以下是关于快速学习深度学习的一些建议和资源： 1. 阅读《Deep Learning in a Nutshell:History and Training》（https://developer.nvidia.com/blog/parallelforall/deeplearningnutshellhistorytraining/），这一系列博客提供了直观温和且不严重依赖数学或理论构建的深度学习介绍，涵盖了基础和核心概念、历史以及训练方法等内容。 2. 如果没有概率论和线性代数基础，可以学习相关课程。对于机器学习基础薄弱的情况，可以先看吴恩达的课程，再以李宏毅的课程作为补充。如果单纯想入门强化学习，只需要看李宏毅课程的前几节讲完神经网络的部分，大约需要 25 小时。 3. 学完理论知识后，可以跟着《动手学深度学习 https://hrl.boyuai.com/》动手学习，入门阶段看前五章，大约 10 小时。 4. 可以观看 B 站王树森的深度学习课程的前几节学习强化学习的基础知识点，大约 5 小时。 5. 到一定阶段后，可以通过做项目来巩固知识，比如阅读《动手学强化学习》（https://hrl.boyuai.com/）看到 DQN 的部分，大约十几小时。 此外，还可以观看“用大模型保存你的全部人生，你会接受吗：专访安克创新 CEO 阳萌|大咖谈芯第 11 期”（https://www.bilibili.com/video/BV1iT421Q7M1），了解什么是 AI 大模型及其原理。其中提到生成式 AI 生成的内容叫做 AIGC，相关技术名词包括 AI（人工智能）、机器学习（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，经典任务包括聚类）、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（一种参照人脑有神经网络和神经元的方法）。

人工智能的发展前景十分广阔。 在日常生活中，我们已经与人工智能有了诸多互动，比如交通、天气预测以及电视节目推荐等，其普及程度和发展速度令人惊叹，使计算机能够以过去难以想象的方式观察、理解和与世界互动。 对于未来，当计算机在各项任务上超越人类时，可能会出现超级智能，机器可能会具有自我意识和超级智能，成为真正的数字生命形式。这将带来关于机器意识、物种竞争等一系列有趣且重要的问题。 从产业角度看，人工智能是引领科技革命和产业变革的基础性和战略性技术，加速与实体经济深度融合，改变工业生产模式和经济发展形态，对新型工业化、制造强国、网络强国和数字中国建设有重要支撑作用。其产业链包括基础层（算力、算法和数据）、框架层（深度学习框架和工具）、模型层（大模型等）、应用层（行业场景应用）。近年来，我国人工智能产业在技术创新、产品创造和行业应用方面发展迅速，形成庞大市场规模。随着以大模型为代表的新技术加速迭代，呈现出创新技术群体突破、行业应用融合发展、国际合作深度协同等新特点，也亟需完善产业标准体系。

人工智能的发展前景十分广阔。 在日常生活中，我们已经与人工智能有诸多互动，比如交通、天气预测以及电视节目推荐等，其普及程度和发展速度令人惊叹，使计算机能够以过去难以想象的方式观察、理解世界并与之互动。 从进化的角度看，当计算机在某些任务上超过人类后，可能会在不断改进的螺旋中发展出超级智能，甚至可能出现具有自我意识和超级智能的数字生命形式，这将引发我们对机器意识概念的重大转变，也带来了关于物种竞争、合作等有趣的问题。 在产业方面，人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的基础性和战略性技术，正加速与实体经济深度融合，深刻改变工业生产模式和经济发展形态。我国人工智能产业在技术创新、产品创造和行业应用等方面实现快速发展，形成庞大市场规模。其产业链包括基础层（算力、算法和数据）、框架层（深度学习框架和工具）、模型层（大模型等）、应用层（行业场景应用），近年来伴随以大模型为代表的新技术加速迭代，呈现出创新技术群体突破、行业应用融合发展、国际合作深度协同等新特点，亟需完善产业标准体系。

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人工智能的发展前景十分广阔。 在日常生活中，我们已与人工智能频繁互动，如交通、天气预测和电视节目推荐等，其普及程度和发展速度令人惊叹，使计算机能以过去难以想象的方式观察、理解和与世界互动。 从进化的角度看，当计算机在各项任务上超越人类后，可能会在不断改进的螺旋中发展出超级智能，甚至可能出现具有自我意识的数字生命形式，这将带来关于机器意识、物种竞争等一系列有趣且重要的问题。 在产业方面，人工智能是引领科技革命和产业变革的基础性和战略性技术，加速与实体经济深度融合，改变工业生产和经济发展形态，对建设制造强国、网络强国和数字中国意义重大。其产业链包括基础层（算力、算法和数据）、框架层（深度学习框架和工具）、模型层（大模型等）和应用层（行业场景应用），近年来在技术创新、产品创造和行业应用等方面快速发展，形成庞大市场规模。随着以大模型为代表的新技术加速迭代，呈现出创新技术群体突破、行业应用融合发展、国际合作深度协同等新特点，也亟需完善产业标准体系。

