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人工智能的应用非常广泛，其中一项任务即为编写人工智能代码。下面是一个简单的示例，展示如何用Python编写一个简单的人工智能代码来解决一个问题：
# 导入所需的库
import numpy as np
# 定义一个人工智能类
class AI:
def __init__(self):
self.weights = np.random.rand(3) # 随机初始化权重
def predict(self, inputs):
summation = np.dot(inputs, self.weights)
output = self.activation(summation)
return output
def activation(self, x):
return 1 / (1 + np.exp(-x))
def train(self, training_inputs, labels, iterations):
for iteration in range(iterations):
output = self.predict(training_inputs)
error = labels - output
adjustment = np.dot(training_inputs.T, error * output * (1 - output))
self.weights += adjustment
# 创建一个训练数据集
training_inputs = np.array([[0, 0, 1],
[1, 1, 1],
[1, 0, 1],
[0, 1, 1]])
labels = np.array([[0, 1, 1, 0]]).T
# 初始化人工智能对象
ai = AI()
# 训练人工智能
ai.train(training_inputs, labels, iterations=10000)
# 使用训练好的人工智能进行预测
print(ai.predict(np.array([1, 0, 0])))
