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4.人工智能/4.1前言.md

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 ### CV(计算机视觉)
 
-计算机视觉旨在<strong>用计算机模拟人类处理图片信息的能力</strong>，就比如这里有一张图片——手写数字 9
+计算机视觉旨在**用计算机模拟人类处理图片信息的能力**，就比如这里有一张图片——手写数字 9
 
 ![](https://cdn.xyxsw.site/boxcnvQiaAx6WgPx64s8fBklVwh.png)
 
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 相信你通过上面简单的介绍应该能够了解到计算机视觉是在干嘛了，接下来我会举几个相对复杂的例子来让大家了解一下目前的 cv 是在做怎样的研究：
 
-::: warning 🐱 <strong>图像分割</strong>是在图片中对物体分类，并且把它们所对应的位置标示出来。下图就是把人的五官，面部皮肤和头发分割出来，效 (小) 果 (丑) 图如下：
+::: warning 🐱 **图像分割**是在图片中对物体分类，并且把它们所对应的位置标示出来。下图就是把人的五官，面部皮肤和头发分割出来，效 (小) 果 (丑) 图如下：
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 <table>
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     </tr>
 </table>
 
-::: warning 🐱 <strong>图像生成</strong>相信大家一定不陌生，NovalAI 在 2022 年火的一塌糊涂，我觉得不需要我过多赘述，对它 (Diffusion model) 的改进工作也是层出不穷，这里就放一张由可控姿势网络 (ControlNet) 生成的图片吧：
+::: warning 🐱 **图像生成**相信大家一定不陌生，NovalAI 在 2022 年火的一塌糊涂，我觉得不需要我过多赘述，对它 (Diffusion model) 的改进工作也是层出不穷，这里就放一张由可控姿势网络 (ControlNet) 生成的图片吧：
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 ![](https://cdn.xyxsw.site/boxcnUjnRociXua1yKj6dmU1A3c.png)
 
-::: warning 🐱 <strong>三维重建</strong>也是很多研究者关注的方向，指的是传入对同一物体不同视角的照片，来生成 3D 建模的任务。这方面比图像处理更加前沿并且难度更大。具体见[4.6.5.4 神经辐射场 (NeRF)](4.6.5.4%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E8%BE%90%E5%B0%84%E5%9C%BA(NeRF).md) 章节。
+::: warning 🐱 **三维重建**也是很多研究者关注的方向，指的是传入对同一物体不同视角的照片，来生成 3D 建模的任务。这方面比图像处理更加前沿并且难度更大。具体见[4.6.5.4 神经辐射场 (NeRF)](4.6.5.4%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E8%BE%90%E5%B0%84%E5%9C%BA(NeRF).md) 章节。
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-如果对计算机视觉有兴趣，可以通过以下路线进行学习：深度学习快速入门—> 经典网络。本块内容的主要撰写者之一<strong>SRT 社团</strong>多数成员主要从事 CV 方向研究，欢迎与我们交流。
+如果对计算机视觉有兴趣，可以通过以下路线进行学习：深度学习快速入门—> 经典网络。本块内容的主要撰写者之一**SRT 社团**多数成员主要从事 CV 方向研究，欢迎与我们交流。
 
 ### NLP(自然语言处理)
 
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 而多模态就是让计算机能够将不同模态的信息相对应，一种常用的方法就是让计算机把图片的内容和文本的内容理解为相同的语义（在这个领域一般用一个较长的向量来表示语义）。
 
-也就是说我<strong>传入一张狗子的照片经过模型得到的向量</strong>与<strong>DOG 这个单词经过模型得到的向量</strong>相近。
+也就是说我**传入一张狗子的照片经过模型得到的向量**与**DOG 这个单词经过模型得到的向量**相近。
 
-具体的任务比如说<strong>图片问答</strong>，传入一张图片，问 AI 这张图片里面有几只猫猫，它们是什么颜色，它告诉我有一只猫猫，是橙色的：
+具体的任务比如说**图片问答**，传入一张图片，问 AI 这张图片里面有几只猫猫，它们是什么颜色，它告诉我有一只猫猫，是橙色的：
 
 ![](https://cdn.xyxsw.site/boxcnrMvM1THshjXXOuh8WXi2zr.jpg)