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。

您将学习如何配置扩展卡尔曼滤波器模块参数，例如状态转换和测量函数，并生成C/C ++代码。

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。

我们每天都要使用好几个小时的触摸屏，但是你知道让触摸屏工作的所有复杂层次和组件吗？本片将介绍触摸屏显示器的结构和基本功能。钢化玻璃如何变得坚固，电容式触摸屏如何工作，OLED（有机发光二极管）如何工作？可以说，正是这些技术的融合造就了智能手机的今天！看看本视频，了解更多。

在本视频中探索卷积神经网络（也称为CNN或ConvNets）的基础。您将学习3个概念：本地接受域，共享权重和偏见以及激活和合并。您还将学习3种训练CNN的方法。

学习、解释、适应和进化的能力一直将人类与机器区别开来。但这个差距正在缩小吗？人类的大脑包含约860亿个神经元，它们通过一个称为突触的极其复杂的通路系统相互连接。神经元的功能是通过突触将电荷传递给彼此，导致活跃/不活跃，或真/假的反应。这就是为什么人类如此擅长图案识别，使我们能够阅读、说话，并区别成千上万张脸。计算的一种基础代数形式——布尔逻辑，也依赖于真(1)或假(0)值。一个足够大的计算机系统使用布尔逻辑可以很好地模拟大脑——也被称为神经网络。

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。

实际上，卡尔曼滤波器就是一种状态观测器，但它是为随机系统设计的。这就是卡尔曼滤波器方程和我们讨论概率密度函数之间的关系。