我需要先看到这个Python案例的具体内容才能回答你,不过我可以先列出一些判断标准，你可以根据这些来判断：
判断是否引入AI算法辅助的信号：
导入的库
看代码开头是否导入了这些库：
tensorflow,pytorch,keras- 深度学习框架scikit-learn,sklearn- 机器学习库transformers,langchain- NLP/AI模型库openai,anthropic- API调用（大语言模型）xgboost,lightgbm- 集成学习算法
模型训练相关代码
- 是否有训练/拟合过程（如
fit(),train(),compile()） - 是否包含损失函数、优化器、反向传播等概念
特征工程与数据处理
- 是否有复杂的数据预处理（归一化、标准化）
- 是否有特征选择、特征提取
模型推理/预测
- 是否有预测函数（
predict(),inference()） - 是否有模型保存/加载（
.h5,.pkl,.pt等）
特定AI技术
- 神经网络、决策树、随机森林、SVM、聚类等算法
- 自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）相关
