本书共分为3个阶段，旨在为读者构建关于具身智能仿真的基本概念与实践方法的完整认知框架。第1阶段介绍具身智能的核心定义与仿真器选型，搭建知识基础框架；第2阶段聚焦ManiSkill仿真环境，涵盖环境搭建、策略训练与Sim-to-Real迁移等实操内容；第3阶段深入IsaacLab生态，结合人工智能和强化学习实现人形机器人

本书首先介绍PyTorchAI模型开发的基础知识，并通过玩家战斗力预测和AI照片捏脸的案例介绍监督学习在游戏场景中的应用，涉及数据收集、模型训练、训练图像分类模型等内容；然后介绍StableBaselines3强化学习的基础知识，并使用强化学习技术生成符合特定难度要求的三消游戏关卡；接着进行AI在游戏场景中的综合应用，

本书将理论知识与实践操作深度融合，不仅详细阐述了大模型的基础理论，如神经网络、深度神经网络、Transformer等，而且通过丰富的实践案例，如手写数字分类、机器翻译等，使读者能够在实践中深化对理论知识的理解。同时，本书也包含了多种类型的实例，如人工智能新闻生成、人工智能绘画、人工智能对话生成等，这些实例贴近实际应用场

全书从人工智能发展历程入手，循序渐进讲解知识表示、问题搜索、逻辑推理等基础理论，系统阐述传统机器学习、浅层神经网络与深度学习核心原理，围绕计算机视觉、自然语言处理、智能推荐等热门应用展开案例剖析。教材精简繁复数学推导，立足实用导向，补充人工智能安全、行业伦理与法律法规相关内容。

本书着重讨论了神经网络的基础理论、算法优化改进、模型融合及其在工业实际中的应用。按照“理论-方法-应用”的主线，各章分配如下：第一、二章介绍了以权值初始化、激活函数和正则化为核心的相关理论和网络性能优化方法；在此基础上，第三、四章提出了缓解数据不平衡、模型稀疏化及模型融合等问题的方法；第五章将前述方法应用于故障诊断、寿

本书共11章，按“基础认知—模块精通—项目实践—AI赋能”的逻辑递进：开篇从Blender简介与学习建议入手，帮助读者建立工具认知；随后依次讲解3D视图操作、建模、材质、灯光渲染等三维资产制作的核心环节，夯实静态资产的创作能力；在此基础上，深入动画模块，从关键帧、曲线调节到形态键等技术，完整覆盖动画制作的核心流程，并通

本书分为九章，主要内容包括：C语言概述，数据类型、运算符及表达式，数据的输人输出，程序控制结构，数组、函数、指针、结构体与共用体和文件操作等。本教材在结构上突出了以程序设计为中心，以语言知识为工具的思想，并介绍它们在程序设计中的应用；在内容上注重知识的完整性，适合初学者的需要；在写法上追求循序渐进，通俗易懂。

本书内容涵盖基础理论、关键技术和安全攻防体系，旨在为读者构建完整的大模型安全知识框架，助力构建安全可信的大模型生态系统。本书不仅填补了大模型安全领域的理论空白，更为产业实践提供了系统化的解决方案，对促进人工智能安全健康发展具有重要的理论价值和实践意义。

本书以“实操”为导向，以“最少必要知识”为原则，既系统讲解了人工智能（AI）的核心技术，又以易于理解的“智慧消防”为案例贯穿全书始终，兼顾理论框架的完整性与实操落地的可行性，让读者既能夯实AI基础知识，又能快速动手构建实用的智能体。

本书介绍了人工智能领域的发展背景以及学科内涵，包含了围绕本科生的人才培养，重点介绍了依托于北京大学元培学院、清华大学自动化系建设的“通用人工智能实验班”的情况。针对研究生的人才培养，本书一方面立足于人工智能的学科内涵，即对内融合，依托北京大学智能学院开展工作，学生以人工智能的具体子领域为研究方向，旨在突破前沿基础理论；