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| 編輯推薦： |
《AI源码解读：循环神经网络（RNN）深度学习案例（Python版）》通过20个案例，应用机器学习模型和算法，为工程技术人员提供较为详细的实战方案。全书侧重对创新项目的过程进行介绍。分别从整体设计、系统流程、实现模块等角度论述数据处理、模型训练及模型应用，并剖析模块的功能、使用和程序代码。
本书配套提供项目设计工程文档、程序代码、实现过程中出现的问题，并给予解决方法，可供读者举一反三，二次开发。
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| 內容簡介： |
《AI源码解读：循环神经网络（RNN）深度学习案例（Python版）》以人工智能发展为时代背景，通过20个实际案例应用机器学习模型和算法，为工程技术人员提供较为详细的实战方案，以便深度学习。 在编排方式上，全书侧重对创新项目的过程进行介绍。分别从整体设计、系统流程、实现模块等角度论述数据处理、模型训练及模型应用，并剖析模块的功能、使用和程序代码。
为便于读者高效学习，快速掌握人工智能开发方法，作者配套提供项目设计工程文档、程序代码、实现过程中出现的问题并给予解决方法，可供读者举一反三，二次开发。
本书从系统设计、代码实现以及运行结果展示相结合，语言简洁，深入浅出，通俗易懂，不仅适合对Python编程有兴趣的爱好者，而且可作为高等院校参考教材，还可作为从事智能应用创新开发专业人员的技术用书。
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| 關於作者： |
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李永华 现执教于北京邮电大学，拥有超过10年的嵌入式开发经验，目前致力于物联网、云计算与大数据的研究工作。在教学中善于以兴趣为导向，激发学生的创造性；以素质为基础，提高自身教学水平；以科研为手段，促进教学理念的转变。在研发及教学实践中指导学生实现300多个创新案例，参与了30余项与企业横向课题的研究工作，在国内外学术期刊及会议发表论文60余篇，申请专利40余项，出版教材20余部。
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| 目錄：
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项目1文章辅助生成系统
1.1总体设计
1.1.1系统整体结构图
1.1.2系统流程图
1.2运行环境
1.2.1Python环境
1.2.2TextRank环境
1.2.3TensorFlow环境
1.2.4PyQt5及Qt Designer运行环境
1.3模块实现
1.3.1数据预处理
1.3.2抽取摘要
1.3.3模型搭建与编译
1.3.4模型训练与保存
1.3.5图形化界面的开发
1.3.6应用封装
1.4系统测试
1.4.1训练困惑度
1.4.2测试效果
1.4.3模型应用
项目2Trump推特的情感分析
2.1总体设计
2.1.1系统整体结构图
2.1.2系统流程图
2.2运行环境
2.2.1Python环境
2.2.2TensorFlow环境
2.2.3工具包
2.3模块实现
2.3.1准备数据
2.3.2数据预处理
2.3.3模型构建
2.3.4模型测试
2.4系统测试
2.4.1模型效果
2.4.2模型应用
项目3基于LSTM的影评情感分析
3.1总体设计
3.1.1系统整体结构图
3.1.2系统前后端流程图
3.2运行环境
3.2.1Python环境
3.2.2TensorFlow环境
3.2.3Android环境
3.3模块实现
3.3.1数据预处理
3.3.2模型构建及训练
3.3.3模型保存
3.3.4词典保存
3.3.5模型测试
3.4系统测试
3.4.1数据处理
3.4.2模型训练
3.4.3词典保存
3.4.4模型效果
项目4Image2Poem——根据图像生成古体诗句
4.1总体设计
4.1.1系统整体结构图
4.1.2系统流程图
4.2运行环境
4.2.1Python环境
4.2.2TensorFlow安装
4.2.3其他Python模块的安装
4.2.4百度通用翻译API开通及使用
4.3模块实现
4.3.1数据准备
4.3.2Web后端准备
4.3.3百度通用翻译
4.3.4全局变量声明
4.3.5创建模型
4.3.6模型训练及保存
4.3.7模型调用
4.4系统测试
4.4.1训练准确率
4.4.2模型效果
4.4.3整合应用
项目5歌曲人声分离
5.1总体设计
5.1.1系统整体结构图
5.1.2系统流程图
5.2运行环境
5.2.1Python环境
5.2.2TensorFlow环境
5.2.3Jupyter Notebook环境
