准备环境：装好 Python 和 pip

AI 开发最常用的编程语言是 Python（一种简单易学的编程语言）。首先，去 python.org 下载 3.10 或 3.11 版本，安装时记得勾选“Add Python to PATH”。安装完成后，打开终端（Windows 按 Win+R 输入 cmd，Mac 打开“终端”），输入 python --version，看到版本号就对了。pip（Python 的包管理器，用来安装别人写好的代码库）通常会自动装好，输入 pip --version 确认。

安装步骤：创建虚拟环境并安装库

为了避免不同项目之间互相干扰，建议为每个项目创建独立的 虚拟环境（一个隔离的 Python 空间）。在终端里运行：python -m venv myenv，然后用 source myenv/bin/activate（Mac/Linux）或 myenv\Scripts\activate（Windows）激活。你会看到命令提示符前面多了 (myenv)。接着，安装几个最常用的 AI 库：pip install numpy pandas scikit-learn torch。如果下载慢，可以加 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 镜像源。

验证是否成功：跑一个简单模型

打开终端，输入 python 进入交互模式，然后逐行输入以下代码：

1. from sklearn.datasets import load_iris（加载一个经典数据集）
2. from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier（导入决策树模型）
3. X, y = load_iris(return_X_y=True)
4. model = DecisionTreeClassifier().fit(X, y)（训练模型）
5. print(model.predict([[5.1, 3.5, 1.4, 0.2]]))（预测一朵花，输出 0 代表 Setosa）

看到输出数字就说明你成功跑通了第一个 AI 模型！

下一步可以做什么

• 学习用 Jupyter Notebook（一个交互式编程工具）写代码：pip install jupyter，然后运行 jupyter notebook。
• 试试更流行的深度学习框架 PyTorch（用于构建神经网络）：访问 pytorch.org 选择合适的命令安装。
• 找一些入门教程，比如用 Keras 做图像分类，或者用 Hugging Face 调用预训练模型。