我撰写了这个系列的文章，希望能将这段经历和学习的心得分享给更多想要入门人工智能的朋友们。
这些文章将详细记录我学习人工智能的每一个步骤和心得，希望通过我的履历，为大家供应一份实用的入门指南，帮助大家更快地融入这个充满机遇和寻衅的领域。

“万事开头难”是一句广为流传的谚语，意指无论做任何事情，最初的时候总是最困难的。
但是！
“天下事有难易乎?为之,则难者亦易矣”

2.编程环境

人工智能干系的软件开拓和单片机软件开拓不同，单片机软件开拓只须要安装一个集成开拓软件就可以了，例如KEIL或者IAR。
而人工智能软件开拓则须要安装编程软件，配置编程环境，同时还要根据实际情形添加一些软件工具。
因此想要入门人工智能的第一个拦路虎便是编程环境的搭建。

笔者是一名单片机工程师，人工智能干系的软件开拓与单片机干系的软件开拓之间存在显著的差异。
单片机软件开拓常日较为直接，紧张环绕一个集成开拓环境（IDE）进行，如KEIL或IAR，这些软件为开拓者供应了编写、编译和调试单片机程序的一站式做事。
然而，人工智能软件开拓则是一项更为繁芜且多层次的任务。

人工智能软件的开拓不仅哀求安装专业的编程软件，如Python的IDLE、Jupyter Notebook等，还须要根据项目的需求，配置相应的编程环境，如安装各种库和框架，如TensorFlow、PyTorch、OpenAI等。
这些库和框架为开拓者供应了构建、演习和支配机器学习模型所需的各种工具和算法。
除了编程软件和环境的配置，人工智能软件开拓还常常须要添加一些赞助的软件工具，如数据可视化工具（如Matplotlib、Seaborn）、模型优化工具（如TensorBoard）等。

因此，对付想要入门人工智能领域的开拓者来说，搭建一个得当的编程环境无疑是我们面临的紧张寻衅。
在搭建编程环境的过程中，我们可能会碰着各种问题和寻衅。
例如，软件安装失落败、环境配置缺点、版本冲突等。
这些问题须要开拓者具备耐心和毅力，通过查阅文档、搜索网络、寻求帮助等办法逐一办理。
我们的编程环境如下：

python 3.12.2ancand 2.5.2jupyter 7.0.8pandas 2.2.1numpy 1.26.4keras 3.3.3

3.编程环境搭建

编程环境的核心是一个安装有人工智能干系工具包的Python编程环境。
构建开拓环境紧张有以下两个紧张步骤：

步骤1：安装Python，这是全体编程环境的根本。
Python是一种高等编程措辞，其简洁的语法、强大的库支持和广泛的运用领域使其成为AI开拓的空想选择。

步骤2：安装一系列与人工智能开拓紧密干系的工具包，也称为库或框架。
这些工具包供应了丰富的算法、模型和实用工具，使我们能够更高效地开拓AI运用程序。
一些常见的AI工具包包括NumPy（用于数值打算）、Pandas（用于数据处理和剖析）、Matplotlib（用于数据可视化）、TensorFlow（用于深度学习）和scikit-learn（用于机器学习）。

3.1安装pythoh编程环境安装pythoh

***python安装包。
进入官网***与自己电脑系统相匹配的python安装包。

python官网：https://www.python.org

安装python。
点击python安装包开始安装，安装时须要勾选Add python to PATH，其他步骤利用默认选项直接“下一步”。

测试python。
完成安装后打开命令行工具（WIN+R 输入cmd），在命令行工具输入

python -V

如果python精确安装，命令行工具会返回python的版本号。

编程环境搭建情形：已经完成30%的搭建事情，目前编程环境已经支持python编程。

安装Anaconda

Anaconda是一个开源的Python发行版本，它不仅仅包含了Python阐明器，还集成了大量的科学打算包、库、管理工具等，为数据科学、机器学习等领域的科研职员和工程师供应了便捷的事情环境。
ANACONDA有以下四大浸染：