5.3模块实现
5.3.1数据准备
5.3.2数据预处理
5.3.3模型构建
5.3.4模型训练及保存
5.3.5模型测试
5.4系统测试
5.4.1训练准确率
5.4.2测试效果
5.4.3模型应用
项目6基于Image Caption的英语学习
6.1总体设计
6.1.1系统整体结构图
6.1.2系统流程图
6.2运行环境
6.2.1Python环境
6.2.2TensorFlow环境
6.2.3微信开发者工具
6.3模块实现
6.3.1准备数据
6.3.2模型构建
6.3.3模型训练及保存
6.3.4模型调用
6.3.5模型测试
6.4系统测试
6.4.1训练准确率
6.4.2测试效果
6.4.3模型应用
项目7智能聊天机器人
7.1总体设计
7.1.1系统整体结构图
7.1.2系统流程图
7.2运行环境
7.2.1Python环境
7.2.2TensorFlow环境
7.3模块实现
7.3.1数据预处理
7.3.2模型构建
7.3.3模型测试
7.4系统测试
7.4.1训练损失
7.4.2测试效果
7.4.3模型应用
项目8说唱歌词创作应用
8.1总体设计
8.1.1系统整体结构图
8.1.2系统流程图和前端流程图
8.2运行环境
8.2.1Python环境
8.2.2TensorFlow环境
8.2.3其他环境
8.3模块实现
8.3.1数据预处理与加载
8.3.2模型构建
8.3.3模型训练及保存
8.3.4模型测试
8.4系统测试
8.4.1模型困惑度
8.4.2模型应用
项目9基于LSTM的语音/文本/情感识别系统
9.1总体设计
9.1.1系统整体结构图
9.1.2系统流程图
9.1.3网页端配置流程图
9.2运行环境
9.2.1Python环境
9.2.2TensorFlow环境
9.2.3网页端环境框架——Django
9.3模块实现(服务器端)
9.3.1数据处理
9.3.2调用API
9.3.3模型构建
9.3.4模型训练及保存
9.4网页实现(前端)
9.4.1Django的管理脚本
9.4.2Django的核心脚本
9.4.3网页端模板的组成
9.4.4Django的接口验证脚本
9.4.5Django中URL模板的连接器
9.4.6Django中URL配置
9.5系统测试
9.5.1训练准确率
9.5.2效果展示
项目10基于人脸检测的表情包自动生成器
10.1总体设计
10.1.1系统整体结构图
10.1.2系统流程图
10.1.3文件结构
10.2运行环境
10.2.1Python环境
10.2.2TensorFlow环境
10.2.3OpenCV环境
10.2.4Pillow环境
10.3模块实现
10.3.1图形用户界面
10.3.2人脸检测与标注
10.3.3人脸朝向识别
10.3.4人脸处理与表情包合成
10.4系统测试
10.4.1确定运行环境符合要求
10.4.2应用使用说明
项目11AI作曲
11.1总体设计
11.1.1系统整体结构图
11.1.2系统流程图
11.2运行环境
11.2.1Python环境
11.2.2虚拟机环境
11.2.3TensorFlow环境
11.2.4Python类库及项目软件
11.3模块实现
11.3.1数据预处理
11.3.2信息提取
11.3.3模型构建
11.3.4模型训练及保存
11.3.5音乐生成
11.4系统测试
11.4.1模型训练
11.4.2测试效果
项目12智能作文打分系统
12.1总体设计
12.1.1系统整体结构图
12.1.2系统流程图
12.1.3前端流程图
12.2运行环境
12.2.1Python环境
12.2.2Keras环境
12.2.3Django环境
12.3模块实现
12.3.1数据预处理
12.3.2模型构建
12.3.3模型训练及保存
12.3.4模型测试
12.4系统测试
12.4.1训练准确率
12.4.2模型应用
12.4.3测试效果
项目13新冠疫情舆情监督
13.1总体设计
13.1.1系统整体结构图
13.1.2系统流程图
13.2运行环境
13.2.1Python环境
13.2.2PaddlePaddle环境
13.3模块实现
13.3.1准备预处理
13.3.2模型构建
13.3.3模型训练
13.3.4模型评估
13.3.5模型预测
13.4系统测试
13.4.1训练准确率
13.4.2测试效果
13.4.3模型应用
项目14语音识别——视频添加字幕
14.1总体设计
14.1.1系统整体结构图
14.1.2系统流程图
14.2运行环境
14.3模块实现
14.3.1分离音频
14.3.2分割音频
14.3.3提取音频
14.3.4模型构建
14.3.5识别音频
14.3.6添加字幕
14.3.7GUI界面
14.4系统测试
项目15人脸识别与机器翻译小程序
15.1总体设计
15.1.1系统整体结构图
15.1.2系统流程图
15.2运行环境
