AI入门基础教程主要包括以下几个部分：
一、了解AI概述和发展历程
人工智能（Artificial Intelligence，AI）是一门涉及计算机科学、心理学、哲学等多学科的交叉学科。了解AI的基本概念、发展历程和在不同领域的应用情况，是入门的第一步。
二、掌握机器学习基本概念和原理
机器学习是人工智能领域的一个重要分支，是实现AI的关键技术之一。了解并理解监督学习、非监督学习、半监督学习等基本概念和原理，以及常见的算法如线性回归、决策树等，对于后续的学习非常有帮助。
三、学习深度学习基本原理和应用场景
深度学习是机器学习的一种重要方法，通过构建深度神经网络来模拟人类的学习过程。了解深度学习的基本原理、常见的神经网络结构（如卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN等）以及应用场景（如图像识别、语音识别等），对于入门AI技术非常重要。
四、熟悉常用工具和技术栈
学习AI技术需要掌握一些常用的工具和技术栈，如Python编程语言及其常用的科学计算库（如NumPy、Pandas等）、深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch等）、机器学习平台（如Scikit-learn等）等。熟悉这些工具和技术栈，有助于更高效地学习和应用AI技术。
五、实践项目和案例分析
通过实践项目和案例分析，可以加深对AI技术的理解和应用。可以从简单的项目开始，逐渐挑战更复杂的项目。同时，通过分析成功和失败的案例，可以学到更多的经验和教训。实践项目和案例分析是提高AI技术水平的必经之路。除了以上的基础教程内容外，还需要保持持续学习的态度和学习习惯，关注最新的技术进展和趋势，积极参加技术交流和分享活动，与其他AI从业者交流学习心得和经验。总之，要想入门人工智能，需要付出大量的时间和精力进行学习和实践。希望以上内容对你有所帮助！