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。

GPU Coder™用MATLAB®代码和Simulink®模型生成优化的CUDA®代码。生成的代码包括用于深度学习、嵌入式视觉和信号处理算法的可并行部分的CUDA内核。为了提高性能，生成的代码调用优化的NVIDIA® CUDA库，包括TensorRT™，cuDNN, cuFFT, cuSolver和cuBLAS。您可以将代码作为源代码、静态库或动态库集成到项目中。您还可以编译嵌入在NVIDIA Jetson®、NVIDIA DRIVE®和其他平台上的桌面、服务器和GPU的代码。

iOS和Android的争论自十多年前这两个系统诞生以来就一直在进行。我相信两种系统都有各自的优势和劣势。至于哪一种最适合你，是你自己的决定。每个人对智能手机的需求是不同的。因此，没人能说哪个系统比另一个好，但我确实认为iOS比Android更有优势。

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。

人工智能是下一件大事，但我们为什么需要人工智能？这个关于人工智能的视频会向你简要介绍人工智能以及人工智能如何改变世界。

人工智能（AI）是对人类智能行为的模拟。其设计目的是感知环境，做出决定，并采取行动。了解工程师AI的概况，探索人工智能适合工程方面的工作流程的方式。您将了解构建AI系统的步骤，如数据准备、建模、系统设计和部署。

人工智能已经以超出我们想象的方式接管了我们的生活。然而，有一些神奇的工具可以帮助设计师进行设计，并运行人工智能技术。人工智能会接管世界吗？也许不是，但是这些设计工具会对你大有帮助。在本视频中，我列出了一些人工智能设计工具。

在这个设计思维的教程中，我们将探讨什么是设计思维，为什么设计思维很重要，设计思维的五个阶段和四个支柱。它对于解决定义不明确或未知的问题非常有帮助。设计思维是一种迭代的方法，它可以帮助解决用户问题，或者用不同的策略和解决方案重新定义问题。