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。

随着最近iOS 14的发布，iPhone拥有了一些非常酷的附加功能，比如主屏控件和固定对话，以及一些已经过期的功能，比如compact calls。为了庆祝iOS诞生14周年，我们将回顾iOS的每一个版本，看看这个操作系统经历了什么样的发展。

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。

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。

谷歌云视觉和视频智能API让你通过一个REST API请求访问预先训练好的机器学习模型。但这些经过训练的模型在幕后是什么样子的呢？在这个视频中，我们将通过分析卷积神经网络的工作原理来揭示计算机视觉模型的魔力，并以视觉API的现场演示结束。

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。

亚马逊Alexa、三星Bixby、苹果Siri和谷歌Assistant都在更好地理解和回答问题，这在一定程度上要感谢每一家利用人类帮助提高人工智能的科技巨头。考虑到语音将成为计算机的下一个前沿领域，大家都想知道：哪一个语音系统最为给力？

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。