Vou falar do primeiro passo. Acho melhor, para não desanimar, pois "inteligência artificial" abrange MUITO conteúdo. Posteriormente você pode decidir qual rumo seguir (Digo, qual ramo se especializar. Se é em sistemas embarcados inteligentes, visão computacional, NLP, LLM, mineração de dados, ciência de dados, ou qualquer coisa assim).
Se você já souber programar, e tiver conhecimentos o suficiente de matemática (álgebra linear, cálculo diferencial e integral, etc.) e estatística básica (probabilidade bayesiana, regressão, etc.) recomendo que seu primeiro passa seja aprender sobre Machine Learning. Acho mais interessante começar com Machine Learning do que aprender sobre algoritmos tradicionais de IA, como fuzzificação, minimax, A*, algoritmos genéticos, etc.
Não precisa ser ótimo em matemática nem estatística pra aprender Machine Learning. Só entender o básico de cálculo diferencial e integral com várias variáveis, estatística multivariável, e álgebra linear. Tipo, o que é uma derivada parcial, o que é um gradiente, o que é um somatório, como calcular multiplicação entre duas matrizes, o que é uma probabilidade a priori, como é calculada uma regressão linear e pra que serve, etc. Senão ficará completamente perdido no aprendizado, e tudo parecerá mágica.
O melhor curso de Machine Learning que existe é o do Coursera, com o professor Andrew Ng.
Se ainda não souber programar, procure aprender Python primeiro. Existem inúmeros cursos disso na internet. Não vou me atrever recomendar nenhum, pois com certeza outras pessoas terão algum curso melhor pra indicar.
Se já souber programar, mas ainda não tiver base matemática/estatística, talvez o canal do Descomplica no YouTube, ou algo assim.
O MIT também tem o "MIT OpenCourseWare" no YouTube, acho que eles oferecem esses cursos lá, de graça (já que inglês não é um problema). O "3Brown1Blue" também ensina algumas coisas nessas áreas de forma mais visual, pode ser interessante pra complementar.
É empolgante estar no seu lugar. É uma oportunidade de aprender muita coisa maneira! Dedique-se, e bons estudos!