以图像识别，为小白科普相关知识和交叉领域，并为研究生提供参考选题

图像识别模型通常包括编码器和解码器部分。以创建图像描述模型为例： 编码器：如使用 inception resnet V2 应用于图像数据，且大部分情况下会冻结此 CNN 的大部分部分，因为其骨干通常是预训练的，例如通过庞大的数据集如图像网络数据集进行预训练。若想再次微调训练也是可行的，但有时仅需保留预训练的权重。 解码器：较为复杂，包含很多关于注意力层的说明，还包括嵌入层、GRU 层、注意力层、添加层归一化层和最终的密集层等。 在定义好解码器和编码器后，创建最终的 TF Keras 模型并定义输入和输出。模型输入通常包括图像输入进入编码器，文字输入进入解码器，输出则为解码器输出。在运行训练前，还需定义损失功能。 另外，还有一些相关模型的安装配置，如 siglipso400mpatch14384（视觉模型），由 Google 开发，负责理解和编码图像内容，其工作流程包括接收输入图像、分析图像的视觉内容并将其编码成特征向量。image_adapter.pt（适配器）连接视觉模型和语言模型，优化数据转换。MetaLlama3.18Bbnb4bit（语言模型）负责生成文本描述。

以下是关于学习 AI 的相关内容： 一、AI 工具的操作 要了解并掌握至少一种 AI 工具的基本操作，如智能代码、流程管理、智能报表、数据分析、图像识别、文字生成等。 二、AI 工具在本职工作的应用 思考并提出 AI 工具如何帮助更高效地完成本职工作，包括但不限于提高工作效率、优化工作流程、节约成本、提升交付质量等。 三、AI 工具在非本职工作的潜力推演 探索 AI 工具在非本职工作领域，如公司管理、团队领导、跨部门合作、团队发展以及市场研究等方面的作用，思考如何有效利用这些工具以及它们可能带来的改变。 四、学习路径 1. 对于不会代码的学习者： 20 分钟上手 Python+AI，在 AI 的帮助下可以完成很多基础的编程工作。若想深入，需体系化了解编程及 AI，至少熟悉 Python 基础，包括基本语法（如变量命名、缩进等）、数据类型（如字符串、整数、浮点数、列表、元组、字典等）、控制流（如条件语句、循环语句）、函数（定义和调用函数、参数和返回值、作用域和命名空间）、模块和包（导入模块、使用包）、面向对象编程（类和对象、属性和方法、继承和多态）、异常处理（理解异常、异常处理）、文件操作（文件读写、文件与路径操作）。 2. 新手学习 AI： 了解 AI 基本概念，建议阅读「」部分，熟悉术语和基础概念，浏览入门文章。 开始 AI 学习之旅，在「」中找到为初学者设计的课程，推荐李宏毅老师的课程，也可通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）按自己节奏学习并获证书。 选择感兴趣的模块深入学习，掌握提示词技巧。 实践和尝试，理论学习后通过实践巩固知识，在知识库分享实践作品和文章。 体验 AI 产品，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人，了解其工作原理和交互方式。 五、工具推荐 1. Kimi 智能助手：ChatGPT 的国产平替，上手体验好，适合新手入门学习和体验 AI。不用科学网、不用付费、支持实时联网，是国内最早支持 20 万字无损上下文的 AI，对长文理解做得好，能一次搜索几十个数据来源，无广告，能定向指定搜索源（如小红书、学术搜索）。 PC 端： 移动端（Android/ios）： 2. 飞书：汇集各类 AI 优质知识库、AI 工具使用实践的效率工具，助力人人成为效率高手。

图像识别能力可以应用在以下方面： 1. 自动驾驶：帮助车辆识别道路、交通标志和其他物体。 2. 广告定向投放：根据图像内容精准推送相关广告。 3. 网页搜索结果优化：通过识别图像内容提高搜索结果的准确性。 4. 数字助手：如 Google Now 或 Amazon Alexa 中用于识别图像相关的指令。 5. 安防监控：识别异常行为或人物。 6. 医疗诊断：辅助医生识别医学影像中的病症。 7. 工业检测：检测产品的质量和缺陷。 8. 物流：识别货物的类别和状态。

