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。

卡尔曼滤波器是一种优化估算算法，在不确定和间接测量的情况下估算系统状态。本视频介绍了解状态观测器的工作原理，并解释其背后的数学原理。在无法直接测量时，使用状态观测器估算系统的内部状态。

在这个关于人工智能的视频中，我们将了解什么是人工智能以及不同类型的人工智能。我们将探讨人工智能按功能划分有哪些种类，并通过一些例子来了解它们的用途。我们将讨论以下类型的人工智能：弱人工智能（ANI），强人工智能（AGI），超人工智能（ASI），反应机器（Reactive Machines），有限记忆（Limited Memory），心灵理论（Theory of Mind）和自我意识（Self-aware）。

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。

亚马逊Alexa、三星Bixby、苹果Siri和谷歌Assistant都在更好地理解和回答问题，这在一定程度上要感谢每一家利用人类帮助提高人工智能的科技巨头。考虑到语音将成为计算机的下一个前沿领域，大家都想知道：哪一个语音系统最为给力？

MATLAB®是一个编程的数值计算环境，数以百万计的工程师和科学家用它来分析数据，开发算法，并创建模型。MATLAB提供了专业开发的工具箱，用于信号和图像处理，控制系统，无线通信，计算金融，机器人，深度学习和人工智能等等。MATLAB结合了用于迭代分析和设计过程的桌面环境与直接表达矩阵和阵列数学的高级编程语言。

将信号和数据表示为一系列离散状态的想法已经由来已久，它在20世纪下半叶点燃了半导体工业的一场革命。这个新的信息时代因蓬勃发展的数字电子领域而繁荣兴盛。随着需求的增长，大量的自动化和工具作业使得在复杂性和性能上扩展设计相对容易管理。然而，人工智能和机器学习应用所消耗的能量无法像现有的处理架构那样切实增长。

使用MATLAB®R2020b，您可以使用深度学习工具箱™模块库以及MATLAB函数块，用Simulink®中经过训练的深度学习模型进行模拟并生成代码。了解如何使用控制、信号处理和传感器融合组件在Simulink中模拟深度学习网络，以评估深度学习模型对系统级性能的影响。了解更多关于在Simulink中使用NVIDIA® GPU来加速深度学习网络模型的执行。