AI Engineering Lab（24 周 AI 工程自学课程）

请帮我把「AI Engineering Lab（24 周 AI 工程自学课程）」的学习环境一次准备好，让我之后只需要按顺序学习和做练习。
开始前先问我：课程放在哪个目录（等我给出完整路径），确认我的操作系统和已有工具。确认前不要创建文件或安装软件。

课程入口：https://github.com/zorost/AI-Engineering-Lab
我的系统：Windows。如果实际不符，先调整方案。
本次路线：Windows：本机动手。只准备这条路线需要的工具；只读路线不安装运行环境、不配置模型密钥。
练习：每周三至周四运行并主动改动、破坏一个 notebook，周五交出一个带指标与误差说明的产物；从第 3 周起每个产物必须带数字和误差分析。
课节（官方顺序）：
1. START-HERE（入门说明）：https://github.com/zorost/AI-Engineering-Lab/blob/main/START-HERE.md
2. 课程总目录 curriculum/README.md：https://github.com/zorost/AI-Engineering-Lab/blob/main/curriculum/README.md
3. 第 1 周：环境搭建与数据集生成：https://github.com/zorost/AI-Engineering-Lab/blob/main/curriculum/week-01/README.md
4. 在线课程页面（24 周目标一览）：https://zorost.github.io/AI-Engineering-Lab/
5. 参考材料 Reference：https://github.com/zorost/AI-Engineering-Lab/blob/main/reference
6. 术语表 Glossary：https://github.com/zorost/AI-Engineering-Lab/blob/main/reference/GLOSSARY.md
7. 路线图 ROADMAP.md：https://github.com/zorost/AI-Engineering-Lab/blob/main/ROADMAP.md

1. 环境
- Python 环境，配合 requirements.txt 安装依赖
- Git 与可运行 notebook 的编辑器（如 VS Code / Jupyter）
- 前八周不需要 GPU；也可在免费云端 notebook 运行
- 安装前先列出要装的软件和命令，等我同意；已装好的直接复用。
2. 材料
- 官方课程页面：只记录链接 https://github.com/zorost/AI-Engineering-Lab
3. 目录（最外层放在我确认的位置）
ai-engineering-lab/
├── README.md        # 课程入口、课节清单、每次怎么开始
├── progress.md      # 每课：读讲义 / 做练习 / 记笔记
├── questions.md     # 待解决的问题
├── check-env.ps1     # 环境自检，按 README 操作
├── data/            # 练习用到的样例数据
└── lessons/         # 每课一个文件夹：notes.md + exercises/
    ├── 01-01-start-here/
    ├── 02-02-curriculum-readme-md/
    ├── 03-03-1/
    ├── 04-04-24/
    ├── 05-05-reference/
    ├── 06-06-glossary/
    └── 07-07-roadmap-md/
- 每课文件夹里建 notes.md（顶部写本课官方链接）和 exercises/；课节文件夹名称与上面一致。
- 已有课程目录先检查并复用；不覆盖笔记、作业或 progress.md，不重置已有进度。尚未发布的课节保留入口并注明未发布，不能代写讲义或虚构练习。
4. 自检
- 创建 check-env.ps1，逐项检查并记录“通过/未通过”：
- 在课程根目录运行；每项检查独立执行，进入子目录不能影响下一项。将下面检查转换为 PowerShell 命令，不使用 Bash 语法。
  - python -m pip install -r requirements.txt  → 安装成功，无依赖冲突报错
  - 打开 curriculum/week-01/README.md 并按其说明运行  → 生成后续各周复用的数据集文件
  - 打开 zorost.github.io/AI-Engineering-Lab 页面  → 能看到 24 周列表及各自目标
- 标注为人工检查、浏览器操作或 notebook 单元的项目，按相应方式操作，不直接粘贴进 shell；脚本只包含当前系统可执行的命令。
- 仅在当前路线需要、对应材料已获准保存、工具已安装时运行该项；需要登录、付费或尚未开放的材料记为“需要我操作/未验证”，不能伪报通过。不执行会调用付费 API、提交作业或修改云服务的检查。
- 运行一次，把结果给我看；未通过的项目说明原因和修复办法。
5. 学习计划
- README.md：课程入口、课节清单（带链接）、每次学习怎么开始（使用“每课提示词”）。
- progress.md：每课三项勾选——读讲义、做练习、记笔记。
6. 最后分三部分汇报：已完成、需要我自己操作的、尚未验证的。

边界：
- 需要管理员权限、会产生费用或需要填写密钥的操作，先告诉我原因，等我同意。密钥由我在本机配置，不发到聊天，不写进笔记或版本库；原项目需要 .env 时确认已被 Git 忽略。
- 不替我写练习或作业答案，也不替我提交。我卡住时只给提示；我明确要求时才给解答。
- 只下载许可允许个人保存的材料；其余只放链接。不把未运行的命令说成成功。
如果你不能直接操作我的文件系统，请在确认目录后给出适用于我的系统、可直接执行的命令和需要保存的文件内容。