以下是一些人工智能基础学习小程序可能具备的常见功能：

课程学习板块

视频教程：提供一系列涵盖人工智能基础概念、算法原理（如机器学习中的线性回归、决策树，深度学习中的神经网络架构等）、应用场景等方面的视频讲解，方便用户随时随地观看学习。

图文教程：以文字结合图片、图表的形式，对人工智能的相关知识进行系统梳理和详细阐述，包括数学基础（概率论、线性代数等相关内容的简化讲解）、编程语言基础（如Python在AI中的应用）等，便于用户深入理解和随时查阅。

实践操作功能

代码示例与在线编辑：展示各类人工智能算法的代码示例，并且提供在线代码编辑环境，让用户可以直接在小程序内尝试修改代码、运行调试，直观感受算法的实现过程和效果，比如实现一个简单的图像分类模型的代码编写与测试。

项目实践引导：设计一些小型的人工智能实践项目，如基于简单数据集的数据分析与预测项目，给出详细的项目步骤指导，包括数据收集、预处理、模型选择与训练、评估等环节，帮助用户将所学知识应用到实际操作中。

互动交流区

提问与答疑：用户可以针对学习过程中遇到的疑惑、对知识点的不解等进行提问，小程序后台有专业老师或其他有经验的学习者进行解答回复，形成良好的学习交流氛围。

学习社区：类似于论坛的形式，用户可以发布自己的学习心得、分享实践经验、展示自己完成的小项目成果等，同时也能浏览其他用户的分享内容，互相学习和启发。

学习辅助工具

知识测验：设置不同章节、不同难度层次的练习题和测试题，题型可包括选择题、填空题、简答题等，帮助用户检验自己对人工智能基础知识的掌握程度，及时发现学习中的薄弱环节。

学习进度记录：自动跟踪用户在各个课程模块、实践项目等方面的学习进度，以图表或列表的形式展示给用户，让用户清晰了解自己的学习情况，合理安排后续学习计划。

术语词典：收录人工智能领域常见的专业术语，给出详细的定义解释以及示例应用，方便用户在学习过程中随时查询，扫清术语理解障碍。

拓展资源

行业资讯推送：定期推送人工智能领域的最新行业动态、科研成果、应用案例等资讯内容，让用户在学习基础知识的同时，了解行业发展前沿，拓宽视野。

相关书籍与文献推荐：根据用户的学习阶段和需求，推荐适合的人工智能相关书籍、学术论文等学习资源，方便用户进一步深入学习研究。