学习AI工程师的路线可以分为以下几个阶段：

1、基础知识：首先，你需要掌握一些基础知识，包括数学（线性代数、概率论和统计学等）、计算机科学（数据结构、算法等）以及编程语言（Python是目前最常用的AI编程语言）。

2、机器学习基础：理解机器学习的基本概念，如监督学习、无监督学习、强化学习等。同时，也需要了解一些基本的机器学习算法，如线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机等。

3、深度学习：深度学习是当前AI领域的热门话题，因此需要深入学习神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等深度学习模型。

4、实践项目：理论知识的学习只是第一步，更重要的是通过实践来巩固和提升技能。可以通过参加Kaggle比赛、GitHub上的开源项目等方式进行实践。

5、持续学习：AI领域发展迅速，新的技术和方法层出不穷，因此需要持续学习，关注最新的研究动态和技术趋势。

6、软技能：除了技术能力外，良好的沟通能力和团队协作能力也是成为一名优秀AI工程师的重要因素。

以上只是一条可能的学习路径，具体的学习路线可能会根据个人的兴趣和目标有所不同。