AI 图像识别的发展历程如下： 早期处理印刷体图片的方法是将图片变成黑白、调整为固定尺寸，与数据库对比得出结论，但这种方法存在多种字体、拍摄角度等例外情况，且本质上是通过不断添加规则来解决问题，不可行。 神经网络专门处理未知规则的情况，如手写体识别。其发展得益于生物学研究的支持，并在数学上提供了方向。 CNN（卷积神经网络）的结构基于大脑中两类细胞的级联模型，在计算上更高效、快速，在自然语言处理和图像识别等应用中表现出色。 ImageNet 数据集变得越来越有名，为年度 DL 竞赛提供了基准，在短短七年内使获胜算法对图像中物体分类的准确率从 72%提高到 98%，超过人类平均能力，引领了 DL 革命，并开创了新数据集的先例。 2012 年以来，在 Deep Learning 理论和数据集的支持下，深度神经网络算法大爆发，如卷积神经网络（CNN）、递归神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）等，每种都有不同特性。例如，递归神经网络是较高层神经元直接连接到较低层神经元；福岛邦彦创建的人工神经网络模型基于人脑中视觉的运作方式，架构基于初级视觉皮层中的简单细胞和复杂细胞，简单细胞检测局部特征，复杂细胞汇总信息。

AI 在图像识别方面的应用较为广泛，以下为您介绍一些相关内容： 在自动驾驶技术中，利用 AI 进行图像识别、传感器数据分析和决策制定，使自动驾驶汽车能够自主导航和驾驶，如特斯拉（Tesla）、Waymo 和 Cruise 等公司都在开发和测试自动驾驶汽车。 BERT 理念被应用于机器视觉领域，通过将图片分割处理，ViT 模型得以实现图像识别。 在深度学习中，图像识别实际是将图片转化为大量的图像单个像素点 RGB 值作为输入，再大量标注输出，形成神经网络。

以下是关于 AI 图像识别的相关内容： 判断一张图片是否为 AI 生成的方法： 通过画面风格、物品 bug 等细节进行辨别。但需注意，AI 在不断修正作图 bug，相关方法可能随时失效。 利用专门的网站，如 ILLUMINARTY（https://app.illuminarty.ai/），通过对大量图片数据的抓取和分析来判断，但可能存在误判，如将结构严谨的真实摄影作品识别为 AI 作图。 关于鉴别 AIGC 的讨论： 培养鉴别 AI 生成图片的技能需要训练大脑模型。 AI 自身的逻辑算法不能像人类一样综合考虑各种不符合逻辑的表现。 另外，人工智能在汽车行业有广泛应用： 自动驾驶技术：利用 AI 进行图像识别、传感器数据分析和决策制定。 车辆安全系统：如自动紧急制动、车道保持辅助和盲点检测等。 个性化用户体验：根据驾驶员偏好和习惯调整车辆设置。 预测性维护：分析车辆实时数据预测潜在故障和维护需求。 生产自动化：用于汽车制造的自动化生产线。 销售和市场分析：分析市场趋势、消费者行为和销售数据。 电动化和能源管理：优化电动汽车电池管理和充电策略。 共享出行服务：优化路线规划、调度车辆和定价策略。 语音助手和车载娱乐：如 Amazon Alexa Auto 和 Google Assistant 等。 车辆远程监控和诊断：远程监控车辆状态并提供实时诊断和支持。

