1.1 硬件要求

在开始你的人工智能新手入门教程之前，你需要确保你的电脑具备足够的硬件资源。人工智能领域中，计算能力是非常关键的因素之一，因为它涉及到大量复杂的算法和模型训练。

处理器：现代CPU（中央处理单元）如Intel Core i5或i7系列，以及AMD Ryzen 5或7系列，能够提供良好的性能。高性能图形处理单元（GPU）对于进行深度学习任务至关重要。如果你打算从事深度学习工作，那么拥有NVIDIA GeForce GTX 1060或者更高级别的显卡会是一个好选择。

内存：至少16GB RAM，但32GB或以上将更加理想，以便于支持多任务并行运行。

存储空间：至少512GB SSD（固态硬盘），因为SSD读写速度快，可以大幅提高数据加载和模型训练效率。

操作系统：Linux、Windows 或 macOS 都可以用来进行AI开发，但Linux通常被认为是最受AI研究人员欢迎的一种平台，因为它具有丰富且自由可用的工具集。

1.2 软件需求

除了上述硬件配置外，还有一些软件也是必须安装的，它们将帮助你在实践中实现人工智能新手入门教程中的概念：

编程语言与库：

Python 是当前最流行的人工智能编程语言，由于其简单易读性以及强大的标准库支持Python成为了首选。TensorFlow 和 Keras 是两个常用的神经网络框架，而 scikit-learn 提供了机器学习算法的一个简洁接口。

R 也是一种流行的人工智能语言，它特别擅长统计分析，并且有许多用于机器学习和深度学习包，如 caret, dplyr, tidyr 等。

Java 虽然不是传统意义上的AI开发工具，但是Java虚拟机(JVM)使得Java成为一个跨平台解决方案，同时还有各种用于特定任务的大型项目，如 Apache Mahout 和 Deeplearning4j。

IDE(Integrated Development Environment)：

PyCharm 是一个功能强大的Python IDE，有助于代码编辑、调试和优化。此外，Visual Studio Code 同样也是一款功能强大的代码编辑器，它支持多种编程语言，并且有着广泛社区贡献的小部件扩展程序。

1.3 安装步骤

如果你已经确定了所需使用哪些技术栈，那么下一步就是安装它们。在这个过程中，你可能需要根据自己的操作系统调整路径设置。但不要担心，这里我们提供了一般性的指南：

1.3.1 安装Anaconda or Miniconda

Anaconda是一个包含众多科学计算库与应用程序环境管理工具构成的大型免费开源发行版。Miniconda则是轻量级版本，只包含必要文件以便快速启动Python环境。你可以从官方网站下载并按照说明安装它们，然后通过命令行界面激活它们：

conda create --name myenv python=3.x (x为具体版本号)

source activate myenv # 在Mac/Linux上使用此命令

然后你就可以通过myenv激活你的自定义Python环境了。这使得管理不同项目之间相互独立而不会产生冲突变得容易。

1.3.2 安装相关依赖项

对于基于TensorFlow/Keras 的项目，可以使用pip来安装这些依赖项：

pip install tensorflow==x.x.x # x表示特定的版本号，比如2.4等等

对于R用户来说，可以直接通过RStudio内置的CRAN镜像或者其他第三方仓库来安装所需包。

最后，对于Java用户，你可能需要下载并解压JDK，然后设置PATH变量以让系统能找到JDK目录中的bin文件夹，这样就能调用java命令了。如果要进行大规模分布式计算，则还需要了解如何设置Hadoop集群及其相关组件。

总结一下，在开始人工智能新手入门教程之前，我们必须确保我们的设备满足基本要求，并正确地配置好所需软件。这不仅包括常见编程语言和库，还包括一些额外工具比如IDEs，进而保证我们能够顺利地完成每个阶段的人工智能实验室课程设计。