AI（人工智能）的初级使用方法包括以下几个方面：

数据收集：使用各种传感器、数据采集设备等，收集数据，将其存储到计算机中，为后续的分析和处理提供基础。

数据处理：通过编程和算法对数据进行清洗、特征提取、降维等处理，以便于后续的分析和模型训练。

模型训练：使用机器学习算法和训练数据集，训练出模型，以便于对新的数据进行预测和分类。

模型评估：使用测试数据集对模型进行评估，计算模型的准确率、召回率、F1 分数等指标，以便于评估模型的性能。

模型优化：根据模型的评估结果，对模型进行优化，提高模型的准确率和性能。

模型应用：将训练好的模型应用于新的场景中，进行预测和分类等操作。

总结起来，AI 的初级使用方法涵盖了数据收集、数据处理、模型训练、模型评估、模型优化和模型应用等环节，需要不断地学习和实践，才能掌握 AI 的基本使用方法。