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。

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。

这段人工智能教程的视频将帮助您了解什么是人工智能，人工智能的类型，实现人工智能的方法和人工智能的应用。最后，我们还将在TensorFlow上实现一个用例，在这个用例中我们将预测一个人是否患有糖尿病。人工智能是一种让计算机、计算机控制的机器人或软件以类似人类思维的方式进行智能思考的方法。人工智能通过研究人类大脑的模式和分析认知过程来实现。人工智能将成为科技领域的下一件大事。

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。

如果您是工程师，您经常会需要处理非线性系统。为了帮助您，我们将讨论非线性状态估算器。

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。

本视频向你概述了Simulink®，这是一种多领域建模的仿真环境，供设计控制、无线和其他动态系统的工程师和科学家使用。使用Simulink，您可以在着手于硬件之前设计和模拟系统，并且可以探索和实现新的设计，而不必编写C、c++或HDL代码。Simulink是基于模型的设计平台，支持嵌入式系统的系统级设计、仿真、自动代码生成和持续测试与验证。