解释贝叶斯定理，并提供一个实际的例子来说明其用途。
贝叶斯定理是一种描述在已知某些先验条件的情况下，如何更新或修正我们对事件或假设概率的计算方法。

贝叶斯定理公式: 

P(A|B) = P(B|A) * P(A) / P(B)

其中,
P(A|B) 表示在已知B发生的情况下A发生的概率;
P(B|A) 表示在已知A发生的情况下B发生的概率;
P(A) 表示A发生的先验概率;
P(B) 表示B发生的先验概率。

一个实际的例子是，假设在某城市发生了一次疫情爆发，你要求解很多问题，其中一个问题是如果一个人感染了病毒，他们会检测出来吗？这种检测具有某些误报风险，也就是说健康的人可能会被错误地诊断为感染了该病毒。

已知：

感染该病毒的人中，90％的人在测试中呈阳性反应，并且只有10％的人实际上没有感染该病毒但是在测试中呈阳性反应。

而非感染该病毒的人，95％在测试中呈阴性反应。

如果该城市有1万名居民进行测试，其中100人实际上感染了病毒，而9990人未感染该病毒。

我们通过静态分析来回答，如果测试机器假阳性呈阳性，那么AI的预测结果与现实条件有多大的匹配度。

这里的先验概率P(A)为100/10000=0.01，即有1%的人口感染该病毒;

同时，先验概率P(B)为F/P，即测试为阳性的人数占总人口的比例。

则有P(B|A) = 0.9和P(B|~A) = 0.1，

进一步可计算得出P(B) = P(B|A)*P(A) + P(B|~A)*P(~A) = 0.99*0.01+0.05*0.99 = 0.0585。

最后，使用贝叶斯定理计算：

P(A|B) = P(B|A) * P(A) / P(B) = 0.9 * 0.01 / 0.0585 = 0.154

意味着，若测试呈阳性，则该人感染病毒的概率大约为15.4%。

这个例子说明了，利用贝叶斯定理可以更新我们的概率假设，并获得更准确的估计或预测。该定理在许多领域如机器学习、人工智能、统计学和概率论中都有广泛的应用。