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《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，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。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。
李永华，北京邮电大学教授，拥有超过10年的软硬件开发经验，长期致力于物联网、云计算与人工智能的研究工作。在教学中以兴趣为导向，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。在教学与科研实践中指导学生实现300余个创新案例，主持30余项课题的研究工作，在国内外学术期刊及会议发表论文100余篇，申请专利50余项，出版图书20余部。
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QtDesigner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
项目5歌曲人声分离
项目6基于ImageCaption的英语学习
项目7智能聊天机器人
项目8说唱歌词创作应用
项目9基于LSTM的语音/文本/情感识别系统
项目10基于人脸检测的表情包自动生成器
项目11AI作曲
项目12智能作文打分系统
项目13新冠疫情舆情监督
项目14语音识别——视频添加字幕
项目15人脸识别与机器翻译小程序
项目16基于循环神经网络的机器翻译
项目17基于LSTM的股票预测
项目18基于LSTM的豆瓣影评分类情感分析
项目19AI写诗机器人
项目20基于COCO数据集的自动图像描述
相关资源
编程不难（全彩图解 + 微课 + Python编程）（鸢尾花数学大系：从加减乘除到机器学习）
2024-11-22