以下是小白在飞书搭建 AI 工具知识库机器人的流程，分为前期、中期和后期： 前期： 1. 搭建，用于汇聚整合多种大模型接口，方便后续更换使用不同的大模型，并了解如何白嫖大模型接口。 2. 确定机器人的功能范围，例如： 支持用户发送“关键字”，自助获取分享的“AI 相关资料链接”。 能够回答 AI 相关知识，优先以“自己的知识库”内容回答，不足时调用 AI 大模型，并在答案末尾加上“更多 AI 相关信息，请链接作者：jinxia1859”。 能发布在微信公众号上，作为“微信客服助手”。 中期： 1. 搭建，这是一个知识库问答系统，将知识文件放入，并接入上面的大模型作为分析知识库的大脑，若不想接入微信，到此搭建完成即可，它也有问答界面。 2. 准备以下内容： 根据机器人的目的和核心能力编写 prompt 提示词。 整理“关键字”与“AI 相关资料链接”的对应关系，可以用 word、txt、excel 等方式。 创建自己的【知识库】用于回答 AI 相关知识。 创建【工作流】，控制 AI 按照要求处理信息。 准备好自己的微信公众号。 后期： 搭建，其中的 cow 插件能进行文件总结、MJ 绘画等。

以下是利用 AI 辅助论文选题的步骤和建议： 1. 确定课题主题：明确您的研究兴趣和目标，选择一个具有研究价值和创新性的主题。 2. 收集背景资料：使用 AI 工具如学术搜索引擎和文献管理软件来搜集相关的研究文献和资料。 3. 分析和总结信息：利用 AI 文本分析工具来分析收集到的资料，提取关键信息和主要观点。 4. 生成大纲：使用 AI 写作助手生成课题的大纲，包括引言、文献综述、方法论、结果和讨论等部分。 5. 撰写文献综述：利用 AI 工具来帮助撰写文献综述部分，确保内容的准确性和完整性。 6. 构建方法论：根据研究需求，利用 AI 建议的方法和技术来设计研究方法。 7. 数据分析：如果课题涉及数据收集和分析，可以使用 AI 数据分析工具来处理和解释数据。 8. 撰写和编辑：利用 AI 写作工具来撰写课题的各个部分，并进行语法和风格的检查。 9. 生成参考文献：使用 AI 文献管理工具来生成正确的参考文献格式。 10. 审阅和修改：利用 AI 审阅工具来检查课题的逻辑性和一致性，并根据反馈进行修改。 11. 提交前的检查：最后，使用 AI 抄袭检测工具来确保课题的原创性，并进行最后的格式调整。 需要注意的是，AI 工具可以作为辅助，但不能完全替代研究者的专业判断和创造性思维。在使用 AI 进行课题写作时，应保持批判性思维，并确保研究的质量和学术诚信。 同时，要始终明确 AI 的角色是辅助手段。让 AI 去做那些机械重复、结构固定的部分，而把有判断力、价值取向的部分牢牢掌握在自己手中。例如，在写论文时，可以用 AI 校对格式、润色语法，但选题、新见解、论证框架这些核心创作环节一定要由自己完成。 在与 AI 互动中，可以主动思考，比如当得到 AI 的答案后，思考如果自己来回答会怎样，对比 AI 答案的新颖或不足之处。还可以利用 AI 检查漏洞，完善自己的思考。

