小明：最近我在研究智慧校园系统，听说AI在其中扮演了重要角色，你了解吗？
小李：是的，AI可以用于很多方面，比如学生行为分析、课程推荐和资源优化。你知道Python在这些方面的应用吗？
小明：有点了解，但不太清楚具体怎么实现。你能举个例子吗？
小李：当然可以。比如我们可以通过机器学习算法来预测学生的兴趣，从而进行个性化推荐。
小明：听起来不错，那能给我看看代码吗？
小李：好的，下面是一个简单的示例，使用KNN算法对学生的选课偏好进行预测：
import pandas as pd
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
# 假设数据集包含学生的选课历史和兴趣标签
data = {
'course1': [1, 0, 1, 0],
'course2': [0, 1, 0, 1],
'interest': ['math', 'science', 'math', 'science']
}
df = pd.DataFrame(data)
X = df[['course1', 'course2']]
y = df['interest']
model = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
model.fit(X, y)
# 预测新学生
new_student = [[1, 0]]
prediction = model.predict(new_student)
print("预测兴趣:", prediction[0])
小明：这个例子很清晰！那在实际智慧校园中，这样的模型会更复杂吗？
小李：是的，实际场景中会涉及更多特征，如出勤率、考试成绩等，还会用到深度学习模型如神经网络。
小明：明白了，看来AI真的能让校园变得更智能！
小李：没错，未来还有更多可能性等着我们去探索。