要自己实现一个人工智能系统，需要有一定的编程和数学基础，并按照以下步骤进行：
确定应用场景：确定你想要创建的人工智能系统的应用场景和目标。
学习相关技术：学习和掌握人工智能相关的技术，如机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等。
收集数据：根据应用场景，收集数据集，为训练机器学习模型提供数据。
训练模型：使用机器学习算法，训练模型并进行调整，以实现更好的性能。
测试和评估：测试和评估模型的性能，发现和解决可能存在的问题。
部署和优化：将训练好的模型部署到实际应用中，并根据实际应用的反馈进行优化和改进。
要实现人工智能系统，需要掌握多种技术和工具，如编程语言（如Python、Java等）、机器学习框架（如TensorFlow、PyTorch等）、自然语言处理工具包（如NLTK、spaCy等）和计算机视觉库（如OpenCV等）。此外，可以参加在线课程、阅读相关书籍或参与开源社区等方式加强自己的学习和实践。