《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，《AI源码解读：循环神经网络（RNN）深度学习案例（Python版）》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。 《AI源码解读：循环神经网络（RNN）深度学习案例（Python版）》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 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。

前言 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，而且为本书提供了第一手素材和相关资料。 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202...