以下是关于 AI 创意选题的相关内容： 第 11 期 Video Battle AI 视频挑战 Little Boxes 盒子： 参考视频：野菩萨小红书说明：https://www.xiaohongshu.com/user/profile/5513fe8ed39ea24fec6cf63b/ 活动介绍：本周 WaytoAGI 和野神殿打算推一波VB 工作流拆解的小红书话题活动，主要目的是集中做一轮 AI 视频相关内容，同时为第 11 期 VB 活动做推广。 选题参考： 1. AI 视频领域国内外近期热点话题事件，技术类、产品类均可。 2. AI 视频创作背后的技术工作流拆解（可运用 WaytoAGI 知识库内容进行二创转化，但需注明原作者）。 3. 参加过 VB 的创作者们，讲讲自己在 VB 过程中遇到的难点，以及最后是怎样解决、如何运用 AI 技术把创意落地的。 话题要求： 1. 小红书内容文案需附【欢迎参加@野菩萨@通往 AGI 之路联合举办的第 11 期 VideoBattle AI 视频挑战】字样，具体位置不限。 2. 需带三个标签（三个都要哦）VB 工作流拆解野神殿通往 AGI 之路（或者waytoagi）。 本次大赛主题：盒子，出题人 新世相，过去的盒子让人趋同，AI 的盒子让你与众不同。 创意支持：@新世相，参考图，见视频或见小红书群。 视频工具建议：PixVerse，Dreamina，Runway，Pika，LiblibAI，SVD，Deforum，Deforumation、AnimateDiff，要求和构图偏差不超过 25%。 如何利用 AI 写课题： 1. 确定课题主题：明确研究兴趣和目标，选择具有研究价值和创新性的主题。 2. 收集背景资料：使用学术搜索引擎和文献管理软件等 AI 工具搜集相关研究文献和资料。 3. 分析和总结信息：利用 AI 文本分析工具提取关键信息和主要观点。 4. 生成大纲：使用 AI 写作助手生成包括引言、文献综述、方法论、结果和讨论等部分的大纲。 5. 撰写文献综述：借助 AI 工具确保内容准确完整。 6. 构建方法论：根据研究需求，利用 AI 建议的方法和技术设计研究方法。 7. 数据分析：若涉及数据收集和分析，使用 AI 数据分析工具处理和解释数据。 8. 撰写和编辑：利用 AI 写作工具撰写各部分，并检查语法和风格。 9. 生成参考文献：使用 AI 文献管理工具生成正确格式。 10. 审阅和修改：利用 AI 审阅工具检查逻辑性和一致性，并根据反馈修改。 11. 提交前的检查：使用 AI 抄袭检测工具确保原创性，进行最后的格式调整。 请注意，AI 工具可辅助但不能完全替代研究者的专业判断和创造性思维，使用时应保持批判性思维，确保研究质量和学术诚信。

利用 AI 辅助做科研选题并写学术课题申报书，您需要按以下步骤学习相关内容： 1. 确定课题主题：明确您的研究兴趣和目标，选择具有研究价值和创新性的主题。 2. 收集背景资料：使用学术搜索引擎和文献管理软件等 AI 工具，搜集相关研究文献和资料。 3. 分析和总结信息：借助 AI 文本分析工具，对收集到的资料进行分析，提取关键信息和主要观点。 4. 生成大纲：利用 AI 写作助手生成课题大纲，涵盖引言、文献综述、方法论、结果和讨论等部分。 5. 撰写文献综述：使用 AI 工具辅助撰写文献综述部分，保证内容准确完整。 6. 构建方法论：依据研究需求，采用 AI 建议的方法和技术设计研究方法。 7. 数据分析：若课题涉及数据收集和分析，运用 AI 数据分析工具处理和解释数据。 8. 撰写和编辑：借助 AI 写作工具撰写课题各部分，并进行语法和风格检查。 9. 生成参考文献：使用 AI 文献管理工具生成正确的参考文献格式。 10. 审阅和修改：利用 AI 审阅工具检查课题的逻辑性和一致性，并根据反馈修改。 11. 提交前的检查：最后，使用 AI 抄袭检测工具确保课题的原创性，并做最后的格式调整。 请记住，AI 工具只是辅助，不能完全替代研究者的专业判断和创造性思维。在使用 AI 进行课题写作时，要保持批判性思维，确保研究质量和学术诚信。

以下是一些好用的从选题到生成小红书爆款笔记的 AI 工具： DeepSeek：可用于脑爆活动方案、会议纪要总结、分析总结复盘内容、生成专业软件使用过程、写绘画提示词、创作小红书笔记、做私有模型等。 赛博发型师：基于 AI 技术的个性化发型设计服务，能通过分析用户面部特征等生成发型设计方案和效果图，设计报告可存档至飞书文档供专业发型师复核评估。 营销文案创作专家深度版：专为企业营销团队等设计，提供从文案框架创作到生成的一站式服务，还提供营销数据分析服务。 小红书账号文案、表情包、爆款名片生成等个性化小工具：例如小红书爆款文案生成。

