AI源碼解讀：循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)案例（RNN Python版）

定　價：￥89.00

作　者：	李永華，曲宗峰，李紅偉
出版社：	清華大學(xué)出版社
叢編項：	人工智能科學(xué)與技術(shù)叢書
標(biāo)　簽：	暫缺

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ISBN：	9787302579090	出版時間：	2021-07-01	包裝：
開本：	16開	頁數(shù)：	375	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡介

　　《AI源碼解讀：循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）深度學(xué)習(xí)案例（Python版）》以人工智能發(fā)展為時代背景，通過20個實際案例應(yīng)用機器學(xué)習(xí)模型和算法，為工程技術(shù)人員提供較為詳細(xì)的實戰(zhàn)方案，以便深度學(xué)習(xí)。在編排方式上，全書側(cè)重對創(chuàng)新項目的過程進行介紹。分別從整體設(shè)計、系統(tǒng)流程、實現(xiàn)模塊等角度論述數(shù)據(jù)處理、模型訓(xùn)練及模型應(yīng)用，并剖析模塊的功能、使用和程序代碼。為便于讀者高效學(xué)習(xí)，快速掌握人工智能開發(fā)方法，本書配套提供項目設(shè)計工程文檔、程序代碼、實現(xiàn)過程中出現(xiàn)的問題并給予解決方法，可供讀者舉一反三，二次開發(fā)。本書從系統(tǒng)設(shè)計、代碼實現(xiàn)以及運行結(jié)果展示相結(jié)合，語言簡潔，深入淺出，通俗易懂，不僅適合對Python編程有興趣的愛好者，而且可作為高等院校參考教材，還可作為從事智能應(yīng)用創(chuàng)新開發(fā)專業(yè)人員的技術(shù)用書。

作者簡介

　　李永華，北京郵電大學(xué)教授，擁有超過10年的軟硬件開發(fā)經(jīng)驗，長期致力于物聯(lián)網(wǎng)、云計算與人工智能的研究工作。在教學(xué)中以興趣為導(dǎo)向，激發(fā)學(xué)生的創(chuàng)造性；以素質(zhì)為基礎(chǔ)，提高自身教學(xué)水平；以科研為手段，促進教學(xué)理念的轉(zhuǎn)變。在教學(xué)與科研實踐中指導(dǎo)學(xué)生實現(xiàn)300余個創(chuàng)新案例，主持30余項課題的研究工作，在國內(nèi)外學(xué)術(shù)期刊及會議發(fā)表論文100余篇，申請專利50余項，出版圖書20余部。

圖書目錄

項目1 文章輔助生成系統(tǒng)
1．1 總體設(shè)計
1．1．1 系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)圖
1．1．2 系統(tǒng)流程圖
1．2 運行環(huán)境
1．2．1 Python環(huán)境
1．2．2 TextRank環(huán)境
1．2．3 TensorFlow環(huán)境
1．2．4 PyQt5及QtDesigner運行環(huán)境
1．3 模塊實現(xiàn)
1．3．1 數(shù)據(jù)預(yù)處理
1．3．2 抽取摘要
1．3．3 模型搭建與編譯
1．3．4 模型訓(xùn)練與保存
1．3．5 圖形化界面的開發(fā)
1．3．6 應(yīng)用封裝
1．4 系統(tǒng)測試
1．4．1 訓(xùn)練困惑度
1．4．2 測試效果
1．4．3 模型應(yīng)用
項目2 Trump推特的情感分析
2．1 總體設(shè)計
2．1．1 系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)圖
2．1．2 系統(tǒng)流程圖
2．2 運行環(huán)境
2．2．1 Python環(huán)境
2．2．2 TensorFlow環(huán)境
2．2．3 工具包
2．3 模塊實現(xiàn)
2．3．1 準(zhǔn)備數(shù)據(jù)
2．3．2 數(shù)據(jù)預(yù)處理
2．3．3 模型構(gòu)建
2．3．4 模型測試
2．4 系統(tǒng)測試
2．4．1 模型效果
2．4．2 模型應(yīng)用
項目3 基于LSTM的影評情感分析
3．1 總體設(shè)計
3．1．1 系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)圖
3．1．2 系統(tǒng)前后端流程圖
3．2 運行環(huán)境
3．2．1 Python環(huán)境
3．2．2 TensorFlow環(huán)境
3．2．3 Android環(huán)境
3．3 模塊實現(xiàn)
3．3．1 數(shù)據(jù)預(yù)處理
3．3．2 模型構(gòu)建及訓(xùn)練
3．3．3 模型保存
3．3．4 詞典保存
3．3．5 模型測試
3．4 系統(tǒng)測試
3．4．1 數(shù)據(jù)處理
3．4．2 模型訓(xùn)練
3．4．3 詞典保存
3．4．4 模型效果
……
項目4 Image2Poem——根據(jù)圖像生成古體詩句
項目5 歌曲人聲分離
項目6 基于ImageCaption的英語學(xué)習(xí)
項目7 智能聊天機器人
項目8 說唱歌詞創(chuàng)作應(yīng)用
項目9 基于LSTM的語音/文本/情感識別系統(tǒng)
項目10 基于人臉檢測的表情包自動生成器
項目11 AI作曲
項目12 智能作文打分系統(tǒng)
項目13 新冠疫情輿情監(jiān)督
項目14 語音識別——視頻添加字幕
項目15 人臉識別與機器翻譯小程序
項目16 基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機器翻譯
項目17 基于LSTM的股票預(yù)測
項目18 基于LSTM的豆瓣影評分類情感分析
項目19 AI寫詩機器人
項目20 基于COCO數(shù)據(jù)集的自動圖像描述