人工智能python代码

人工智能（AI）通常涉及机器学习（ML）和深度学习（DL），Python为此提供了一系列强大的库，如TensorFlow、Keras、PyTorch等。下面是一个简单的例子，展示如何使用Python和scikit-learn库实现线性回归模型，这是最基础的监督学习任务之一：

# 导入必要的库
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 创建示例数据
X = np.array([[1], [2], [3], [4], [5]])
y = np.array([2, 4, 5, 4, 5])

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

# 创建并训练模型
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 预测
predictions = model.predict(X_test)

# 输出预测结果
print("Predictions:", predictions)

在这个例子中，我们创建了一个简单的数据集，然后训练了一个线性回归模型来拟合数据，并对测试集进行了预测。实际的AI项目会更复杂，涉及到神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等，以及更多的预处理步骤和模型优化。