小明：最近我在研究研究生信息管理系统，感觉传统系统有点跟不上现在的数据量了。
小李：是啊，现在学生数量多了，手动处理数据太费时了。你有没有考虑过用AI来优化一下？
小明：AI？具体怎么用呢？
小李：比如可以引入机器学习算法来预测学生的毕业情况，或者用自然语言处理分析论文内容。
小明：听起来不错，那你能给我举个例子吗？
小李：当然可以。比如我们可以用Python写一个简单的模型，用来分类学生的学术表现。
小明：那代码怎么写呢？
小李：我们可以使用scikit-learn库，下面是一个示例代码：
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
# 假设有一个包含学生成绩和毕业状态的数据集
data = pd.read_csv('student_data.csv')
X = data[['GPA', '课程完成数']]
y = data['毕业状态']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
model = RandomForestClassifier()
model.fit(X_train, y_train)
print("模型准确率：", model.score(X_test, y_test))
小明：这代码看起来挺直观的，那以后我们可以在系统中加入这样的功能。
小李：没错，AI不仅可以提高效率，还能帮助我们做出更科学的决策。
小明：看来我得好好学习一下机器学习相关的知识了。
小李：对，这是未来的发展方向，值得投入时间去研究。