15.2.1Python环境
15.2.2TensorFlowGPU/CPU环境
15.2.3OpenCV2库
15.2.4Dlib库
15.2.5Flask环境
15.2.6TensorFlowSSD目标(人脸)检测框架
15.2.7TensorFlowFaceNet 人脸匹配框架
15.2.8微信小程序开发环境
15.2.9JupyterLab
15.3模块实现
15.3.1数据预处理
15.3.2创建模型
15.4系统测试
项目16基于循环神经网络的机器翻译
16.1总体设计
16.1.1系统整体结构图
16.1.2系统流程图
16.2运行环境
16.2.1Python环境
16.2.2PyTorch环境
16.2.3Flask环境
16.3模块实现
16.3.1数据预处理
16.3.2模型构建
16.3.3模型训练及保存
16.3.4模型测试
16.4系统测试
16.4.1训练准确率
16.4.2模型应用
项目17基于LSTM的股票预测
17.1总体设计
17.1.1系统整体结构图
17.1.2系统流程图
17.2运行环境
17.2.1Python环境
17.2.2TensorFlow环境
17.2.3Numpy环境
17.2.4Pandas环境
17.2.5Keras环境
17.2.6Matplotlib环境
17.3模块实现
17.3.1数据预处理
17.3.2模型构建
17.3.3模型保存及输出预测
17.3.4模型测试
17.4系统测试
17.4.1训练准确率
17.4.2模型效果
项目18基于LSTM的豆瓣影评分类情感分析
18.1总体设计
18.1.1系统整体结构图
18.1.2系统流程图
18.2运行环境
18.2.1Python环境
18.2.2TensorFlow环境
18.2.3Keras环境
18.3模块实现
18.3.1数据收集
18.3.2数据处理
18.3.3Word2Vec模型
18.3.4LSTM模型
18.3.5完整流程
18.3.6模型测试
18.4系统测试
18.4.1训练准确率
18.4.2应用效果
项目19AI写诗机器人
19.1总体设计
19.1.1系统整体结构图
19.1.2系统流程图
19.2运行环境
19.2.1Python环境
19.2.2TensorFlow环境
19.2.3Qt Creator下载与安装
19.3模块实现
19.3.1语料获取和整理
19.3.2特征提取与预训练
19.3.3构建模型
19.3.4模型训练
19.3.5结果预测
19.3.6设置诗句评分标准
19.3.7界面设计
19.4系统测试
项目20基于COCO数据集的自动图像描述
20.1总体设计
20.1.1系统整体结构图
20.1.2系统流程图
20.2运行环境
20.3模块实现
20.3.1数据准备
20.3.2模型创建及保存
20.3.3模型训练及保存
20.3.4界面设置及演示
20.4系统测试
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| 內容試閱：
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Python作为人工智能和大数据的主要开发语言，具有灵活性强、扩展性好、应用面广、可移植、可扩展、可嵌入等特点，近几年发展迅速，热度上涨，人才需求量逐年攀升，相关课程已经成为高等院校的专业课程。
为适应当前教育教学改革的要求，更好地践行人工智能模型与算法应用，作者以实践教学与创新能力培养为目标，采取了创新方式，从不同难度、不同类型、不同算法，融合同类图书的优点，对实际智能应用案例进行总结。
本书主要内容和素材来自开源网站的人工智能经典模型算法、信息工程专业创新课程内容、作者近几年承担的科研项目成果、作者指导学生所完成的创新项目，学生不仅学到了知识，提高了能力，而且为本书提供了手素材和相关资料。
本书内容由总到分、先思考后实践、注重整体架构、系统流程与代码实现相结合。对于从事人工智能开发、机器学习和算法实现的专业技术人员，本书可以作为技术参考书、提高工程创新实践手册； 也可以作为信息通信工程及相关领域的本科生参考书，为机器学习模型分析、算法设计、应用实现提供帮助。
本书的编写得到了教育部高等学校电子信息类专业教学指导委员会、信息工程专业国家类特色专业建设项目、信息工程专业国家第二类特色专业建设项目、教育部CDIO工程教育模式研究与实践项目、教育部本科教学工程项目、信息工程专业北京市特色专业建设、北京市教育教学改革项目和北京邮电大学教育教学改革项目(编号为2019TD01)的大力支持，在此表示感谢！
由于作者经验与水平有限，书中难免存在疏漏及不当之处，衷心地希望各位读者多提宝贵意见及具体整改措施，以便作者进一步修改和完善。
作者2020年12月
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