黄老师详解：AI开发环境搭建与基础知识入门

本篇文章主要介绍了人工智能开发环境的搭建与基础概念，由黄老师主讲的AI系列公开课旨在帮助学员掌握深度学习的入门知识和实用技能。课程的核心内容包括： 1. **Conda环境搭建**： - Conda是一个开源的软件包管理和环境管理系统，它允许用户在同一台机器上安装和管理多个Python版本以及相关库，避免了不同项目之间的依赖冲突。课程指导学生如何从官方（<https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html>）或清华源下载Miniconda（<https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/BashMiniconda3-py38_4.8.2-Linux-x86_64.sh>），并强调安装时应选择Python 3.6版本。 2. **Python集成开发环境（IDE）- PyCharm**： - PyCharm是一款强大的Python IDE，提供了丰富的功能支持深度学习开发。文章链接了Windows版(<https://jingyan.baidu.com/article/60ccbceb4e3b0e64cab19733.html>) 和Ubuntu版的安装教程，帮助学员熟悉其界面和配置设置。 3. **深度学习基础知识**： - 学习者将了解深度学习的基本概念，包括但不限于NumPy、SciPy、Pandas、Matplotlib、Pillow等数据处理和可视化库，以及OpenCV和TensorFlow等核心深度学习框架。 4. **Jupyter Notebook**： - Jupyter Notebook是一个交互式的编程环境，常用于数据分析、科学计算和机器学习。课程不仅演示如何创建和使用Notebook，还介绍了如何通过pip安装扩展（如`autopep8`）和配置Jupyter Notebook以优化开发体验。 5. **命令行操作**： - 学员将学习基本的命令行指令，如创建conda环境（`conda create`），安装特定包（`pip install`），以及一条指令安装所有相关包。 通过这个系列课程，学生能够建立起一个稳定且高效的AI开发环境，为后续深入学习和实践打下坚实的基础。