人工智慧（Artificial Intelligence, AI）

人工智慧是一種模擬人類智慧的技術，旨在讓機器能夠執行通常需要人類智慧才能完成的任務。這些任務包括但不限於學習、推理、問題解決、理解自然語言和感知環境。AI可以分為狹義人工智慧（Narrow AI）和廣義人工智慧（General AI）。狹義人工智慧專注於特定任務，如語音識別或圖像分類，而廣義人工智慧則期望機器具有像人類一樣的綜合智慧。

深度學習（Deep Learning）

深度學習是機器學習（Machine Learning）的一個子領域，它基於人工神經網絡（Artificial Neural Networks），特別是深層神經網絡（Deep Neural Networks）。深度學習通過多層的神經元結構來學習數據的特徵和模式，每一層都能提取數據的不同層次的信息。這使得深度學習在圖像識別、語音識別和自然語言處理等領域取得了顯著的成果。

基於AI和深度學習的斑馬魚行為分析

在斑馬魚行為分析中，人工智慧和深度學習技術可以用來自動化並提升行為識別和分析的準確性。具體應用包括：

1. 運動軌跡追蹤：利用深度學習模型如YOLO（You Only Look Once），可以實時識別和追蹤斑馬魚在視頻中的位置和運動軌跡。

2. 行為分類：使用卷積神經網絡（CNN）等深度學習模型，能夠分析斑馬魚的運動模式，識別不同的行為，如游泳、靜止、躲避等。

3. 異常行為檢測：通過訓練模型學習正常行為的模式，可以識別並報告異常行為，這在毒理學和神經科學研究中尤為重要。

4. 數據分析與可視化：深度學習技術能處理大量的行為數據，並通過可視化工具將結果展示給研究者，幫助他們更好地理解斑馬魚的行為特徵。

總之，人工智慧和深度學習為斑馬魚行為分析提供了強大的工具，能夠顯著提升分析的效率和精度。