在开始人工智能新手入门教程之前，确保你的实验室环境已经准备妥当是非常重要的。以下是一系列步骤，指导你如何搭建一个适合AI学习的工作环境。

硬件需求

首先，你需要确保你的计算机具备足够的硬件资源来运行AI相关的软件。通常，建议使用具有较高处理器性能、充足内存和可扩展性良好的笔记本或台式机。

软件安装

操作系统

Windows: Windows 10或更高版本推荐，因为它支持最新版的Python等开发工具。

macOS: macOS High Sierra或者更高版本。

Linux: Ubuntu等流行发行版，如Ubuntu 18.04 LTS。

编程语言与框架

Python：作为AI新手入门教程中的核心语言之一，它拥有丰富的库和社区支持。建议使用最新版本（如3.x）。

Jupyter Notebook：用于交互式数据分析和可视化。这将使得代码阅读更加直观。

Anaconda：包含了多种科学计算库，如NumPy, SciPy, Pandas等，并且包括Jupyter Notebook，可以简化安装过程。

TensorFlow 或者其他深度学习框架（如Keras）：

如果选择TensorFlow，可以通过pip直接安装tensorflow。

Keras则可以通过pip安装keras或者直接从GitHub克隆并设置路径到项目中去使用。

其他依赖包：

matplotlib 和 seaborn 用于数据可视化

scikit-learn 用于机器学习算法测试

pandas, numpy, 和其他标准库为数据处理提供基础支持

IDE (集成开发环境) 如Visual Studio Code, PyCharm 等，可以提高编写代码效率，但不是必须，有些人喜欢在命令行中直接编辑文件然后用Jupyter运行代码也是常见做法。

文本编辑器，如Sublime Text, Atom等，如果你不打算使用IDE，那么这类编辑器也能满足基本需求。但对于复杂任务来说可能会感到不足，比如语法检查、自动补全功能比较有限。

Git: 版本控制系统，用以跟踪项目变更历史及协作开发。如果你计划参与开源项目或进行团队合作，这一步是必不可少的。你可以访问Git官方网站注册账号，然后配置好Git客户端（例如Git Bash for Windows or Terminal on Mac/Linux）。

9.Virtualenv 或 Conda Environment: 这两个都是创建独立Python虚拟环境的小工具，以便管理不同项目间相互之间不会产生冲突的情况下共享相同包集合。此外，每个项目都应该有自己的独立虚拟环境，以避免不同应用程序之间对同一依赖项进行不兼容更新导致的问题。这两者的主要区别在于是否要重新构建所有依赖，而Conda则能够直接利用预构建好的Wheel文件，从而加快启动速度，并且因为它基于Cygwin，所以有一定的跨平台能力，而virtualenv则只能在Unix-like系统上工作，因此如果是Windows用户，通常会倾向于选用Conda.

安装步骤总结：

根据以上所述选择合适操作系统进行升级或重装电脑。

安装 Anaconda 并按照其文档完成初始化过程，其中包括激活conda environment以及install packages step.

3 使用 pip 来进一步添加额外需要的 package（比如 tensorflow）。

4 将 Jupyter notebook 设置为默认启动项以便快速启动时无需输入命令。

5 在每个新的project中创建一个独立的 conda environment，并根据该project 的具体需求安装所需package，以防止污染全局python env.

最后，由于技术不断发展，不断出现新的工具和技术，因此请定期查看各大科技论坛、博客、API文档以及各大编程社区获取最新信息，以及解决可能遇到的问题。在这个AI新手入门教程中，我们只是涵盖了最基本但又最重要的一些环节。

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