜歡的課程就是編程課程，因為程序設計邏輯性很強，有實際操作，也並不難懂。相對於網絡通信課程等課程來說，編程還是很好學習的。從事AI方面的開發，學習Python和Java都沒問題，這兩門語言也是應用頗多的。學習Python比較簡單，通常2周就能夠完成，如果你有一定的計算機語言基礎，學習Python會更快。
如何學習Python呢？安裝一個Python的開發環境，一邊學習一邊實驗就可以了。
如果你英文不錯的話，完全可以看官方指南，寫的非常詳細也非常權威。
如果你英文不夠好，沒關係！你可以看中文教材，很多中文教材都寫的非常清晰，比如你可以參考我在頭條上寫的關於Python學習的系列文章（王婆賣瓜）。
快速學習完Python之後，推薦一部書：
這本書使用Python作為開發語言實現了十個常見機器學習算法，有一定的實際使用價值，例子也很容易上手。我本人就用了不到1個月的時間，完成了其中所有的實驗，其中有些實驗也成為了我日後實踐的參考。
當然，還有一本書也是應該看一下的：
這些內容多是從實踐角度出發，更具有可操作性。掌握這些內容對參與到AI團隊中進行實際項目開發是非常有幫助的。
至於英語學習，我個人建議要找一個語言環境，語言是需要使用的，只有多用才能熟練。
以上就是我的一些個人建議，AI研究漫漫長路需砥礪前行、堅持不懈。
關注我，瞭解更多關於人工智能的內容。
IT人劉俊明
以下對應你的規劃：
一、請把英語學習改為數學學習。
理由有3：
1. 現有中文資料足夠入門和理解。2. AI術語表：Artificial-Intelligence-Terminology
3. 沒有足夠的數學知識，不可能學得會AI。
涉及數學：線性代數、微積分、概率、統計、非線性規劃
AI快速入門的第一要素就是數學。
二、編程基礎和編程語言
計算機基礎知識涉及很多，請在學習編程語言的時候惡補吧。
但你無法理解時，肯定是基礎知識不夠，請回頭補補。如何學習Python呢？
1. 計算機是以二進制存儲和傳輸的，這點很重要；
2. Python的基礎。《笨方法學Python》《Python核心編程》第二、三版3. 掌握各種數據或文件的讀、查、改、刪，掌握相關的關係數據庫和非關係數據庫的知識。
4. 學習numpy、pandas、matplotlib三個模塊，參考《利用Python進行數據分析》5. 理解面向對象和麵向函數的編程思想
6. 普通算法暫時不必去啃，因為機器學習本書就是算法。機器學習比編程語言更難入門
三、機器學習入門
按上圖學習吧，你會明白“除了數學還是數學”。
僅推薦2類書籍：
1.側重理論 :
a. 周志華教授《機器學習》：國內最好的機器學習教材
b. 《機器學習》Mitchell中文版
c. 《深度學習》Ian Goodfellow中文版
e . 《Pattern Recognition and Machine Learning》非正式中文版
f.《人工智能：一種現代的方法第3版》
g. 臺灣大學林軒田教授<learning>英文版
/<learning>
2. 側重編程：
a. sklearn 中文文檔
b. tensorflow 中文文檔
c. 《機器學習實戰》
d. 《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow》英文版
關於視頻：
a. 唯一值得花錢的是吳恩達教授創立的www.coursera.org，
b. 臺大林軒田教授《機器學習基石》《機器學習技法》
c. 臺大李宏毅教授《機器學習》《深度學習》
關於書籍推薦，《50 Must-Read Books for Machine Learning》最全最權威，但大多沒有中文版3 .關於框架：
以下2個必學
a. sklearn：機器學習的算法高度封裝，使用最簡單
b. tensorflow：最流行最強大
最後：
如果不想做調參黨，請反覆看林軒田教授的視頻；
如果想放棄時，請看：
IT老友
恰巧我本人也是機械類的本科轉到的數據分析，而且也是15年畢業的，目前我也只能從事一些比較基礎的數據分析工作。工資是比原來的行業高一些，但是由於基礎薄弱，離數據挖掘等核心工作還是有一定的距離。
雖然我的回答不夠權威，但是我們的經歷比較相似，希望能給您提供一些參考意見。
一、首先，時間應該更加充足。
