以下是关于 AI 基础名词和知识的介绍：
Python 相关：
属性和方法：学习为类定义属性和方法，并通过对象调用。 继承和多态：了解类之间的继承关系及多态的实现。 异常处理：包括理解异常的概念及在 Python 中的工作方式，学会使用 try 和 except 语句处理错误。 文件操作：掌握文件的读写，以及文件路径的处理和目录下文件的列举。AI 背景知识：
基础理论：明晰人工智能、机器学习、深度学习的定义及相互关系。 历史发展：简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。数学基础：
统计学基础：熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 线性代数：了解向量、矩阵等基本概念。 概率论：掌握基础的概率论知识，如条件概率、贝叶斯定理。算法和模型：
监督学习：了解常用算法，如线性回归、决策树、支持向量机（SVM）。 无监督学习：熟悉聚类、降维等算法。 强化学习：了解其基本概念。评估和调优：
性能评估：知道如何评估模型性能，如交叉验证、精确度、召回率等。 模型调优：学习使用网格搜索等技术优化模型参数。对于新手学习 AI，建议：
了解 AI 基本概念：阅读相关资料熟悉术语和基础概念，了解主要分支及联系，浏览入门文章。 开始 AI 学习之旅：在特定的学习路径中找到为初学者设计的课程，通过在线教育平台按自己节奏学习，可获取证书。 选择感兴趣的模块深入学习：根据自身兴趣选择特定领域（如图像、音乐、视频等）深入钻研。