"本书根据当前人工智能及机器学习的发展成果，具体设计基于人工智能的模型算法，并给出了具体实现，**算法流程及代码实现。其主要内容包括：AI作曲、语音识别、人像识别、车牌识别、骨架识别与肢体定位、人脸识别、古诗与歌词生成的具体实现。 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，不仅适合对人工智能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，信息通信学院，教授，拥有超过10年的嵌入式开发经验，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500个创新案例，承担参与了30余项国家级、企业组织的理论研究和工程项目没在国内外学术期刊以及会议发表论文60余篇，申请专利40余项，出版教材30余部。

前言 Python作为人工智能和大数据领域的重要开发语言，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，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，从不同难度、不同类型、不同算法出发，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、作者所在学校近几年承担的科研项目成果及作者指导学生完成的创新项目。 本书内容理论与实践相结合，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教材，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，以及北京邮电大学教育教学改革项目(2022SJJXA01)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，以便进一步修改和完善。 作者2025年1月于北京