很多新手想学 AI，但卡在第一步：装环境。别怕，这篇教程会手把手带你走过所有步骤，你只需要一台能上网的电脑。

准备环境

首先，你需要安装 Python（一种编程语言，AI 领域最常用）。去 python.org 下载最新版（比如 3.12），安装时记得勾选“Add Python to PATH”（这能让你在命令行直接使用 python 命令）。

接着，打开命令行（Windows 搜“cmd”，Mac 搜“终端”），输入 python --version，看到版本号就说明装好了。

安装 AI 库

我们需要两个库：TensorFlow 和 Keras（它们是 Google 开发的工具，帮我们快速搭建和运行 AI 模型）。在命令行里输入以下命令：

• pip install tensorflow
• pip install keras

如果下载慢，可以加个国内镜像，比如 pip install tensorflow -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple。

运行你的第一个模型

新建一个文本文件，命名为 first_ai.py，复制下面代码：

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
import numpy as np

# 加载预训练模型（识别图片中的物体）
model = keras.applications.MobileNetV2(weights='imagenet')

# 下载一张测试图片
import urllib.request
url = 'https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/4/47/American_Eskimo_Dog.jpg/800px-American_Eskimo_Dog.jpg'
urllib.request.urlretrieve(url, 'dog.jpg')

# 预处理图片
img = keras.preprocessing.image.load_img('dog.jpg', target_size=(224, 224))
img_array = keras.preprocessing.image.img_to_array(img)
img_array = tf.expand_dims(img_array, 0)
img_array = keras.applications.mobilenet_v2.preprocess_input(img_array)

# 预测
predictions = model.predict(img_array)
decoded = keras.applications.mobilenet_v2.decode_predictions(predictions, top=1)[0][0]
print(f'预测结果：{decoded[1]}，置信度：{decoded[2]:.2f}')

然后在命令行运行 python first_ai.py。第一次运行会下载模型文件（约 200MB），耐心等一会儿。完成后会输出类似“预测结果：Eskimo_dog，置信度：0.95”的内容。恭喜你，第一个 AI 模型跑通了！

常见坑与下一步

• 如果提示 pip 不是内部命令，说明 Python 没加到 PATH，重装时勾选“Add Python to PATH”。
• 如果下载模型失败，检查网络，或者手动下载模型文件放到指定目录。
• 下一步可以试试用 Jupyter Notebook（一个交互式编程环境）来写代码，安装命令：pip install jupyter，然后运行 jupyter notebook。