人工智能的发展前景十分广阔。 在日常生活中，我们已经能感受到人工智能的普及，比如交通、天气预测以及电视节目推荐等方面，其发展速度惊人，使计算机能够以过去难以想象的方式观察、理解和与世界互动。 从未来进化的角度看，当计算机在各项任务上超越人类时，可能会在不断改进的螺旋中导致超级智能的出现，甚至可能出现具有自我意识和超级智能的数字生命形式，这将带来关于机器意识、物种竞争等一系列有趣且重要的问题。 在产业方面，人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的基础性和战略性技术，正与实体经济深度融合，改变工业生产模式和经济发展形态。其产业链包括基础层（算力、算法和数据）、框架层（深度学习框架和工具）、模型层（大模型等）和应用层（行业场景应用）。近年来，我国人工智能产业在技术创新、产品创造和行业应用等方面快速发展，形成庞大市场规模。随着以大模型为代表的新技术加速迭代，人工智能产业呈现出创新技术群体突破、行业应用融合发展、国际合作深度协同等新特点，也亟需完善产业标准体系。

以下是关于 runway 视频转绘的用法： 转绘教程（Ebsynth Utility）： 选择前面模糊的片段，点击 DELETE 键或退格键删除。处理完视频后，点击右上角的导出按钮导出新视频，注意导出名称最好使用英文。 注意事项： 校准：有时下载的视频可能不是标准比例，需用剪影处理。若不处理，由于 SD 图片绘制分辨率按 8 的倍数增加，即使绘制时按原视频分辨率，最后视频合成仍可能报错，一定要检查。 视频缩小：老板给的 4K 视频，SD 最大只能完成 20482048 的绘制，往上无法完成且制作时间大幅上升。 分辨率模糊的视频：若客户要求强烈，可先提升分辨率（推荐使用 TopazVideoAI 插件），不行则放弃。 图片生成视频： 进入 runway 官网首页，点击 start with image，然后直接将图片拖进来。 动画幅度尽量用 3、5，有时会乱跑。 不需要等进度条转完，可以直接继续往里放图片，可同步执行。 直接点删除，然后重新上传下面的图即可（最多可放数量可自行测试）。 图生视频（常规方法）： 以汽车内饰片段为例，登录 runway 账户后，在首页左侧点击“Text/Imagine to Video”（文生视频/图生视频）。 点击 2 处将汽车内饰的图片上传到 runway 中。 1 处可更改生成图片所用到的大模型版本，数字越大代表模型越强，目前只有 Gen2 每天有免费额度。 3 处用于输入提示词。 4 处可以修改生成的视频时长为 5s 或 10s，时长越长，生成的效果可能越不稳定。 5 处可以看到生成的结果。 提示词方框中输入的运镜方式“Roll Clockwise Shot slowly”，即摄像机围绕垂直轴顺时针旋转。不想动脑的话，每个片段的运镜方式根据分镜表的建议来即可。运镜提示词可参照： 。 很多时候提示词过多，生成的视频会很怪异，改变提示词，改变生成时长，多抽卡几次，毕竟 runway 会员可以无限抽卡。

以下是为您提供的关于如何找一个 AI 解决生活中的小问题的相关指导： 首先，“人工智能测量”能从大量非结构化数据中挑选出“小信号”，但对于如何利用其结果尚不明确，不过有可能找到正式关系，也许是数量关系，也许通过描述计算过程的程序来表示。 在实际操作中，对于复杂的情况，挑战在于不追踪整个可能性图的情况下确定行动。常见方法包括为不同状态或结果分配分数，追求分数最高的路径，或者在自动定理证明中“从初始命题向下”和“从最终定理向上”工作，以及建立“引理”并添加新规则。 搭建 AI 工作流来解决问题时，针对每个小步骤思考是否有 AI 工具可用，如果想不到可以参考他人的做法。要注意灵活选择最优解，不为了用 AI 而用 AI，通过局部最优解达到全局最优解，目的是提高工作效率而非增加工作的含 AI 量。 总之，寻找 AI 解决生活中的小问题需要综合考虑多种方法和思路，灵活运用现有资源和工具。