这个机器学习基础的视频将帮助您了解什么是机器学习，机器学习的类型——监督，无监督和强化学习，以简单实例解释机器学习的原理，并将解释机器学习在各个行业的应用。机器学习是人工智能的核心子领域；它使计算机无需显式编程就能进入自学习模式。当接触到新的数据时，这些计算机程序就能够自己学习、成长、改变和发展。所以，简单地说，机器学习的迭代特点是独立适应新数据的能力。这是可能的，因为程序从以前的计算中学习，并使用“模式识别”来产生可靠的结果。

这段人工智能教程的视频将帮助您了解什么是人工智能，人工智能的类型，实现人工智能的方法和人工智能的应用。最后，我们还将在TensorFlow上实现一个用例，在这个用例中我们将预测一个人是否患有糖尿病。人工智能是一种让计算机、计算机控制的机器人或软件以类似人类思维的方式进行智能思考的方法。人工智能通过研究人类大脑的模式和分析认知过程来实现。人工智能将成为科技领域的下一件大事。

了解MATLAB® 如何可以为深度学习工作流程的每一个环节提供帮助：从预处理到部署。该视频概要介绍了使用MATLAB进行深度学习的情况。它描述了完整的工作流程，并说明了MATLAB如何在各个阶段帮助深度学习应用程序，包括导入和预处理图像，导入预训练的模型，使用GPU训练模型，调试深度学习结果以及将深度学习模型部署到硬件上，包括嵌入式硬件GPU。

观看视频了解深度学习与机器学习之间的区别，通过特定示例展示如何决定使用深度学习还是机器学习。

还记得苹果连同iPhone 4s一起推出的Siri吗？那是一个不可思议的时刻，不仅给观众留下了深刻的印象，也给科技评论家留下了深刻的印象，比如沃尔特·莫斯伯格，他称Siri是iPhone 4s的一个突出功能。但是Siri并没有像人们期待的那样发展得那么快，现在那些在2011年称赞Siri的人都在问为什么Siri看起来这么蠢！Siri到底出了什么问题？为什么会落后于竞争对手这么多？这个问题的答案可以从Siri自2005年开发以来的发展历程中找到。

您将学习如何配置卡尔曼滤波器模块参数，例如系统模型、初始状态估计和噪声特性，使用Simulink中的卡尔曼滤波器估算单摆模型角度。

如果您是工程师，您经常会需要处理非线性系统。为了帮助您，我们将讨论非线性状态估算器。

观看视频示例，了解卡尔曼滤波器背后的工作原理。本视频介绍卡尔曼滤波器结合两个信息源，预测状态和噪声测量，以产生最佳的，无偏的状态估计。