Anaconda から:
色々な意見があるとは思いますがはじめて Python を始めるには
Anaconda
https://www.anaconda.com
をお薦めします。Anaconda 内にある Spyder を起動し 以下の画面表示がわかりやすく、プログラムを書く、結果のプロットをする、 がやりやすいと思うためです。
人工知能関係でインストールした方が良いものとしては
Numpy
https://numpy.org
データ配列や高度な数学のライブラリー
matplotlib
https://matplotlib.org
科学技術向けのグラフ描画ライブラリー
名前の通り、作者が商用ソフト matlab のライセンスが高いので自作したらしいです。
pandas
https://pandas.pydata.org
データフレームつまり、データ構造を MS-Excel に似たように表構造（行列）で 取り扱う。
参考図書:Wes McKinny「Python for Data Analysis」 (邦題:Python によるデータ分析入門)
TensorFlow
https://www.tensorflow.org/?hl=ja
Google 社が提供する深層学習用のライブラリー。
SciPy とScikit-learn
SciPy は科学技術計算のライブラリーで
https://scipy.org
そこから派出して、機械学習特化したツールキットとして
Scikit (SciPy Toolkit) つまり独立して開発・配布されるScipyのサードパーティ拡張機能で機械学習のライブラリーが多数。
https://scikit-learn.org/stable/
最後に、おまけなのですが、
mglearn
Python での機械学習を始めるのに良い参考書
Andreas Mueller「Introduction to Machine Learning with Python」 (邦題:Python ではじめる機械学習)で取り扱っているサンプルデータ群を用いる上で 必要になるライブラリーで、Scikit-learn をベースに作られています。