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Physical AI 概論:模倣学習と VLA 原理の理解

Physical AIの基盤となる模倣学習(Imitation Learning)とVLA(Vision-Language-Action)技術の核心概念と作動原理を体系的に学習します。実際の事例分析を通じて、Physical AIが現実世界と相互作用するメカニズムを理解します。

難易度 入門

受講期間 無制限

Deep Learning(DL)
Deep Learning(DL)
AI
AI
Deep Learning(DL)
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AI
AI

受講後に得られること

  • 模倣学習の核心アルゴリズムとPhysical AIへの適用原理を理解することができます。

  • VLAアーキテクチャの構造とマルチモーダル学習メカニズムを把握することができます。

  • 実際のフィジカルAI(Physical AI)システムの構築事例および応用分野を分析します。

  • GoogleやNvidiaなど、ビッグテックのVLA発展状況を確認できます。

  • 強化学習の基本概念から模倣学習、VLAに至る流れを学習します。

フィジカルAIの核心概念
模倣学習とVLAの理解

発展の流れから最新事例まで、AIスキルの強化


デジタルを超えて現実世界と相互作用するAI、Physical AIに注目してください。
強化学習の限界を超え、人間のように学ぶ模倣学習と
視覚、言語、行動を統合するVLAモデルの原理を体系的に学習します。


Physical AI 入門
模倣学習とVLAの原理を通じてAIの未来を探求します。

数式なしで理解するPhysical AI

模倣学習BCACTDiffusion Policyなどの核心アルゴリズムを分かりやすく解説します。.



Google Gemini Robotics の事例

VLAモデルの最新技術の事例を学び、Physical AIの可能性を探索する体験を提供します。.


模倣学習とVLAで
Physical AIの核心原理を探究

[Physical AIの概要および学習方法論]

Physical AIの定義と重要性を紹介し、強化学習および模倣学習の核心概念を扱います。模倣学習は人間のデモンストレーションデータを活用してロボットの行動を学習する手法であり、Behavior Cloning、ACT、Diffusion Policyなどの技法を探求します。


[VLAモデルの原理および発展動向]

視覚情報と言語命令を統合して実際の物理的行動を生成するVLA(Vision-Language-Action)モデルの基本原理を解説します。GoogleのRTシリーズ、OpenVLA、NvidiaのGR00Tなど、最新のVLAアーキテクチャの発展過程を分析し、Physical AI技術の現在と未来を展望します。


Physical AI入門:模倣学習とVLAの原理の理解

Point 1. ロボット制御の核心:模倣学習

模倣学習(Imitation Learning)は、試行錯誤を減らし、人間のデモンストレーションデータを通じてロボットの行動を迅速に学習させる強力な手法です。模倣学習の技法を学び、実際のロボット制御に適用する方法を習得することができます。



Point 2. AIの未来:VLA原理の深層理解

VLA(Vision-Language-Action)モデルは、視覚情報と言語命令を理解し、実際の物理的な行動として具現化する最先端技術です。主要モデルの作動原理を把握し、どのように現実世界と相互作用するのかを深く学習します。


Physical AI、ロボットが世界を学ぶ技術、
この講義はまさにこのような方々のために作られました。


✔️ Physical AIの基本原理を知りたい入門者

  • デジタルを超えたAI、Physical AIとは何かが気になる方

  • ロボットが学習する核心技術、模倣学習とVLAの原理を理解したい方

  • 最新のPhysical AI技術トレンドと実際の適用事例を知りたい方

✔️ Physical AIの仕組みを深く理解したい開発者

  • 強化学習、模倣学習、VLAなどの核心アルゴリズムの作動原理を把握したい方

  • Physical AIの流れからVLAの最新事例を通じて、技術動向を把握したい方

  • 今後Physical AIの実習に向けた理論的基礎を固めたい方


Physical AIの世界へ第一歩を踏み出してみませんか?
理論と実例を網羅した体系的な学習で、未来のAI技術をリードする準備を始めましょう。

受講前のご注意事項

前提知識および注意事項

  • 特に事前の知識は必要ありませんが、ディープラーニングおよび人工知能の基本概念を理解していると望ましいです。

  • ロボット工学やコンピュータビジョンの経験がなくても学習可能です。

  • 数式を極力使わず、核心となる原理を分かりやすく解説する講義です。

学習資料

  • 講義スライドPDF提供


  • 最新の研究動向資料を継続的にアップロード



こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう?

  • Physical AIに興味があるすべての方へ

  • 模倣学習、VLAなどの原理を簡単に学びたいすべての方へ

  • Physical AIの事例および最新トレンドを知りたい人

前提知識、
必要でしょうか?

  • 前提知識は必要ありませんが、AIの基本概念を知っていると良いです。

こんにちは
navbuilderです。

30

受講生

7

受講レビュー

4.0

講座評価

1

講座

こんにちは。

一般人、在職者、学生などを対象に、Physical AIを分かりやすく講義するネブビルダーです。

カリキュラム

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14件 ∙ (2時間 22分)

講座掲載日: 
最終更新日: 

受講レビュー

全体

7件

4.0

7件の受講レビュー

  • qldjwmffl11224님의 프로필 이미지
    qldjwmffl11224

    受講レビュー 1

    平均評価 5.0

    5

    36% 受講後に作成

    素早く概念を整理できていいですね。

    • gundariummetal2979님의 프로필 이미지
      gundariummetal2979

      受講レビュー 1

      平均評価 4.0

      4

      64% 受講後に作成

      • quoka님의 프로필 이미지
        quoka

        受講レビュー 1

        平均評価 4.0

        4

        93% 受講後に作成

        構成がしっかりしていて、とてもためになりました。 フィジカルAIの本を一冊読むよりも、 2時間の講義をさっと聴く方が概念がすんなりと頭に入ってくる気がします。

        • navbuilder
          知識共有者

          こんにちは、クォッカさん。お役に立てたようで良かったです! 事例や最新の内容を継続的に更新していく予定ですので、ぜひご注目ください。 ありがとうございます。

      • cheonhj2899님의 프로필 이미지
        cheonhj2899

        受講レビュー 1

        平均評価 5.0

        5

        36% 受講後に作成

        • human2642622님의 프로필 이미지
          human2642622

          受講レビュー 85

          平均評価 5.0

          5

          36% 受講後に作成

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