好的，以下是一段简单的人工智能代码，使用 Python 语言：

# 安装必要的库
!pip install tensorflow numpy pandas

# 导入库
import tensorflow as tf
import numpy as np
import pandas as pd

# 读取训练数据
train_data = pd.read_csv('train.csv')

# 将训练数据转换为 NumPy 数组
train_data = train_data.to_numpy()

# 分离输入数据和标签
X = train_data[:, :-1]
y = train_data[:, -1]

# 创建模型
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(64, input_shape=(X.shape[1],), activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(X, y, epochs=10)

# 评估模型
model.evaluate(X, y)

这段代码使用 TensorFlow 库来创建一个简单的人工神经网络，用来解决二元分类问题。它读取一个 CSV 文件中的训练数据，然后使用这些数据来训练模型，最后对模型进行评估。

希望这能帮到你！