1.前言

作為一名單片機工程師，想要轉型到人工智能開發領域的道路確實充滿了挑戰與未知。記得當我剛開始這段旅程時，心中充滿了迷茫和困惑。面對全新的領域，我既不清楚如何入手，也不知道能用人工智能干什么。正是這些迷茫和困惑，激發了我不斷探索和學習的動力。經過一段時間的摸索和實踐，我逐漸掃清了障礙，找到了入門的鑰匙。我開始明白如何去學習，如何去實踐，如何去深挖每一個核心知識點。

我撰寫了這個系列的文章，希望能將這段經歷和學習的心得分享給更多想要入門人工智能的朋友們。這些文章將詳細記錄我學習人工智能的每一個步驟和心得，希望通過我的經驗，為大家提供一份實用的入門指南，幫助大家更快地融入這個充滿機遇和挑戰的領域。

“萬事開頭難”是一句廣為流傳的諺語，意指無論做任何事情，最初的時候總是最困難的。但是！“天下事有難易乎?為之,則難者亦易矣”

2.編程環境

人工智能相關的軟件開發和單片機軟件開發不同，單片機軟件開發只需要安裝一個集成開發軟件就可以了，例如KEIL或者IAR。而人工智能軟件開發則需要安裝編程軟件，配置編程環境，同時還要根據實際情況添加一些軟件工具。因此想要入門人工智能的第一個攔路虎就是編程環境的搭建。

筆者是一名單片機工程師，人工智能相關的軟件開發與單片機相關的軟件開發之間存在顯著的差異。單片機軟件開發通常較為直接，主要圍繞一個集成開發環境（IDE）進行，如KEIL或IAR，這些軟件為開發者提供了編寫、編譯和調試單片機程序的一站式服務。然而，人工智能軟件開發則是一項更為復雜且多層次的任務。

人工智能軟件的開發不僅要求安裝專業的編程軟件，如Python的IDLE、Jupyter Notebook等，還需要根據項目的需求，配置相應的編程環境，如安裝各種庫和框架，如TensorFlow、PyTorch、OpenAI等。這些庫和框架為開發者提供了構建、訓練和部署機器學習模型所需的各種工具和算法。除了編程軟件和環境的配置，人工智能軟件開發還常常需要添加一些輔助的軟件工具，如數據可視化工具（如Matplotlib、Seaborn）、模型優化工具（如TensorBoard）等。

因此，對于想要入門人工智能領域的開發者來說，搭建一個合適的編程環境無疑是我們面臨的首要挑戰。在搭建編程環境的過程中，我們可能會遇到各種問題和挑戰。例如，軟件安裝失敗、環境配置錯誤、版本沖突等。這些問題需要開發者具備耐心和毅力，通過查閱文檔、搜索網絡、尋求幫助等方式逐一解決。
我們的編程環境如下：

python 3.12.2
ancand 2.5.2
jupyter 7.0.8
pandas 2.2.1
numpy 1.26.4
keras 3.3.3

3.編程環境搭建

編程環境的核心是一個安裝有人工智能相關工具包的Python編程環境。構建開發環境主要有以下兩個主要步驟：

步驟1：安裝Python，這是整個編程環境的基礎。Python是一種高級編程語言，其簡潔的語法、強大的庫支持和廣泛的應用領域使其成為AI開發的理想選擇。

步驟2：安裝一系列與人工智能開發緊密相關的工具包，也稱為庫或框架。這些工具包提供了豐富的算法、模型和實用工具，使我們能夠更高效地開發AI應用程序。一些常見的AI工具包包括NumPy（用于數值計算）、Pandas（用于數據處理和分析）、Matplotlib（用于數據可視化）、TensorFlow（用于深度學習）和scikit-learn（用于機器學習）。

3.1安裝pythoh編程環境

安裝pythoh

下載python安裝包。進入官網下載與自己電腦系統相匹配的python安裝包。

python官網：https://www.python.org

安裝python。點擊python安裝包開始安裝，安裝時需要勾選Add python to PATH，其他步驟使用默認選項直接“下一步”。

測試python。完成安裝后打開命令行工具（WIN+R 輸入cmd），在命令行工具輸入

python -V

如果python正確安裝，命令行工具會返回python的版本號。

編程環境搭建情況：已經完成30%的搭建工作，目前編程環境已經支持python編程。

安裝Anaconda

Anaconda是一個開源的Python發行版本，它不僅僅包含了Python解釋器，還集成了大量的科學計算包、庫、管理工具等，為數據科學、機器學習等領域的科研人員和工程師提供了便捷的工作環境。ANACONDA有以下四大作用：

