以下是一些通过 AI 可表现的项目：
但需要注意的是，有些项目对于 AI 来说不可行，比如通过一张图片判断人的意图、用少量图片与教科书来判断肺炎。使用新类型数据时，AI 表现通常也不佳。同时，能否让 AI 项目成功是艰难而复杂的，需要从学习概念的难易程度、数据量的多少等方面进行思考。
AI最引人注目的优势之一是它的非凡创造力。借助这一能力，我们可以开展诸多新颖且引人入胜的项目。例如，生物融合技术不仅能创造出充满创意的视频，还能极大地满足用户的好奇心，帮助内容创作者在社交媒体平台上迅速增加粉丝。此外，物体与物体之间的创意融合，比如将汽车与水果结合，或是不同IP之间的结合，如奥特曼与哥斯拉的跨界，都展示了AI在跨领域创新中的巨大潜力。[生物融合.mp4](https://bytedance.feishu.cn/space/api/box/stream/download/all/D1ySb3y5koPYFbx8uw1cir1OnAh?allow_redirect=1)[汽车和水果.mp4](https://bytedance.feishu.cn/space/api/box/stream/download/all/YIkybjYHzoj7PuxpKwLcUE9tnRg?allow_redirect=1)
在设计舞美方案的阶段，通过Midjourney的适当Prompt生成一些舞台效果图，可以模拟灯光、布景的效果，在整体效果出来前便可以有更加视觉化的想象。在具体感觉尚未确定的沟通阶段，或者进一步的视觉方向探索上可以提高效率和扩展想象力的边界。
对人来说，可以瞬间完成的工作都可以让AI完成。如翻译，判断车的位置，看手机是否有划痕，转化他人意思，判断客户问题是退货，换货等问题。能不能让AI项目成功是艰难而复杂的，是否可以实现可以从几方面思考，一，学习一个“简单”概念，如思考不需要超过几秒的事件。二，有大量的可用数据，有输入A和输入B。三，使用新类型数据时，AI表现也通常不佳。[heading5]机器学习能做什么、不能做什么的更多示例[content]可行项目：通过车辆前的摄像头，雷达可以判断前方车辆的距离/患者是否有肺炎不可行项目：通过一张图片，判断这个人的意图/少量的图片与教科书来判断肺炎[heading5]深度学习的非技术性解释（第1部分，可选）[content]以T恤商店销售额为例，衣服材质，营销费用，价格都会影响最后的销售额。输入材质，推广，价格数值，得到最终的销售额，只要数据量足够大就可以完成深度学习。而且中间过程不需要在深度学习中标注与拆解，只需要大量使用数据即可自然形成最终输出。[heading5]深度学习的非技术性解释（第2部分，可选）[content]图像识别，实际是讲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（深度学习）。