1、工具包管理。
ANACONDA自带了Conda这个强大的包管理工具，可以方便地安装、更新、卸载Python包及其依赖项。
2、虚拟环境管理。
ANACONDA可以轻松创建和管理多个Python虚拟环境，每个环境可以有不同的Python版本和包依赖，从而知足不同的项目需求。
3、数据科学工具。
ANACONDA自带了许多常用的数据科学工具，如JupyterNotebook、Spyder等，这些工具为数据剖析和可视化供应了强大的支持。
4、丰富的工具包。
ANACONDA包含了超过180多个科学包，如NumPy、Pandas等，这些包在数据洗濯、统计剖析、机器学习等方面具有广泛的运用。

***Anaconda安装包。
进入官网***与自己电脑系统相匹配的Anaconda安装包。

Anaconda官网：https://www.anaconda.com

安装Anaconda。
点击Anaconda安装包开始安装，利用默认选择进行安装。

创建一个虚拟环境。
打开Anaconda点击Environments,点击base选择Open Terminal。

在终端中输入指令建立自定义环境，env_ai 为自定义环境名，运行该命令后在随后输入的提示符中输入 y

conda create -n env_ai

在终端中输入激活自定义环境

conda activate anv_ai

编程环境搭建情形：已经完成50%的搭建事情，目前编程环境是一个支持python编程，支持便捷安装多种运用库和工具，支持创建管理多个python虚拟环境。

安装Jupyter Notebook

Jupyter Notebook是一个功能强大的交互式条记本，它为用户供应了在Web浏览器中编写、实行和共享文档的能力。
这些文档可以包含代码、可视化和文本，可以为开拓者等供应了极大的便利。
安装Jupyter Notebook。
打开Anaconda，点击home ，找到jupyter,点击install完成安装。

启动Jupyter Notebook。
打开Anaconda点击Environments,点击env_ai选择Open with jupyter notebook。

浏览器自动打开了juoyter ,我们可以选择new建立一个文件夹或者一个Notebook。

在jupyter中新建一个Notebook文件，打开Notebook文件，我们可以在Notebook中写文档，写代码，调试运行代码。

编程环境搭建情形：已经完成70%的搭建事情，目前编程环境是一个支持python编程，支持便捷安装多种运用库和工具，支持创建管理多个python虚拟环境，同时还可以灵巧便捷的编辑和调试代码。

3.2安装工具包

到这里一步可以说我们的环境基本搭建好了，接下来我们须要安装一些和人工智能干系的工具包，如NumPy、Pandas、scikit-learn、keras等，这些包在数据洗濯、统计剖析、机器学习等方面具有广泛的运用。
工具包相称于一个库文件，我们安装了工具包就可以调用个中的各种函数方法。

打开Anaconda点击Environments,点击env_ai选择Open Terminal。
我们在终端中用pip指令来安装工具包。
例如我们安装pandas 就在终端中输入

pip install pandas

这种直接安装的办法默认是用的是国外的***源，***速率很慢，常常会涌现***失落败的情形，因此我们利用海内的***源进行***，大家可以在网上搜素“pip海内源",笔者利用的是清华大学***源，因此我们将安装pandas安装指令改为如下形式：

pip install pandas -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

这样就和迅速的安装好了pandas工具包。
在这里我们直接将后续可能用到的工具包一次性安装完，安装指令如下：

pip install matplotlib -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/pip install openpyxl -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/pip install Certificates -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/pip install opencv-python -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/pip install keras -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/pip install tensorflow -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/pip install requests -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

编程环境搭建情形：已经完成100%的搭建事情，目前编程环境是一个支持python编程，支持便捷安装多种运用库和工具，支持创建管理多个python虚拟环境，同时还可以灵巧便捷的编辑和调试代码，此时我们的编程环境还支持各种人工智能算法的工具包。

大功告成！
至此我们的编程环境已经搭建好了！
人工智能我来了！

4.编写第一个程序

打开在jupyter中新建一个Notebook文件，我们先建立一个Markdown的cell ，写一个程序解释。

建立一个Code的cell ，写一个python程序并运行，代码和运行结果如下：

from matplotlib import pyplot as pltx = [1,2,3,4,5,6]y = [11,12,13,14,15,16]plt.figure(figsize = (2,2))plt.scatter(x,y)plt.show()