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。

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。

Lidar Toolbox™提供了设计、分析和测试Lidar处理系统的算法、功能和应用程序。你可以进行目标检测和跟踪、语义分割、形状拟合、激光雷达配准和障碍检测。Lidar Toolbox支持结合计算机视觉和Lidar处理的工作流程的激光雷达与相机与交叉校准。你可以使用深度学习和机器学习算法，如PointSeg, PointPillar，和SqueezeSegV2训练自定义检测和语义分割模型。

这个关于“什么是深度学习”的视频提供了一个有趣而简单的概念介绍。我们将了解深度学习是在哪里实现的，然后继续讨论它与机器学习和人工智能有何不同。我们还将了解什么是神经网络，以及如何训练它们来识别手写的数字。我们将进一步看看深度学习的一些流行应用。那么，让我们通过这个视频来深入了解一下深度学习的世界。

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。

数据正在改变我们的工作方式，重塑商业模式。数据与设计主管安吉丽•奥吉罗(Angelique Augereau)和设计主管布鲁斯•金史(Bruce King-Shey)讨论了摩根大通的财务服务部门是如何利用数据来指导我们如何设计和向客户交付新产品的。

将信号和数据表示为一系列离散状态的想法已经由来已久，它在20世纪下半叶点燃了半导体工业的一场革命。这个新的信息时代因蓬勃发展的数字电子领域而繁荣兴盛。随着需求的增长，大量的自动化和工具作业使得在复杂性和性能上扩展设计相对容易管理。然而，人工智能和机器学习应用所消耗的能量无法像现有的处理架构那样切实增长。

埃隆·马斯克认为，到目前为止，数字超级智能的出现对人类的威胁比核武器更危险。他认为人工智能研究领域必须有政府监管。高级人工智能的危险在2010年代末因史蒂芬·霍金、比尔·盖茨和埃隆·马斯克而广为人知。但只有马斯克可能是对人工超级智能表达担忧的最著名的公众人物。高级人工智能存在的风险是这样一种假设，即人工智能的重大进展有一天可能导致人类灭绝或其他一些无法恢复的全球灾难。