小明：最近我在研究研究生綜合管理系統(tǒng)，感覺傳統(tǒng)方法有點(diǎn)跟不上了。

數(shù)字迎新管理系統(tǒng)

小李：是啊，現(xiàn)在學(xué)生數(shù)量多了，手動處理數(shù)據(jù)太麻煩了。你有沒有考慮引入AI？

小明：AI？具體怎么用呢？

小李：比如可以使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法來預(yù)測學(xué)生的畢業(yè)時(shí)間或者成績趨勢。我這邊有一個簡單的Python代碼示例。

小明：太好了，能給我看看嗎？

小李：當(dāng)然可以。這是個簡單的線性回歸模型，用來預(yù)測學(xué)生成績：

    from sklearn.linear_model import LinearRegression
    import numpy as np
    
    # 假設(shè)數(shù)據(jù)：學(xué)習(xí)時(shí)間（小時(shí)）和成績（分?jǐn)?shù)）
    X = np.array([[2], [5], [7], [10], [15]]).reshape(-1, 1)
    y = np.array([40, 60, 70, 80, 90])
    
    model = LinearRegression()
    model.fit(X, y)
    
    # 預(yù)測學(xué)習(xí)時(shí)間為8小時(shí)的成績
    prediction = model.predict(np.array([[8]]))
    print("預(yù)測成績:", prediction[0])
    

小明：這個模型挺簡單的，但確實(shí)能幫助我們做初步預(yù)測。

小李：沒錯，這只是開始。未來我們可以用更復(fù)雜的模型，比如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，來處理更多維度的數(shù)據(jù)，如出勤率、課程難度等。

小明：聽起來很有前景，我們應(yīng)該在系統(tǒng)中加入這些功能。

小李：對，這樣不僅能提高效率，還能為學(xué)生提供更好的個性化服務(wù)。

小明：謝謝你，我回去就試試看。

小李：沒問題，有問題隨時(shí)找我。