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。

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。

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。

在本视频中探索卷积神经网络（也称为CNN或ConvNets）的基础。您将学习3个概念：本地接受域，共享权重和偏见以及激活和合并。您还将学习3种训练CNN的方法。

观看视频示例，了解卡尔曼滤波器背后的工作原理。本视频介绍卡尔曼滤波器结合两个信息源，预测状态和噪声测量，以产生最佳的，无偏的状态估计。

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。

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。

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。