我完全不知道如何开始，更不用说完成学校的编码项目了
I am completely lost on how to start, let alone accomplish a coding project for school
所以，我的 java class 星期三有一个叫做 stem challenge 的事情，我的小组决定解决错误信息的问题。我们想创建一个程序来扫描输入的文档并在在线数据库（如国会图书馆或维基百科等类似数据库）上交叉引用它。唯一的问题是我们不知道如何使用任何 IDE 或哪个 IDE 可以让我们完成我们想做的事情，更不用说在程序中实现 AI 了。
我来这里是为了寻求有关使用什么的建议以及如何开始的基本方法，因为在那之后就是谷歌搜索的问题，我很擅长哈哈。
我尝试过使用 Netbeans、Repl.it 和 Eclipse，一旦我知道我需要做什么，学习如何使用它们会更容易，但我不知道是否他们对我想要完成的事情很有帮助，或者如果他们允许我这样做的话。
IDE 可以让您高效地编写代码并帮助调试，但它们不能为您编写复杂的代码。如果没有对高级数学和计算机科学主题的扎实理解来创建经过适当训练的 AI 模型，您就不太可能成功。在线查找完全可以完成您的项目要求的代码片段也是不太可能的。为了避免灰心和失败，我相信简化并寻求在您的技能水平上更可行的东西对您最有利。暂时完全去掉项目的 AI 部分将是一个好的开始。当你了解更多时，你可以随时重新访问它！
我建议尝试学习 Python 作为处理机器学习和人工智能的介绍性语言。有令人难以置信的库，例如人们用于机器学习应用程序的 TensorFlow、Keras（TensorFlow 的一部分）、Pandas、scikit-learn 和 numpy。
Python 数据科学手册：处理数据的基本工具
作者 Jake VanderPlas 和 Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow: Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems 作者 Aurélien Géron 是我强烈推荐的两本书，但请记住这些概念如果没有对 Python 的基本了解，将很难喘口气。为此，我建议查看 https://docs.python.org/3/
有多种 ML 算法可用于不同的目的。 https://www.sas.com/en_gb/insights/articles/analytics/machine-learning-algorithms.html 是一个很好的参考，可以让你更熟悉一些。
一个相对简单的项目可以使用决策树算法对鸢尾花物种进行分类，作为对该领域的介绍。 https://www.kaggle.com/uciml/iris 包含可用于此目的的数据集。 Kaggle 是许多数据集的所在地，您可能仅通过浏览就会遇到更多想法。
所以，我的 java class 星期三有一个叫做 stem challenge 的事情，我的小组决定解决错误信息的问题。我们想创建一个程序来扫描输入的文档并在在线数据库（如国会图书馆或维基百科等类似数据库）上交叉引用它。唯一的问题是我们不知道如何使用任何 IDE 或哪个 IDE 可以让我们完成我们想做的事情，更不用说在程序中实现 AI 了。
我来这里是为了寻求有关使用什么的建议以及如何开始的基本方法，因为在那之后就是谷歌搜索的问题，我很擅长哈哈。
我尝试过使用 Netbeans、Repl.it 和 Eclipse，一旦我知道我需要做什么，学习如何使用它们会更容易，但我不知道是否他们对我想要完成的事情很有帮助，或者如果他们允许我这样做的话。
IDE 可以让您高效地编写代码并帮助调试，但它们不能为您编写复杂的代码。如果没有对高级数学和计算机科学主题的扎实理解来创建经过适当训练的 AI 模型，您就不太可能成功。在线查找完全可以完成您的项目要求的代码片段也是不太可能的。为了避免灰心和失败，我相信简化并寻求在您的技能水平上更可行的东西对您最有利。暂时完全去掉项目的 AI 部分将是一个好的开始。当你了解更多时，你可以随时重新访问它！
我建议尝试学习 Python 作为处理机器学习和人工智能的介绍性语言。有令人难以置信的库，例如人们用于机器学习应用程序的 TensorFlow、Keras（TensorFlow 的一部分）、Pandas、scikit-learn 和 numpy。
Python 数据科学手册：处理数据的基本工具 作者 Jake VanderPlas 和 Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow: Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems 作者 Aurélien Géron 是我强烈推荐的两本书，但请记住这些概念如果没有对 Python 的基本了解，将很难喘口气。为此，我建议查看 https://docs.python.org/3/
有多种 ML 算法可用于不同的目的。 https://www.sas.com/en_gb/insights/articles/analytics/machine-learning-algorithms.html 是一个很好的参考，可以让你更熟悉一些。
一个相对简单的项目可以使用决策树算法对鸢尾花物种进行分类，作为对该领域的介绍。 https://www.kaggle.com/uciml/iris 包含可用于此目的的数据集。 Kaggle 是许多数据集的所在地，您可能仅通过浏览就会遇到更多想法。