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。

观看视频了解深度学习与机器学习之间的区别，通过特定示例展示如何决定使用深度学习还是机器学习。

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。

观看MATLAB系列技术讲座，探索关键的深度学习概念。学习什么时候使用深度学习，发现哪种方法适合您的具体应用，并探索您可能会遇到的一些挑战。在本视频中探索深度学习基础知识。您将了解深度学习为何如此流行的原因，并逐步了解3个基本概念：深度学习是什么，它在现实世界中的使用方式以及入门方法。

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。

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。

通过一个示例开始使用Simulink®。这个视频向你展示了使用Simulink的基本知识。您将学习如何为太阳能电池板建模、模拟和测试控制器，让它在一天中跟踪太阳的运动。您将看到如何为一个物理系统建模，为该系统设计一个基本的PI控制器，然后运行模拟以确保模型正常工作。在看完这个示例之后，您将了解到Simulink只是基于模型的设计的一部分，用于建模、模拟、测试和执行现实世界的系统。