准备环境：你需要装什么？

在开始动手之前，先准备好两样东西：Python（一种编程语言，AI 开发最常用的工具）和 pip（Python 的包管理器，帮你安装别人写好的代码库）。

• 去 python.org 下载 Python 3.8 或更高版本，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，如果显示版本号就成功了。

安装核心 AI 库：TensorFlow 和 Jupyter

接下来安装两个超常用的库：TensorFlow（一个 AI 框架，帮你搭建和训练模型）和 Jupyter Notebook（一个交互式编程环境，适合边写边看结果）。

1. 在终端输入 pip install tensorflow，等待安装完成（可能需要几分钟）。
2. 接着输入 pip install jupyter。
3. 安装完成后，输入 jupyter notebook，浏览器会自动打开一个页面，这就是你的编程工作台。

第一次跑通：写一段简单的 AI 代码

在 Jupyter 里新建一个 Python 文件，输入以下代码，然后按 Shift+Enter 运行：

• 代码说明：这段代码用 TensorFlow 创建一个最简单的神经网络，识别手写数字（0-9）。

import tensorflow as tf
mnist = tf.keras.datasets.mnist
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
model = tf.keras.models.Sequential([
  tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
  tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
  tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(x_train, y_train, epochs=5)
test_loss, test_acc = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=2)
print('\nTest accuracy:', test_acc)

如果看到类似“Test accuracy: 0.97”的输出，恭喜你，第一个 AI 模型跑通了！

常见坑一句话提醒

• pip 安装慢：加上 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 使用国内镜像。
• Jupyter 打不开：检查终端是否报错，尝试在浏览器手动输入 http://localhost:8888。
• 代码报错：多半是版本问题，确保 TensorFlow 版本是 2.x。

现在你已经入门了，下一步可以尝试修改模型结构，或者用自己的图片做识别。加油！