Python在人工智能领域的应用非常广泛，涵盖了机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等多个子领域。我将为你概述几个关键应用，并给出每个应用的一个简单示例代码片段。

1. 机器学习

示例：使用scikit-learn库进行简单的线性回归

from sklearn.model_selection import train_test_split  
from sklearn.linear_model import LinearRegression  
import numpy as np  
  
# 示例数据  
X = np.array([[1], [2], [3], [4], [5]])  # 特征  
y = np.array([1, 2, 3, 4, 5])  # 目标变量  
  
# 划分训练集和测试集  
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)  
  
# 创建线性回归模型  
model = LinearRegression()  
  
# 训练模型  
model.fit(X_train, y_train)  
  
# 预测测试集  
predictions = model.predict(X_test)  
  
# 打印预测结果  
print("Predictions:", predictions)

2. 深度学习

示例：使用TensorFlow和Keras构建简单的神经网络进行手写数字识别（MNIST数据集）

from tensorflow.keras.models import Sequential  
from tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten  
from tensorflow.keras.datasets import mnist  
from tensorflow.keras.utils import to_categorical  
  
# 加载MNIST数据集  
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data()  
  
# 数据预处理  
train_images = train_images.reshape((60000, 28, 28, 1)).astype('float32') / 255  
test_images = test_images.reshape((10000, 28, 28, 1)).astype('float32') / 255  
train_labels = to_categorical(train_labels)  
test_labels = to_categorical(test_labels)  
  
# 构建模型  
model = Sequential([  
    Flatten(input_shape=(28, 28, 1)),  
    Dense(128, activation='relu'),  
    Dense(10, activation='softmax')  
])  
  
# 编译模型  
model.compile(optimizer='adam',  
              loss='categorical_crossentropy',  
              metrics=['accuracy'])  
  
# 训练模型（这里省略了实际训练过程）  
# model.fit(train_images, train_labels, epochs=5, batch_size=64)  
  
# 评估模型（假设模型已经训练好）  
# test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels)  
# print('Test accuracy:', test_acc)

3. 自然语言处理（NLP）

示例：使用NLTK库进行文本分词

import nltk  
nltk.download('punkt')  
from nltk.tokenize import word_tokenize  
  
# 示例文本  
text = "Hello, world! This is a simple example of text tokenization."  
  
# 分词  
tokens = word_tokenize(text)  
  
# 打印分词结果  
print(tokens)

4. 计算机视觉

示例：使用OpenCV库读取和显示图像

import cv2  
  
# 读取图像  
image = cv2.imread('path_to_your_image.jpg')  
  
# 显示图像  
cv2.imshow('Image', image)  
cv2.waitKey(0)  # 等待按键  
cv2.destroyAllWindows()  # 关闭所有窗口

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