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。

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。

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。

我们可以训练一个人工智能模型来找到两点之间的最佳距离而不使用算法吗？答案是肯定的！通过Q-Learning，我们可以赋予我们的人工智能类似生命的特性！在这个视频中，我们将教你所有关于Q-Learning等等之类的知识！

人工智能(AI)是目前科技领域最热门的词汇。这段视频介绍了人工智能的作用及其未来的应用范围。我们汇集了比尔·盖茨、蒂姆·库克、沃伦·巴菲特、巴拉克·奥巴马、埃隆·马斯克、桑达尔·皮查伊和杰夫·贝佐斯等著名领袖和风云人物关于人工智能的演讲片段。在过去的几年里，我们看到了许多以前只存在于科幻小说中的技术慢慢地变成了现实。我们为您带来了今天的商业领袖们关于人工智能的演讲，谈及人工智能的迷人之处，最新的人工智能项目以及人工智能的未来。我们还将回答人工智能是否有一天会战胜人类的问题。

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）。

这个关于“什么是神经网络”的视频以寓教于乐的方式介绍了神经网络的概念。我们将了解神经网络中存在的不同层次，并理解这些层如何处理数据。我们将了解神经网络中使用的不同参数，如权重、偏差和激活函数。我们还将了解如何使用前向传播训练神经网络，然后使用后向传播方法调整网络中的误差。本视频还涵盖了一些流行的神经网络应用。现在，让我们直接学习什么是神经网络。

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。