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。

谷歌地图已经超越了MapQuest、雅虎和苹果等竞争对手。但经过十年的投资，通过街景收集数据和数十亿张图像，谷歌每月拥有超过10亿用户。它每天更新数万次，已经绘制了超过220个国家和地区的地图。让我们来看看谷歌是如何主宰地图的。

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。

了解强化学习入门，这是一个自定进度的教程，通过使用自动评估和反馈的实践练习，提供了控制问题的强化学习方法的交互式概述。强化学习入门涉及的主题包括定义环境和奖励、创建智能体（Agent）以及使用模拟来训练智能体。此外，探索如何创建神经网络来代表各种角色和关键智能体。

谷歌云视觉和视频智能API让你通过一个REST API请求访问预先训练好的机器学习模型。但这些经过训练的模型在幕后是什么样子的呢？在这个视频中，我们将通过分析卷积神经网络的工作原理来揭示计算机视觉模型的魔力，并以视觉API的现场演示结束。

数据正在改变我们的工作方式，重塑商业模式。数据与设计主管安吉丽•奥吉罗(Angelique Augereau)和设计主管布鲁斯•金史(Bruce King-Shey)讨论了摩根大通的财务服务部门是如何利用数据来指导我们如何设计和向客户交付新产品的。

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。

“人工智能和机器学习是一种不会过时的新工具，它将帮助工程师更好地完成他们的工作。”机械工程系主任艾伦·罗宾逊和其他几位教员解释了人工智能和机器学习如何影响他们的研究和他们教授的本科和研究生课程。