上周聚餐的时候，老刘突然问我：“老哥，现在网上铺天盖地都是AI，我也想试试，有没有那种不啃大部头、不花钱就能入门的路子？”我一听就乐了，这不就是去年摸黑踩坑的我嘛猛拍桌子跟他保证：“7天！每天两小时，跟着我实操，保管你能让电脑认得出猫猫狗狗信不信？”说完我自己都有点热血上头。

头两天：别慌！先搞懂AI到底是啥玩意儿

老刘这种纯小白，直接上代码绝对懵圈。我也没整那些虚头巴脑的概念，直接打开电脑开撸：

• 先喂个"开胃菜"：我找了个在线平台（这个不让说名字，但超多这种网站），让他自己动手拖拽几个模块，没一会儿，电脑就把一堆花的照片分得清清楚楚。他眼都直了：“就这么简单？没写一行代码！”对，就是让他亲手摸到“智能”的感觉，消除距离感。
• 再灌点“原理汤”：趁热打铁，我拉他看了半集讲“机器学习怎么像教小孩认东西”的科普动画（那种讲人话的短视频平台一抓一把）。重点就强调一件事：AI不是魔法，是靠例子喂出来的，脑子里先搭个“用数据训练”的框架。
• 塞颗“工具糖”：我帮他在电脑上装了个免费的Python环境（这个软件名总可以提？就叫Anaconda），再配了个写代码的小本本（IDLE也凑合用）。就这一步！别小看，安装顺不顺畅直接决定后面七天心态崩不崩。

第三天：真家伙上阵！第一次让代码动起来

该来的总要来！这一天我们直捣黄龙。

• 抱大腿！选好第一个“师傅”：我让他去翻翻国内几个程序员大本营社区，直接搜“Python机器学习入门项目”，从点赞高的里面挑了个教“鸢尾花分类”的教程。为啥选这个？数据简单干净，效果直观（几种花分得清清楚楚），代码从头抄到尾都不超过50行！完美符合“快速成就感”需求。
• 开抄！一字一句“照虎画猫”：我盯着他一步一趋，从import那些念都念不顺的库（sklearn、pandas），到加载数据、切分训练集（告诉他一头喂给AI学，一头留着考它），再到选了个最老实的“K邻居”算法（就选KNN，参数少好理解）。运行！第一次蹦出个90%多的准确率，他兴奋得差点把咖啡泼我键盘上。

第四五天：来真的！自己动手训练“认猫狗”

尝到甜头了，得玩点实际的。我让他打开那个几乎人手一个的图库网站（对，就是有猫猫狗狗海量图那个），目标：教会AI分清猫和狗！

• 先上“笨办法”热热身：用经典的CNN（卷…卷积神经网，我就说“一种看图贼厉害的AI方法”）现成架构，直接套个教程代码跑通。效果还行，但感觉像借别人衣服穿，不够贴身。

• 接着“动刀子”：找了个讲模型微调（Fine-tuning）的详细教程（XX论坛搜索“PyTorch 迁移学习 猫狗大战”），一步步教他：冻结底层预训练权重（解释：别动人家学好的基础功夫），只训练顶部分类头（专注学认猫狗）。折腾安装PyTorch时他抓狂了两次，被我按住喝了杯凉茶继续。
• 硬肝到凌晨：下载数据（费流量，肉疼！）、写脚本预处理图片（改尺寸、打乱顺序）、盯着GPU吭哧吭哧训练…电脑风扇嗷嗷叫，屏幕上跳动那些Loss值（损失值，我解释“就是AI犯错的分数，越来越低就说明它学聪明了”）。看着数字一点点往下掉，居然有点上瘾。

第六七天：成果打包！亮出来溜溜

模型训得差不多了，总不能烂在电脑里。

• 做个丑但能用的界面：找了国内某极简Web框架教程（名字很像闪电⚡），快速糊了个网页，支持上传图片。核心就几行：加载训练好的模型文件，把用户上传的图喂进去，把模型吐出来的“猫”或“狗”标签显示出来。
• 找茬时刻：让他拿自家喵星人和楼下流浪狗照片疯狂测试。发现很多翻车现场：萨摩耶大正面被认成白猫（我：“可能太白了？训练集里白狗少？”），黑猫背影认成黑狗（我：“黑成一团了！缺黑猫数据”）。发现问题就是进步！
• “祖传”经验大甩卖：折腾到我把这七天用到的零散教程、踩过的坑（包括那个解决NumPy版本冲突搞了一下午的破事）、资源网站（强调非营利性质的公开课和工具平台）都整了份清单发给他，让他别像我当初那样瞎找。

七天下来，结果？

我问他：看懂AI论文了吗？他摇头。算法原理吃透了吗？他摆手。但！他知道了AI项目从数据准备、模型选型、到训练部署的全流程手感，知道了哪里该抱大腿抄作业（GitHub万岁！），哪里容易踩坑（环境配置、数据质量是祖宗！），最重要的是，他能指着屏幕说：“这玩意儿是我弄出来的！AI的门儿，我摸着了！” 这就够了，毕竟路还长着，对？