🤖 AI_Tutorials_Python：用Python探索人工智能的旅程

🧠 人工智能基础入门

如果你是AI新手，建议从以下核心领域开始学习：

• 机器学习：掌握scikit-learn库，从线性回归到决策树的实战案例
• 深度学习：通过TensorFlow和PyTorch构建神经网络
• 自然语言处理 (NLP)：使用NLTK和spaCy解析文本数据

📚 推荐学习路径

1. 先完成 Python基础语法教程 打牢编程根基
2. 系统学习 AI数学基础（线性代数/概率论/优化）
3. 实战项目推荐：
   • 图像分类：Keras + MNIST数据集
   • 语音识别：SpeechRecognition库实战
   • 强化学习：Stable Baselines3入门指南

🌐 扩展资源

• AI_Tutorials_Python GitHub仓库（含完整代码示例）
• Python可视化教程（用Matplotlib/Seaborn分析AI模型性能）
• AI伦理与社会影响（了解技术应用边界）

**提示**：点击图片可查看不同AI技术场景的示意图，关键词包括“神经网络”“数据挖掘”“计算机视觉”等。