大家好，今天咱們聊聊“數(shù)字化校園”和“人工智能應(yīng)用”這兩個熱門話題?，F(xiàn)在學(xué)校都在搞數(shù)字化，比如用在線課堂、電子圖書館這些。但是光是數(shù)字化還不夠，得加點AI才夠味兒。

招生系統(tǒng)

比如說，你可以用Python寫個簡單的AI程序來識別學(xué)生的學(xué)習(xí)習(xí)慣。我給大家舉個例子，用OpenCV和Keras做一個簡單的圖像識別模型，用來分析學(xué)生在課堂上的專注度。當(dāng)然啦，這個只是個演示，真實場景可能更復(fù)雜。

代碼部分呢，這里有個簡單的例子：

    import cv2
    from keras.models import load_model

    model = load_model('face_model.h5')
    cap = cv2.VideoCapture(0)

    while True:
        ret, frame = cap.read()
        gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
        faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.1, 4)

        for (x, y, w, h) in faces:
            face_img = frame[y:y+h, x:x+w]
            resized = cv2.resize(face_img, (224, 224))
            normalized = resized / 255.0
            prediction = model.predict([normalized.reshape(1, 224, 224, 3)])
            if prediction[0][0] > 0.5:
                cv2.putText(frame, 'Attentive', (x, y-10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, (0, 255, 0), 2)
            else:
                cv2.putText(frame, 'Distracted', (x, y-10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, (0, 0, 255), 2)
            cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 0), 2)

        cv2.imshow('Face Detection', frame)
        if cv2.waitKey(1) == 27:
            break

    cap.release()
    cv2.destroyAllWindows()
    

這段代碼用到了OpenCV做人臉檢測，然后用預(yù)訓(xùn)練的Keras模型判斷學(xué)生是否專注。雖然簡單，但展示了AI在校園中的一個應(yīng)用場景。

所以啊，數(shù)字化校園不只是把資料搬到網(wǎng)上，還得用上AI，讓教育更智能、更高效。