在我们深入人工智能（Artificial Intelligence, AI）新手入门教程之前，首先要明确AI的基本概念。AI是一种模仿人类智能行为的技术，它使计算机能够进行学习、解决问题、理解语言和视觉识别等复杂任务。
1.1 人工智能定义
人工智能是计算机科学的一个分支，它研究如何构建能够执行通常需要人类智能表现出来的情景，如感知、推理、决策和自然语言处理的计算机系统。简单来说，人工智能就是让电脑像人类一样思考和做决定。
1.2 AI类型
尽管AI被广泛认为是单一的一个领域，但实际上它可以大致分为两类：弱人工智能（Narrow or Weak AI）和强人工intelligence（General or Strong AI）。
1.2.1 弱人工智能
弱AI指的是那些专注于特定任务或领域内工作的算法，比如语音识别、图像分类或者推荐系统。在这些应用中，虽然计算机并没有达到人类水平，但是它们已经能够高效地完成特定的任务，并且在各自领域内取得了显著成就。
1.2.2 强人工intelligence
相比之下，强AI则是一个更大的目标，其目的是创造一个真正具有通用智慧的人类般意识能力，即能与任何知识相关的问题进行交互而不受限制。这仍然属于科幻范畴，因为目前我们还无法创建出真正具有自我意识和独立思考能力的人造生命体。
1.3 人工intelligence发展历程
从20世纪50年代艾伦·图灵提出的“图灵测试”以来，人们对于制造有意义交流能力的人造设备一直充满好奇与追求。随着时间的推移，我们逐步开发出了各种不同的算法来实现这一目标，如逻辑推理方法、大数据分析以及神经网络等。
1.3.1 逻辑基础
最早期的人工智慧模型基于逻辑规则，这些规则被编码到程序中，以便处理不同情境下的决策过程。但这种方法存在局限性，因为它们依赖于预设好的规则集，而现实世界中的情况往往难以完全预见或描述清楚。
1.3.2 数据驱动方法
随着数据量的大幅增长，以及统计学家们对概率论与统计学理论深入研究后，一种新的尝试出现了——基于数据学习的人型操作方式。这涉及使用大量样本训练模型，使其根据经验做出判断，而不是依赖固定的逻辑框架，从而提高了准确度并适应性更加强大。
1.3.3 神经网络革命
近年来，由于深度学习技术突破性的进展，我们开始使用神经网络作为一种模拟大脑结构以解决复杂问题的手段。这种方式通过层次化连接节点构建起来，可以有效地处理多变量关系，并且在许多实践应用中显示出了惊人的效果，如自动驾驶汽车、医疗诊断甚至翻译软件等都得益于此技术的大力支持。
结语
了解这些背景知识对于进入AI新手入门教程至关重要，因为它们提供了一个清晰的地图帮助你理解这个庞大而又快速变化的话题。此外，这些信息也为你之后探索具体课程内容打下了坚实基础。在接下来的一系列文章中，我将详细介绍如何成为一名合格的新手开发者，并分享一些宝贵建议，以助你顺利踏上这条令人兴奋但又充满挑战的人生旅途。
