具身智能从原理到真机实战- 极客时间课程推荐/优惠

具身智能从原理到真机实战--极客时间课程推荐/优惠

带你搭建自然语言驱动的具身 Agent 系统
Leo某大厂 AI 大模型应用负责人
专栏 | 25讲 | 122人已学习
优惠价¥59原价:99
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课程详情

你将获得:

  • 基础:让 Agent 开发经验无缝迁移到具身智能
  • 成本:无需昂贵 GPU,低成本机械臂跑通实操
  • 路径:打通从数据采集到真机成功率的完整闭环
  • 成果:产出可演示、可测评、可迭代的真机作品

课程介绍

Agent 正在从屏幕走向物理世界,能自主完成任务、会调用工具的它,下一步要实现的是:如何看见世界、理解环境,并真正完成一系列动作?

对有 Agent 开发经验的工程师来说,这不是从零开始,而是带着工程方法论「降维」进入一个紧缺工程师的领域——具身智能。

从“模型能训练”到“机器人能稳定完成任务”,要补哪些知识、留下哪些证据,怎样排查失败,这个过程中存在一条高效的能力迁移路径,这门课分享的就是这条路径。

课程设计:

课程由五个模块组成,始终围绕同一条主线推进。

原理底座篇先回答“为什么”。你会用 MDP 看懂感知、决策和执行,分清模仿学习、强化学习与 VLA 的边界,再沿着协变量偏移理解单帧 BC 为什么一进闭环就容易崩,以及 ACT、Diffusion、Flow Matching 三类动作头分别在解决什么问题。

数据平台篇处理最容易被低估的一层。你会从一帧数据出发,读懂 LeRobot Dataset v3 的 Parquet、MP4、metadata 和 stats,随后把采集纪律、质检、加工、打标、轨迹还原与失败补采接成数据飞轮。你不只会“录数据”,还会判断一批数据为什么值得训练。

LeRobot 框架实践篇进入模型。先沿数据流和 processor 合同排查真机乱动,再建立 ACT 基线。随后再做 Diffusion 的公平对照和 SmolVLA 的参数高效微调,判断什么时候该换模型,什么时候应先修数据和执行链路。

真机机械臂篇把策略接到 SO-101。从电机、总线、标定和相机建立硬件心智模型,依次通过连通、安全、小步运动、遥操作、采集、回放、训练和评测。这里不会把真机当作最后一讲的彩蛋,安装、校准、遥操作和失败诊断本身就是主线。

工程交付篇把前面的能力组装起来。大模型提出计划,技能层限定任务范围,ACT 或 VLA 生成连续动作,再逐项接入限幅、停止、接管和运行记录。最终交付一份可用于面试求职的具身 Agent 作品集。

课程提供配套仓库:https://github.com/qingxunwz-cmyk/lerobot-data-lab

我们目前身处机器人开发窗口期,期待与你一起投身具身智能浪潮,共同参与这一前沿领域的成长与突破!

课程目录(更新中)

开篇词

  • 开篇词|打通原理、数据、框架、真机四条线,让具身智能从论文回到桌面臂

原理底座篇

  • 01|全景:具身智能技术栈地图,你在哪、缺什么、能去哪?
  • 02|起点:什么是具身智能,和普通 AI Agent 差在哪?

作者介绍

16 年软件工程经验,目前在国内头部互联网大厂负责大模型核心项目。曾先后主导金融大模型、AI Coding 平台和保险智能体等多个企业级产品的 0 到 1 落地——从多智能体协同架构、复杂任务的规划与编排,到多模态大模型从数据构建、微调到生产部署的端到端闭环,完整跑通过大模型应用从架构设计到规模化落地的每一环,踩过的坑都在真实业务里验证过。 在 Agent 做到深水区之后,开始转向一个更难的方向:具身智能。近两年系统性投入,围绕机器人学习框架、具身数据采集与训练管线做大量一线实践,完成了从“大模型工程师”到“具身智能实践者”的转型。以自身经历,沉淀 LLM Agent 工程师转型具身智能开发的实践经验与高效路径。

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