以下是高效搜集社交媒体爆款、建立对标账号库和选题库的方法及可使用的 AI 工具： 1. 对于找对标账号的爆款文章： 在电脑微信上打开对标账号的微信公众号相关界面。手机支持长截图也可，但不推荐，因手机易被干扰。 刷文章时不仅看当前文章，还应点开作者后台查看其他文章，关注“低粉爆款”（即平常阅读量几百，突然有几万阅读量的异常值文章），大号的阅读量参考价值较低。 遇到不错的对标账号，想获取所有阅读量数据和标题时，可使用长截图结合中文识别能力强的大模型，如 kimichat，飞书客户端自带的长截图功能好用，其截图快捷键在设置中可查看和修改（Windows 为 Ctrl+Shift+A，Mac 为 Alt+Shift+A）。 2. 搭建选题库和标题库： 使用飞书文档创建一个文档，并打开选题库模板（https://zi6nfl20s5u.feishu.cn/wiki/J7KvwzJZLi7mX0k5B5EcQ0ahnIc?from=from_copylink），根据自身需要制作表格。 3. 可使用的 AI 工具：腾讯元宝，这是一个基于腾讯混元大模型的 AI 助手 App，提供包括 AI 搜索、AI 总结、AI 写作等多种功能，能在公众号等平台搜索和总结相关内容，使用提示词句式“去公众号搜索关于「xxx」的文章”。

以下是一些关于利用 AI 辅助完成您需求的建议： 1. 先拆解您的博士论文工作流程，搞清楚每个步骤的输入输出和相互关系。 2. 思考论文中的哪些环节可以引入 AI 工具来提效，一切要从业务逻辑出发，AI 是锦上添花，不能本末倒置。 3. 搭建选题库，明确论文的定位（可用 AI 辅助分析），找相关的对标论文和优秀研究。 4. 在写作环节，可用 AI 辅助拆解对标论文，提炼写作技巧，然后根据借鉴的技巧结合自身特色列出写作大纲，并使用 AI 优化大纲、查找资料、润色文章，但核心内容要自己完成，不能过度依赖 AI。 5. 起标题与配图方面，用 AI 辅助批量生成标题，再自己修改优化，评估标题是否足够吸引眼球，让 AI 分析论文提供配图建议，去免费图库搜索配图。 6. 养成习惯与总结，做每件事前都思考 AI 能提供什么帮助，把整套流程实践几次，形成肌肉记忆，不断打磨完善属于自己的 AI 辅助流程，同时警惕过度依赖，AI 只是辅助，核心能力要靠自己。 目前常见的可用于辅助您的 AI 工具如 ChatGPT 等，但具体的选择还需根据您的实际需求和使用体验来决定。

以下是为您提供的关于 AI Agent 的科普内容： AI Agent 是一个融合了多学科精髓的综合实体，包括语言学、心理学、神经学、逻辑学、社会科学和计算机科学等。它不仅有实体形态，还有丰富的概念形态，并具备许多人类特有的属性。 目前，关于 AI Agent 存在一些情况。例如，网络上对其的介绍往往晦涩难懂，让人感觉神秘莫测，其自主性、学习能力、推理能力等核心概念，以及如何规划和执行任务、理解并处理信息等方面，都像是笼罩在一层神秘面纱之下。 另外，以国与国之间的外交为例来解释相关协议。假设每个 AI 智能体（Agent）就是一个小国家，它们各自有自己的语言和规矩。各国大使馆试图互相沟通、做生意、交换情报，但现实中存在诸多问题，如协议各异、要求不同等。 如果您想了解更多关于 AI Agent 的详细内容，可访问： 。

以下是为您提供的 AI 通识科普相关内容： 对于对 AI 都没太多概念的纯纯小白： 现有常见 AI 工具小白扫盲：（1 小时 32 分开始）。 AI 常见名词、缩写解释： 。 新手学习 AI 的步骤： 了解 AI 基本概念：建议阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，了解人工智能的主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 开始 AI 学习之旅：在「」中，您将找到一系列为初学者设计的课程。特别推荐李宏毅老师的课程。您还可以通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 选择感兴趣的模块深入学习：AI 领域广泛（比如图像、音乐、视频等），您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。建议一定要掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 实践和尝试：理论学习之后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出您的作品。在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎您实践后的分享。 体验 AI 产品：与现有的 AI 产品进行互动是学习 AI 的另一种有效方式。尝试使用如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解它们的工作原理和交互方式。 入门经典必读：作者为 。文中提到人工智能的研究正在以指数级别的速度增长，对于初学者来说跟上新发布的内容很难，因此分享了一份用于更深入了解现代 AI 的精选资源列表，称为“AI 典藏”，包括对 Transformer 和 Latent Diffusion 模型的介绍、技术学习资源、构建大型语言模型的实用指南、AI 市场的分析以及里程碑式研究成果的参考列表等。

