Описание
Количество уроков: 7 Видео
Язык: Английский
Вес архива: 4,48 ГБ
Интенсивный практический курс из 8 лекций, посвящённый разработке, обучению и внедрению моделей Vision-Language-Action (VLA), Diffusion Policy и World Models на реальном роботизированном манипуляторе SO-101. От фундаментальных принципов до работы с физическим оборудованием.
Курс объединяет современные исследования в области искусственного интеллекта и робототехники с практической реализацией интеллектуальных систем управления роботами.
В ходе обучения вы пройдёте весь путь от изучения фундаментальных принципов диффузионных политик (Diffusion Policy) и моделей Vision-Language-Action (VLA) до разработки и развёртывания сложных мировых моделей (World Models) на роботизированном манипуляторе SO-101.
Особое внимание уделяется практической работе: вы научитесь создавать и обучать модели с нуля, экспериментировать с современными архитектурами с открытым исходным кодом и переносить разработанные решения из виртуальной среды на реальное робототехническое оборудование.
Чему вы научитесь
По завершении курса вы сможете:
• Реализовывать Diffusion Policy: разрабатывать диффузионные модели для решения задач управления роботами.
• Создавать VLA-модели с нуля: проектировать и обучать модели Vision-Language-Action, объединяющие визуальное восприятие, обработку естественного языка и генерацию управляющих действий.
• Развёртывать VLA-модели на реальном оборудовании: использовать современные архитектуры с открытым исходным кодом для управления роботизированным манипулятором SO-101.
• Работать с мировыми моделями (World Models): проектировать, исследовать и проводить эксперименты с архитектурами DinoWM, IRIS и Diamond.
• Реализовывать полноценные робототехнические проекты: проходить весь цикл разработки — от моделирования и экспериментов в симуляции до внедрения и тестирования на физическом роботе.
Особенности курса
Программа состоит из 8 интенсивных практических лекций и ориентирована на применение современных методов искусственного интеллекта в реальной робототехнике.
Вместо исключительно теоретического изучения архитектур вы будете разрабатывать собственные модели, обучать их и проверять результаты на реальном роботизированном манипуляторе SO-101.
Курс охватывает три ключевых направления современной робототехники: Diffusion Policy, Vision-Language-Action и World Models, позволяя понять принципы их работы и приобрести практические навыки использования.
Требования к участникам
Для успешного прохождения курса необходимы:
• Уверенное владение Python и PyTorch.
• Базовые знания машинного обучения и компьютерного зрения.
• Знакомство с основами робототехники и теории управления.
Результат обучения: вы получите практический опыт создания интеллектуальных систем управления роботами, освоите современные VLA-архитектуры и мировые модели, а также научитесь переносить решения на основе искусственного интеллекта из исследовательской среды на реальное робототехническое оборудование.
Алексей К. –
Работаю инженером по управлению, брал курс ради World Models и экспериментов с DinoWM и IRIS. Материал плотный, лекций немного, но каждая по делу, особенно практика с манипулятором. Английский местами быстрый для не-носителя, приходилось замедлять видео, а на разбор архитектур хотелось бы больше времени. В целом хорошая связка теории VLA и настоящего оборудования, а не только слайдов.
Марина В. –
Пришла на курс почти без опыта в робототехнике, но с базой по ML. Понравилось, что Diffusion Policy разбирается от принципов до кода, а не просто как готовая библиотека. Отдельно полезной оказалась часть про VLA-модели с нуля — наконец-то стало понятно, как визуальное восприятие и язык связываются с генерацией действий. До реального SO-101 я пока не дошла, но теперь есть чёткий план, как переносить решение из симуляции на железо.