本书以人工智能发展为时代背景，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，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。
本书将系统设计、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Python编程爱好者，而且可作为高等院校教材，还可作为从事智能应用创新开发专业人员的参考书。

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，致力于物联网和智能硬件的研究开发工作。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，促进教学理念转变。通过信息工程专业综合改革，探索了以“学生学为中心”的教学模式，营造生动活泼的学习方法，提高学生独立思考问题、发现问题、解决问题的能力，激发学生的创造激情。在研发及教学实践中指导学生实现300余个创新案例，并指导着一支物联网开发团队，曾在物联网、开源硬件等技术领域进行了多场学术报告，并且出版了《AllJoyn技术原理及物联网程序开发指南》《Arduino实战指南——游戏开发、智能硬件、人机交互、智能家居与物联网设计30例》《Arduino软硬件协同设计实战指南》等多部物联网技术方向的著作。

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
1.2.1 Python环境
1.2.2 TextRank环境
1.2.3 TensorFlow环境
1.2.4 PyQt5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2 Trump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
2.2.1 Python环境
2.2.2 TensorFlow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
3.2.1 Python环境
3.2.2 TensoiFlow环境
3.2.3 Android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4 Image2Poem——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
4.2.1 Python环境
4.2.2 TensorFlow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
4.3.2 Web后端准备
4.3.3 百度通用翻译
4.3.4 全局变量声明
……
项目5 歌曲人声分离
项目6 基于Image Caption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11 AI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19 AI写诗机器人
项目20 基于COCO数据集的自动图像描述