打好基礎的思路是很對的，但是半年的時間實在是速成中的速成，這兩個追求有矛盾之處。
客觀來講，半年達到面試要求，還是AI崗位，真的是很難。哪怕是半年什麼也不幹，只學習AI也是比較難實現的。並不是想打擊您，但是如果你不是數學和計算機方面的天才，那麼半年就掌握人家本科四年、甚至外加研究生三年的知識，確實是不現實的。
我十分理解您現在心裡很亂的心態，但是，如果您不想辭職學習AI的話，那麼半年的時間可能會更緊，我建議您不要把自己的逼得太緊。
二、其次，數學和編程同樣重要，英語好是輔助。
這幾年，工科轉學計算機的很多，畢竟大家的數學基礎還可以，也學過C語言之類的，有一定的編程基礎。如果，您在大學期間有數學建模的經歷，應該能讓你更快入門。如果，數學的基礎知識您都忘了，那必須得補回來，否則只會在使用編程語言時，更加費力。或者，在做項目時，不知其所以然。
英語好確實對學習AI這一類的知識很有幫助，有其是瀏覽一些國外的社區之類的，而且很多編程的語言和英語就是很相似的。由於我本身英語就很好，所以並沒有針對這一塊做加強。但是，我的計算機詞彙量原本也是很低的。所以，只要你勤快一點，遇到不認識的單詞主動查一查，時間長了就基本都認識了，個人認為沒必要先去學個計算機專業英語。
三、再次，轉行追求高起點，最好還是讀個研。
其實AI還是屬於比較高端的技術，從業人員除了那些大牛，也都基本是碩士學歷，或者本科就水平很高的計算機、數學等相關專業的本專業學生。互聯網行業雖然比較寬容，但是相比那些基礎很好、又有一定的經驗的本專業學生來說，我們這些跨行業轉行的，確實不容易馬上就達到公司的要求。
如果你真的是想做到基礎紮實，技術過硬，個人還是推薦讀書深造。選擇1，國外讀研，當然美國並不怎麼想培養中國人在這方面的研究生，所以也是比較難申請。選擇2，國內讀研，也就,3年左右，當然，國內的導師對學生壓榨很嚴重，有的地方比上班還累，而且還要耽誤3年時間。3年會有多少變化，確實是未知數。
當然，考研的形勢也越來越嚴峻，計算機類的招生人數算多的了，但是好學校的競爭也很大。
四、謹慎選擇培訓機構
如果客觀條件不太允許您去讀研深造的話，自學也確實容易比較盲目，建議您選擇靠譜的培訓機構。很多機構都會吹噓培訓5個月，就包就業之類的。但是他們包就業的公司很一般、職位也很一般。況且，你一個學AI的，他培訓完了保證你年薪10萬，也不算啥保證吧。
這裡不推薦任何機構，我想您肯定有自己的判斷力。我個人是在自己學了一部分基礎知識之後，才選擇的機構，主要是想別浪費時間，然後做一些項目的實戰。
五、項目經驗
您已經工作過3年，相信你比較瞭解，任何公司都是希望招的人能馬上就用得上，而不是用大把的資源去培訓他。一定的項目經驗，能讓你對面試更有信心，也能讓你學以致用。
六、有針對性的準備
AI的方向有很多，具體從事哪一個要看您的個人興趣，但是越早定下來，你準備的就越充分。這個早是相對而言，不是讓你剛學的時候就趕快定下來。
相信你一定有理想的公司，在掌握了基本知識後，您還需要對你想從事的該公司的業務有一定了解，有可能的話，也要了解你想去的那個部門的情況。在我轉行之前，我也是諮詢了我在BAT工作的同學。
七、身體上的準備
我之前所在的機械類的公司並沒有現在的互聯網公司累，現在熬夜加班也是很常見的，身體必須要扛得住。所以，如果你一直健身，那麼請繼續，如果你缺乏鍛鍊，那麼，還是趁現在也鍛鍊鍛鍊身體吧，以後可能哪怕公司有健身房，你也沒時間鍛鍊了。
精緻女人的養成計劃
系統的學習一下會更好，第一步該學習什麼，然後繼續深入學習那些內容，有個詳細的學習路線，會更加清晰，一目瞭然。可以瞭解一下“如鵬網”的“Python+AI”的課程體系，挺不錯的，有網絡的地方就可以學習。
1、Python語言基礎
2、數據庫開發技術
3、web前端
4、Python web開發
5、Python web項目
6、Linux
7、NoSQL
8、數據可視化
9、爬蟲技術
10、人工智能
這樣學編程不枯燥
說實在的，半年時間恐怕有點尷尬。
AI是一個很龐大的體系，並不是單純某一個學科可以搞定的。
題主有本科工科生的基礎，但本科所學真的比較有限，如果真的計劃半年的話建議學相關的開發語言是可行的，但想半年時間進駐AI行業，個人覺得比較難，目前AI行業基本都是科班出身吧。
不過，加油就有希望！