1、工具包管理。ANACONDA自帶了Conda這個強大的包管理工具，可以方便地安裝、更新、卸載Python包及其依賴項。
2、虛擬環境管理。ANACONDA可以輕松創建和管理多個Python虛擬環境，每個環境可以有不同的Python版本和包依賴，從而滿足不同的項目需求。
3、數據科學工具。ANACONDA自帶了許多常用的數據科學工具，如Jupyter
Notebook、Spyder等，這些工具為數據分析和可視化提供了強大的支持。
4、豐富的工具包。ANACONDA包含了超過180多個科學包，如NumPy、Pandas等，這些包在數據清洗、統計分析、機器學習等方面具有廣泛的應用。

下載Anaconda安裝包。進入官網下載與自己電腦系統相匹配的Anaconda安裝包。

Anaconda官網：https://www.anaconda.com

安裝Anaconda。點擊Anaconda安裝包開始安裝，使用默認選擇進行安裝。

創建一個虛擬環境。打開Anaconda點擊Environments,點擊base選擇Open Terminal。

在終端中輸入指令建立自定義環境，env_ai 為自定義環境名，運行該命令后在隨后輸入的提示符中輸入 y

conda create -n env_ai  

在終端中輸入激活自定義環境

conda activate anv_ai

編程環境搭建情況：已經完成50%的搭建工作，目前編程環境是一個支持python編程，支持便捷安裝多種應用庫和工具，支持創建管理多個python虛擬環境。

安裝Jupyter Notebook

Jupyter Notebook是一個功能強大的交互式筆記本，它為用戶提供了在Web瀏覽器中編寫、執行和共享文檔的能力。這些文檔可以包含代碼、可視化和文本，可以為開發者等提供了極大的便利。
安裝Jupyter Notebook。打開Anaconda，點擊home ，找到jupyter,點擊install完成安裝。

啟動Jupyter Notebook。打開Anaconda點擊Environments,點擊env_ai選擇Open with jupyter notebook

瀏覽器自動打開了juoyter ,我們可以選擇new建立一個文件夾或者一個Notebook

在jupyter中新建一個Notebook文件，打開Notebook文件，我們可以在Notebook中寫文檔，寫代碼，調試運行代碼。

編程環境搭建情況：已經完成70%的搭建工作，目前編程環境是一個支持python編程，支持便捷安裝多種應用庫和工具，支持創建管理多個python虛擬環境，同時還可以靈活便捷的編輯和調試代碼。

3.2安裝工具包

到這里一步可以說我們的環境基本搭建好了，接下來我們需要安裝一些和人工智能相關的工具包，如NumPy、Pandas、scikit-learn、keras等，這些包在數據清洗、統計分析、機器學習等方面具有廣泛的應用。工具包相當于一個庫文件，我們安裝了工具包就可以調用其中的各種函數方法。

打開Anaconda點擊Environments,點擊env_ai選擇Open Terminal。我們在終端中用pip指令來安裝工具包。例如我們安裝pandas 就在終端中輸入

pip install pandas

這種直接安裝的方式默認是用的是國外的下載源，下載速度很慢，經常會出現下載失敗的情況，因此我們使用國內的下載源進行下載，大家可以在網上搜素“pip國內源",筆者使用的是清華大學下載源，因此我們將安裝pandas安裝指令改為如下形式：

pip install pandas -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

這樣就和迅速的安裝好了pandas工具包。在這里我們直接將后續可能用到的工具包一次性安裝完，安裝指令如下：

pip install matplotlib -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
pip install openpyxl -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
pip install Certificates -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
pip install opencv-python -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
pip install keras -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
pip install tensorflow  -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
pip install requests -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

編程環境搭建情況：已經完成100%的搭建工作，目前編程環境是一個支持python編程，支持便捷安裝多種應用庫和工具，支持創建管理多個python虛擬環境，同時還可以靈活便捷的編輯和調試代碼，此時我們的編程環境還支持各種人工智能算法的工具包。

大功告成！至此我們的編程環境已經搭建好了！人工智能我來了！

4.編寫第一個程序

打開在jupyter中新建一個Notebook文件，我們先建立一個Markdown的cell ，寫一個程序說明。

建立一個Code的cell ，寫一個python程序并運行，代碼和運行結果如下：

from matplotlib import pyplot as plt
x = [1,2,3,4,5,6]
y = [11,12,13,14,15,16]
plt.figure(figsize = (2,2))
plt.scatter(x,y)
plt.show()