新手学Python做AI应先会用再懂原理，聚焦跑通模型解决小问题；精简技术栈为Python+NumPy+Pandas、Scikit-learn、PyTorch三件套；以实战项目驱动，从抄代码到改再到创；注意环境隔离、数据形状和GPU调用三大避坑点。
明确目标：先会用，再懂原理
新手学Python做AI，别一上来就啃《深度学习》或手推反向传播。先聚焦“能跑通一个模型、解决一个小问题”，比如用几行代码识别图片里的猫狗、预测房价、自动给邮件分类。工具链熟了，再回头补数学和算法逻辑更高效。
精简技术栈：三件套起步够用
不必同时学TensorFlow、PyTorch、Keras、Scikit-learn全部。推荐新手按顺序拿下：
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基础Python + NumPy + Pandas：数据读取、清洗、简单统计（如用Pandas加载CSV，用NumPy算均值/标准化）
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Scikit-learn：练手经典任务——鸢尾花分类、波士顿房价预测，5行代码调用模型，重点理解“训练→预测→评估”流程
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PyTorch（轻量入门）：只学张量操作、nn.Module定义网络、torch.optim优化器、DataLoader加载数据，跑通MNIST手写数字识别即可
实战项目驱动：从抄到改再到创
拒绝“只看不敲”。每个阶段配一个可落地的小项目：
- 第1周：用Scikit-learn完成“学生考试成绩预测”（线性回归），自己造100行模拟数据，画出预测vs真实散点图
- 第2周：用PyTorch复现一个2层全连接网络识别CIFAR-10中的飞机/汽车（不用调参，准确率到40%就算通关）
- 第3周：找一个Kaggle入门赛（如Titanic），下载数据，照着Kernel跑通，然后尝试改一个地方——比如换特征、增删一行正则化
避坑提醒：新手最常卡住的3个点
这些细节不难，但没人提醒就容易耗半天：
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环境混乱：务必用conda create -n ai-env python=3.9建
独立环境，pip混用conda易崩
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数据形状报错：PyTorch中图像要转成(N, C, H, W)，Pandas读入的CSV默认是二维，少一个batch维度就报错，多print(x.shape)检查
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GPU不生效：确认torch.cuda.is_available()返回True；模型和数据都要加.to('cuda')，缺一不可
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