在Anaconda3环境下，初学者应该如何配置Jupyter Notebook并搭建一个适合深度学习和人工智能开发的环境？

根据您提供的资料《Python入门教程：搭建环境与Hello World》，我将结合该资料为您解答如何在Anaconda3环境下配置Jupyter Notebook，并搭建一个适合深度学习和人工智能开发的初学者环境。首先，安装Anaconda3是一个明智的选择，因为它包含了一整套用于科学计算的工具和库，为Python编程提供了一个强大的平台。安装完毕后，您可以通过开始菜单启动Jupyter Notebook。

参考资源链接：[Python入门教程：搭建环境与Hello World](https://wenku.csdn.net/doc/7jv2q1tq6e?spm=1055.2569.3001.10343)

接下来，您可以通过以下步骤创建和配置适合初学者的开发环境：

1. 打开Jupyter Notebook，选择新建一个笔记本，并选择Python 3作为内核。

2. 安装必要的深度学习和人工智能相关的库，比如TensorFlow、Keras、scikit-learn等。在Jupyter Notebook中，您可以直接使用pip命令安装这些库。例如，在一个代码单元中输入以下命令：

!pip install tensorflow
!pip install keras
!pip install scikit-learn

3. 为了更好地管理包和环境，建议创建一个新的conda环境，这样可以避免不同项目之间的依赖冲突。您可以使用以下命令创建新的环境：

conda create -n myenv python=3.8

激活新环境后，您再安装需要的库。

4. 对于深度学习项目，您可能需要额外的GPU支持。请确保您的系统支持CUDA，并安装与之相兼容的深度学习框架版本。

5. 最后，为了确保环境稳定和一致，可以将环境的配置信息保存在一个文件中，例如`environment.yml`，这样您可以在需要时重新创建相同配置的环境。

现在，您已经拥有一个适合深度学习和人工智能开发的基础环境。建议您进一步学习如何使用这些库进行实际的项目实践，例如图像识别、自然语言处理等，这将帮助您巩固所学知识并提升实战能力。

当然，若想进一步提升您的Python技能，您可以查阅更多相关资源，例如《Python入门教程：搭建环境与Hello World》中的扩展阅读部分，这将帮助您更加深入地理解Python编程。

参考资源链接：[Python入门教程：搭建环境与Hello World](https://wenku.csdn.net/doc/7jv2q1tq6e?spm=1055.2569.3001.10343)