以下为一些不错的 AI 科普文章： 通识篇： 现有常见 AI 工具小白扫盲： AI 常见名词、缩写解释： AIGC Weekly19： 开源图像模型 Stable Diffusion 入门手册 腾讯：介绍了 Stable Diffusion 的使用入门指南，包括硬件需求、安装 Python 和 Git、装配模型以及图像生成等内容。 AIGC 之我见 马丁的面包屑：产品经理、独立开发者马丁整理的自己关于 AIGC 的一些碎片化思考。 多邻国创始人 Luis von Ahn 专访：介绍了 Luis von Ahn 创建多邻国的过程和对 AI 的一些思考，特别是 AI 对教育的影响。 自监督学习 CookBook Mate：Meta AI 发布的为 AI 研究人员和从业者提供使用 SSL 方法的实用指南。 大语言模型发展历程：回顾了大语言模型的发展历程，介绍了历代先驱者的研究成果。 入门经典必读： 软件 2.0：Andrej Karpathy 是最早清楚解释为什么新的 AI 浪潮真正重要的人之一。 GPT 的现状：Andrej Karpathy 对 ChatGPT/GPT 模型一般如何工作、如何使用以及研发可能采取的方向的解释。 ChatGPT 是在做什么，为什么它有效？：计算机科学家和企业家 Stephen Wolfram 从一开始的原理解释了现代 AI 模型的工作原理。 解析 Transformer 模型：理解 GPT3、BERT 和 T5 背后的模型：对“什么是 LLM，它是如何工作的？”这个问题的更短、更直接的回答。

以下是为您挑选的向 40 岁左右科研从业者科普人工智能和大模型的提纲内容： 一、AI 大模型的基本概念 1. 生成式 AI 生成的内容称为 AIGC 2. 相关技术名词 AI：人工智能 机器学习：电脑找规律学习，包括监督学习、无监督学习、强化学习 监督学习：有标签的训练数据，学习输入和输出之间的映射关系，包括分类和回归 无监督学习：学习的数据没有标签，算法自主发现规律，经典任务如聚类 强化学习：从反馈里学习，最大化奖励或最小化损失，类似训小狗 深度学习：参照人脑有神经网络和神经元，因层数多称为深度，神经网络可用于多种学习方式 生成式 AI：可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式 LLM：大语言模型，生成图像的扩散模型不是大语言模型，大语言模型的生成只是处理任务之一，如谷歌的 BERT 模型可用于语义理解 二、AI 大模型的技术里程碑 1. 2017 年 6 月，谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》，首次提出 Transformer 模型，完全基于自注意力机制处理序列数据，不依赖循环神经网络或卷积神经网络 三、AI 模型及相关进展 1. 包括视频生成模型、相关论文，以及 AI 在诺奖和蛋白质研究领域的应用等 2. 人工智能发展历程：从图灵测试、早期的图灵机器人和 ELISA，到 IBM 的语音控制打印机、完全由人工智能创作的小说、微软的同声传译系统，再到 OpenAI 发布 ChatGPT 模型，经历了萌芽、积累沉淀到如今大模型和多模态模型百花齐放的阶段 3. 大模型的基石：由数据、算法、算力构成，算法有技术架构的迭代，如英伟达的显卡辅助模型训练，数据质量对生成理想的大模型至关重要 4. 针对弱智 8 的问题对大模型进行测试，开展让大模型回复问题并找出真人回复的活动，且国内大模型的回答能力有很大改进 5. 大语言模型的特点：早期回复缺乏情感，如今有所改进，后续将体验几个大模型的回复场景

