新手学AI编程入门工具指南
对于编程零基础的新手，推荐从Python语言起步。Python语法接近自然语言，学习曲线平缓，且拥有最丰富的AI库生态。集成开发环境方面，VS Code和PyCharm Community版是最佳选择，它们提供代码补全、调试功能和直观的界面。
学习平台首推Kaggle和Google Colab。Kaggle提供真实数据集和社区讨论，Colab则直接提供免费GPU资源，无需配置环境即可运行深度学习代码。这两个平台都能让初学者快速体验完整AI项目流程。
核心工具链应掌握：Jupyter Notebook用于实验性编程，NumPy处理数值计算，Pandas进行数据分析，Scikit-learn实现传统机器学习算法。进入深度学习阶段后，TensorFlow或PyTorch任选其一即可，建议通过官方教程配合实战项目循序渐进。
学习路径建议：先掌握Python基础语法，再用Scikit-learn完成分类回归任务，最后过渡到神经网络。关键是要边学边练，从MNIST手写数字识别这类经典项目开始，逐步挑战自然语言处理或图像识别项目。保持代码实践与理论学习的同步推进，才能牢固掌握AI编程能力。
