很多朋友想学AI，但第一步就卡在环境安装上。别担心，今天我们就从零开始，一步步装好Python和Jupyter Notebook，再跑通一个简单的AI模型。全程只需跟着做，不用懂太多原理。

准备环境：安装Python

Python 是一种编程语言，AI模型大多用它来写。你需要先装好它。

• 去Python官网（python.org）下载最新版，选Windows或Mac对应的安装包。
• 安装时记得勾选“Add Python to PATH”，这样后面在命令行里才能直接用python命令。
• 装完后打开命令行（Win：cmd；Mac：终端），输入 python --version，看到版本号就成功了。

安装Jupyter Notebook

Jupyter Notebook 是一个写代码的网页工具，特别适合边写边看结果。

1. 打开命令行，输入 pip install jupyter，等待安装完成。
2. 安装完后输入 jupyter notebook，浏览器会自动打开一个页面。
3. 点右上角“New” -> “Python 3”，就新建了一个笔记本。

常见坑：如果提示“pip不是内部命令”，说明Python没加到PATH里，重装时勾选即可。

运行你的第一个AI模型

我们用现成的库来识别手写数字，这是AI入门经典例子。

• 在笔记本的单元格里输入以下代码，然后按Shift+Enter运行：

from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
digits = load_digits()
X, y = digits.data, digits.target
model = RandomForestClassifier()
model.fit(X, y)
print("模型准确率：", model.score(X, y))

• Scikit-learn 是一个Python的机器学习库，里面有很多现成算法。上面代码用了随机森林，它像一群“小决策树”投票决定结果。
• 运行后你会看到类似“模型准确率：0.98”的数字，说明模型识别手写数字的准确率有98%。

常见坑：如果提示“ModuleNotFoundError: No module named ‘sklearn’”，在命令行输入 pip install scikit-learn 即可。

下一步可以做什么

• 试试改代码：把 RandomForestClassifier() 换成 SVC()（支持向量机），看看准确率变化。
• 用你自己的图片：找个手写数字图片，用 matplotlib 读取后让模型预测。
• 深入学习：推荐搜索“Python机器学习入门”教程，继续探索更多模型。

现在你已经成功入门AI了！记住，环境装好就成功了一半，后面就是不断尝试。