在AI快速发展的背景下，作为双非本科物理学背景的学生，转向计算机科学领域并进行自主开发是一个既挑战又充满机遇的选择。以下是一条可能的提升自我水平和价值的路线图：

1. 基础编程技能构建 学习编程基础：从Python开始，因为它在数据科学、机器学习和Web开发等领域都有广泛应用。通过在线课程（如Coursera、edX、LeetCode、Codecademy）或书籍（如《Python编程：从入门到实践》）学习。 算法与数据结构：深入理解基本的算法和数据结构，这是解决问题的基础。《算法导论》（Introduction to Algorithms）是经典参考书。
2. 计算机科学核心课程 计算机体系结构：了解计算机硬件如何工作。 操作系统：学习操作系统原理，如进程管理、内存管理等。 数据库管理：掌握SQL和NoSQL数据库的基本操作和设计原则。 网络与安全：理解网络协议、网络安全基础。
3. 人工智能与机器学习 数学基础：强化线性代数、概率论、微积分等数学知识，这些是AI的基础。 机器学习：学习监督学习、非监督学习、深度学习等概念。可以参考《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow》。 实践项目：参与Kaggle竞赛、GitHub上的开源项目，或自己动手实现机器学习模型。
4. Web开发与移动开发 前端技术：HTML, CSS, JavaScript及React或Vue.js等现代框架。 后端技术：了解Node.js、Django、Flask等后端框架，以及RESTful API设计。 移动开发：根据兴趣可学习Android（Java/Kotlin）或iOS（Swift）开发。
5. 软件工程与项目管理 版本控制：掌握Git的使用。 软件开发流程：了解敏捷开发、持续集成/持续部署(CI/CD)。 团队协作：参与团队项目，提高沟通和协作能力。
6. 实习与工作经验 实习机会：寻找计算机相关的实习机会，实践经验极为重要。 个人项目：建立自己的作品集，如开发一个网站、APP或机器学习应用，展示给未来雇主看。
7. 持续学习与社区参与 跟进最新技术：订阅技术博客、参加线上研讨会、关注行业动态。 技术社区：加入GitHub、Stack Overflow、Reddit的计算机科学相关社区，提问和解答问题，扩大人脉。
8. 考虑进一步教育 研究生学习：如果条件允许，考虑攻读计算机科学或相关领域的硕士或博士学位，尤其是对AI研究有兴趣的话。 认证课程：考取如AWS、Google Cloud、Azure的云认证，或机器学习相关的专业认证，增加求职竞争力。 记住，转型之路可能会有挑战，但物理学背景为你提供了强大的逻辑思维和问题解决能力，这些都是计算机科学领域非常宝贵的技能。保持积极的学习态度，逐步积累经验，你将能在计算机科学领域找到自己的位置。