准备你的电脑环境

在开始 AI 之旅前，你需要一台电脑（Windows、macOS 或 Linux 都可以）和网络连接。我们需要的工具都是免费的。

• Python：一种编程语言，AI 领域最常用的工具。去 python.org 下载最新版（3.10 或更高），安装时记得勾选“Add Python to PATH”。
• VS Code：一个代码编辑器，免费又好用。去 code.visualstudio.com 下载并安装。

安装 AI 核心库

安装好 Python 和 VS Code 后，我们打开终端（Windows 用命令提示符或 PowerShell，Mac 用终端），输入以下命令安装最常用的 AI 库：

1. 升级 pip（Python 的包管理器）：python -m pip install --upgrade pip
2. 安装 TensorFlow（谷歌的 AI 框架）：pip install tensorflow
3. 安装 NumPy（处理数字的库）：pip install numpy
4. 安装 Matplotlib（画图工具）：pip install matplotlib

常见坑：如果安装慢，可以加镜像源，例如 pip install tensorflow -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple。

验证是否成功：跑第一个 AI 例子

在 VS Code 里新建一个文件，命名为 first_ai.py，粘贴下面的代码：

import tensorflow as tf
import numpy as np

# 创建简单的数据
x = np.array([1, 2, 3, 4], dtype=float)
y = np.array([2, 4, 6, 8], dtype=float)

# 构建一个最简单的神经网络（一层）
model = tf.keras.Sequential([tf.keras.layers.Dense(units=1, input_shape=[1])])
model.compile(optimizer='sgd', loss='mean_squared_error')

# 训练
model.fit(x, y, epochs=200, verbose=0)

# 预测
print(model.predict([5.0]))  # 应该接近 10

按 Ctrl+F5（或点右上角运行三角）运行。如果看到输出类似 [[9.999...]]，说明你成功跑通了第一个 AI 模型！

下一步可以做什么

• 学习 Python 基础：变量、循环、函数。
• 尝试修改上面的代码，比如换一个更复杂的模型。
• 搜索“TensorFlow 教程”或“Keras 入门”，跟着做小项目。