如果您想使用 Python 学习 AI，可以按照以下步骤进行：
Python 基础： 属性和方法：学习如何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实现多态。 异常处理：理解异常的概念及工作原理，学会使用 try 和 except 语句处理错误。 文件操作：掌握文件的读写、文件与路径操作，如打开文件、读取和写入内容，处理文件路径及列举目录下的文件。 AI 基础： 背景知识： 基础理论：了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及相互关系。 历史发展：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：了解强化学习的基本概念。 评估和调优： 性能评估：学会如何评估模型性能，包括交叉验证、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。 神经网络基础在深入学习 AI 时，可能会遇到编程方面的困难，各类教程默认会打命令行也增加了入门难度。但可以通过这份简明入门，在 20 分钟内循序渐进地完成一些任务，如完成一个简单程序、一个爬虫应用抓取公众号文章、一个为公众号文章生成概述的 AI 应用。
