本书根据当前人工智能RNN深度学习的发展成果，具体设计基于RNN的模型算法，并给出了具体实现，**算法流程及Python代码实现。其主要内容包括：基于深度学习的图像处理的20个案例，基于Python的具体实现，本书图文并茂，丰富实用，深入浅出，易学易用。本书根据当前人工智能RNN深度学习的发展成果，具体设计基于RNN的模型算法，并给出了具体实现，**算法流程及Python代码实现。其主要内容包括：基于深度学习的图像处理的20个案例，基于Python的具体实现，本书图文并茂，丰富实用，深入浅出，易学易用。

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余项国家级与企事业单位课题的研究工作，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。

前言 Python作为人工智能和大数据领域的主要开发语言，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，近年来发展迅速，热度不减，人才需求量逐年攀升，已经成为高等院校的专业课程。 为适应当前教学改革的要求，更好地践行人工智能模型与算法的应用，本书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，融合了同类教材的优点，将实际智能应用案例进行总结，希望起到抛砖引玉的作用。 本书的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及作者所在学校近几年承担的科研项目成果、作者指导学生完成的创新项目。通过这些创新项目学生不仅学到了知识，提高了能力，而且为本书提供了第一手素材和相关资料。 本书内容由总述到分述、先理论后实践，采用系统整体架构、系统流程与代码实现相结合的方式，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可作为技术参考书，提高其工程创新能力；也可作为信息通信工程及相关专业本科生的参考书，为机器学习模型分析、算法设计和实现提供帮助。 本书的编写得到了教育部电子信息类专业教学指导委员会、信息工程专业国家第一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、北京邮电大学教育教学改革项目（2020JC03）的大力支持，在此表示感谢！ 由于作者水平有限，书中疏漏之处在所难免，衷心地希望各位读者多提宝贵意见，以便作者进一步修改和完善。 编者2021...