如果您是做抖音运营且不想学习代码来学习 AI，以下是一些建议：
不过，如果您想在 20 分钟内快速上手 Python 和 AI 的相互调用，可以循序渐进地完成以下任务：
感受：度过了第一阶段，了解了一些AI的基本原理和发展阶段之后，可以开始选择一个方向来学习了。这里的学习是学和练习。因为我自己是一直做业务的互联网运营，所以我选择了AI agent领域的coze，可以让我短时间接触大量的应用场景练习，prompt练习。我没有选择comfyUI这类图文工作流，是因为我的工作没怎么接触过图片。如果你本身是设计师或者图文工作者，你的第一选择就会是图文领域。我也没有选择cursor这类AI写代码，是因为我是代码小白。当然，如果你觉得你都可以学，那你可以从门槛最低的coze工作流学起。coze应该是适用所有人的，不需要代码基础，不需要图文审美。只要你能发现一个智能体的需求，就可以用工作流来实现。
在深入学习AI时，许多朋友发现需要编程，变得头大。同时，各类教程都默认了你会打命令行，导致入门十分困难。鉴于此，就有了这份简明入门，旨在让大家更快掌握Python和AI的相互调用。并使你在接下来的20分钟内，循序渐进的完成以下任务：完成一个简单程序完成一个爬虫应用，抓取公众号文章完成一个AI应用，为公众号文章生成概述
对于AI，可以尝试了解以下内容，作为基础AI背景知识基础理论：了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。历史发展：简要回顾AI的发展历程和重要里程碑。数学基础统计学基础：熟悉均值、中位数、方差等统计概念。线性代数：了解向量、矩阵等线性代数基本概念。概率论：基础的概率论知识，如条件概率、贝叶斯定理。算法和模型监督学习：了解常用算法，如线性回归、决策树、支持向量机（SVM）。无监督学习：熟悉聚类、降维等算法。强化学习：简介强化学习的基本概念。评估和调优性能评估：了解如何评估模型性能，包括交叉验证、精确度、召回率等。模型调优：学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。神经网络基础网络结构：理解神经网络的基本结构，包括前馈网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）。激活函数：了解常用的激活函数，如ReLU、Sigmoid、Tanh。