以下为您推荐两本关于机器学习的科普书： 1. 《入门|机器学习研究者必知的八个神经网络架构》 神经网络是机器学习文献中的一类模型，受到生物神经网络的启发，目前深度神经网络效果很好，可应用于任何从输入到输出空间复杂映射的机器学习问题。 学习神经计算的三个理由：了解大脑工作原理、了解受神经元及其适应性连接启发的并行计算风格、使用受大脑启发的新颖学习算法解决实际问题。 一般来说，神经网络架构可分为三类：前馈神经网络（是实际应用中最常见的类型，若有多个隐藏层则称为“深度”神经网络）、循环网络（连接图中定向了循环，动态复杂，更具生物真实性）。 2. 《这是一份「不正经」的深度学习简述》 深度学习是使用不同类型神经网络的表征学习，通过优化网络的超参数来获得对数据的更好表征。 列举了几个经典案例，如反向传播（相关参考阅读：、A theoretical framework for BackPropagation——Yann Lecun：http://yann.lecun.com/exdb/publis/pdf/lecun88.pdf）、更好的初始化网络参数（初始化策略需根据所使用的激活函数选择）。

制作科普视频可以参考以下步骤和方法： 一、想出点子 1. 最佳免费选项： 2. 付费选项：4.0，但由于与互联网连接，必应可能更好 3. 尽管（或者事实上，由于）它所有的限制和怪异，人工智能是产生想法的完美选择。您通常需要有很多想法才能有好的想法，而人工智能擅长数量。有了正确的提示，您也可以强迫它非常有创意。在创意模式下让 Bing 查找您最喜欢的、不寻常的想法生成技术，如 Brian Eno 的倾斜策略或 Mashall McLuhan 的四种策略，并应用它们。或者要求一些奇怪的东西，比如受随机专利启发的想法，或者您最喜欢的超级英雄。 二、制作视频 1. 最佳动画工具：用于在视频中为人脸制作动画的 2. 最佳语音克隆： 3. 现在，生成一个完全由人工智能生成的角色的视频，阅读完全由人工智能编写的脚本，用人工智能制作的声音说话，由人工智能制作动画，这简直是微不足道的。但要注意深度伪造是一个巨大的问题，这些系统需要合乎道德地使用。 4. 最近还发布了第一个商用文本到视频工具 Runway v2。它创建了 4 秒的短剪辑，更像是对未来发展的展示，但如果您想了解这个领域的未来发展，值得一看。 三、创作科普内容 1. 该场景对应的关键词库（13 个）：目标用户、科普内容、生活问题、医疗类型、科普文章、病情症状、通俗性、专业名词、背景资质、权威领域、执业范围、证言人、内容形式。 2. 提问模板（3 个）： 第一步，分析不同目标用户对于科普内容的需求（具体解决生活中的什么问题） 第二步，针对某一类人群所偏好的科普内容主题，进行内容撰写。 第三步，根据平台和内容形式进行改写。 四、用 AI 把小说做成视频 1. 小说内容分析：使用 AI 工具（如 ChatGPT）分析小说内容，提取关键场景、角色和情节。 2. 生成角色与场景描述：根据小说内容，使用工具（如 Stable Diffusion 或 Midjourney）生成角色和场景的视觉描述。 3. 图像生成：使用 AI 图像生成工具根据描述创建角色和场景的图像。 4. 视频脚本制作：将提取的关键点和生成的图像组合成视频脚本。 5. 音频制作：利用 AI 配音工具（如 Adobe Firefly）将小说文本转换为语音，添加背景音乐和音效。 6. 视频编辑与合成：使用视频编辑软件（如 Clipfly 或 VEED.IO）将图像、音频和文字合成为视频。 7. 后期处理：对生成的视频进行剪辑、添加特效和转场，以提高视频质量。 8. 审阅与调整：观看生成的视频，根据需要进行调整，比如重新编辑某些场景或调整音频。 9. 输出与分享：完成所有编辑后，输出最终视频，并在所需平台上分享。 请注意，具体的操作步骤和所需工具可能会根据项目的具体需求和个人偏好有所不同。此外，AI 工具的可用性和功能也可能会随时间而变化，建议直接访问上述提供的工具网址获取最新信息和使用指南。