很多人觉得 AI 很高深，其实入门只需要一台电脑、一个浏览器和一点点耐心。今天我们就从最基础的环境安装开始，一步步带你跑通第一个 AI 模型。

准备环境：安装 Python

AI 开发最常用的语言是 Python（一种简单易学的编程语言，类似电脑的“普通话”）。

• 访问 Python 官网（python.org），点击“Downloads”下载最新版。
• 安装时记得勾选“Add Python to PATH”（把 Python 加入系统路径，这样电脑才知道去哪里找它）。
• 装完后打开命令提示符（Windows 搜索“cmd”），输入 python --version，看到版本号就成功了。

安装 Jupyter Notebook 和 AI 库

Jupyter Notebook 是一个网页版的编程环境，可以边写代码边看结果，非常适合新手。

1. 在命令提示符中输入 pip install jupyter，等待安装完成。
2. 接着输入 pip install tensorflow（TensorFlow 是一个谷歌开发的 AI 工具包，帮我们快速搭建模型）。
3. 输入 jupyter notebook，浏览器会自动打开一个页面，这就是你的编程界面了。

跑通第一个模型：识别手写数字

我们用一个经典的小例子——识别手写数字（比如图片里的“7”）。

1. 在 Jupyter 里新建一个 Notebook（点右上角“New”->“Python 3”）。
2. 复制下面这段代码到单元格里：
   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)
print('准确率:', test_acc)
3. 按 Shift+Enter 运行，等几分钟，你会看到训练过程，最后输出一个准确率（比如 0.97 表示 97% 正确）。

常见坑：如果下载数据集很慢，可以手动下载 mnist.npz 放到 ~/.keras/datasets/ 目录下。

下一步可以做什么

恭喜！你已经跑通了第一个 AI 模型。接下来可以：

• 试试修改代码中的 epochs=5 为 10，看看准确率会不会更高。
• 换一个数据集，比如 CIFAR-10（识别飞机、汽车等 10 种物体）。
• 学习更多 TensorFlow 教程，探索图像分类、文本生成等有趣项目。