inflearn logo

Giới thiệu về Physical AI: Hiểu về Học mô phỏng và nguyên lý VLA

Học tập một cách hệ thống các khái niệm cốt lõi và nguyên lý hoạt động của Học máy mô phỏng (Imitation Learning) và công nghệ VLA (Vision-Language-Action), vốn là nền tảng của Physical AI. Thông qua việc phân tích các ví dụ thực tế, hiểu rõ cơ chế tương tác của Physical AI với thế giới thực.

7 học viên đang tham gia khóa học này

Độ khó Nhập môn

Thời gian Không giới hạn

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

Bạn sẽ nhận được điều này sau khi học.

  • Bạn có thể hiểu được các thuật toán cốt lõi của học máy mô phỏng và nguyên lý ứng dụng AI vật lý (Physical AI).

  • Bạn có thể nắm bắt được cấu trúc của kiến trúc VLA và cơ chế học đa phương thức (multimodal learning).

  • Phân tích các trường hợp triển khai thực tế và lĩnh vực ứng dụng của hệ thống AI vật lý (Physical AI).

  • Bạn có thể tìm hiểu về tình hình phát triển VLA của các công ty công nghệ lớn như Google và Nvidia.

  • Tìm hiểu luồng kiến thức từ các khái niệm cơ bản của học tăng cường đến học mô phỏng và VLA.

Khái niệm cốt lõi về Physical AI
Hiểu về Học mô phỏng và VLA

Củng cố năng lực AI từ xu hướng phát triển đến các ví dụ mới nhất


Hãy chú ý đến Physical AI, trí tuệ nhân tạo vượt ra ngoài kỹ thuật số để tương tác với thế giới thực.
Học tập một cách hệ thống các nguyên lý của mô hình VLA tích hợp thị giác, ngôn ngữ, hành động và
học máy mô phỏng cách con người học hỏi để vượt qua những giới hạn của học tăng cường.


Nhập môn Physical AI
Khám phá tương lai của AI thông qua nguyên lý VLA và học mô phỏng.

Hiểu về Physical AI không cần công thức toán học

Giải thích một cách dễ hiểu các thuật toán cốt lõi như Học mô phỏng, BC, ACT, và Diffusion Policy.



Trường hợp Google Gemini Robotics

Tìm hiểu các ví dụ về công nghệ mới nhất của mô hình VLA và mang đến trải nghiệm khám phá tiềm năng của Physical AI..


Khám phá các nguyên lý cốt lõi của Physical AI
với Học mô phỏng và VLA

[Tổng quan về Physical AI và Phương pháp học tập]

Giới thiệu định nghĩa và tầm quan trọng của Physical AI, đồng thời đề cập đến các khái niệm cốt lõi của học tăng cường và học mô phỏng. Học mô phỏng là phương pháp luận học tập các hành vi của robot bằng cách sử dụng dữ liệu trình diễn của con người, qua đó khám phá các kỹ thuật như Behavior Cloning, ACT và Diffusion Policy.


[Nguyên lý và xu hướng phát triển của mô hình VLA]

Giải thích các nguyên lý cơ bản của mô hình VLA (Vision-Language-Action), giúp tích hợp thông tin thị giác và câu lệnh ngôn ngữ để tạo ra các hành động vật lý thực tế. Bằng cách phân tích quá trình phát triển của các kiến trúc VLA mới nhất như dòng RT của Google, OpenVLA và GR00T của Nvidia, chúng tôi sẽ cung cấp cái nhìn tổng quan về hiện tại và tương lai của công nghệ Physical AI.


Nhập môn Physical AI: Hiểu về Học mô phỏng và Nguyên lý VLA

Điểm 1. Cốt lõi của điều khiển robot: Học mô phỏng

Học tập mô phỏng (Imitation Learning) là một phương pháp mạnh mẽ giúp giảm thiểu quá trình thử sai và nhanh chóng học hỏi các hành vi của robot thông qua dữ liệu trình diễn của con người. Bạn có thể học các kỹ thuật học tập mô phỏng và cách áp dụng chúng vào việc điều khiển robot trong thực tế.



Điểm 2. Tương lai của AI: Hiểu sâu về nguyên lý VLA

Mô hình VLA (Vision-Language-Action) là công nghệ tiên tiến giúp thấu hiểu thông tin thị giác và mệnh lệnh ngôn ngữ để chuyển hóa thành các hành động vật lý thực tế. Bạn sẽ được tìm hiểu nguyên lý hoạt động của các mô hình chính và học chuyên sâu về cách chúng tương tác với thế giới thực.


Physical AI, công nghệ giúp robot học hỏi thế giới,
Khóa học này được tạo ra dành cho những người như thế này.


✔️ Người mới bắt đầu muốn tìm hiểu nguyên lý cơ bản của Physical AI

  • Những ai tò mò về Physical AI, trí tuệ nhân tạo vượt xa khỏi thế giới kỹ thuật số.

  • Những ai muốn hiểu về các công nghệ cốt lõi giúp robot học tập, nguyên lý của Học bắt chước (Imitation Learning) và VLA

  • Những ai muốn biết về xu hướng công nghệ Physical AI mới nhất và các ví dụ ứng dụng thực tế

✔️ Những nhà phát triển muốn hiểu sâu về cách thức hoạt động của Physical AI

  • Những người muốn nắm vững nguyên lý hoạt động của các thuật toán cốt lõi như học tăng cường, học mô phỏng, VLA, v.v.

  • Những ai muốn nắm bắt xu hướng công nghệ thông qua dòng chảy của Physical AI và các ví dụ VLA mới nhất

  • Những người muốn xây dựng nền tảng lý thuyết vững chắc để thực hành Physical AI trong tương lai


Bạn có muốn thực hiện bước đi đầu tiên vào thế giới của Physical AI không?
Hãy bắt đầu chuẩn bị để dẫn đầu công nghệ AI trong tương lai bằng việc học tập có hệ thống, bao quát cả lý thuyết và các ví dụ thực tế.

Lưu ý trước khi học

Kiến thức tiên quyết và lưu ý

  • Không yêu cầu kiến thức tiên quyết cụ thể, nhưng sẽ tốt hơn nếu bạn có hiểu biết về các khái niệm cơ bản về Deep Learning và trí tuệ nhân tạo.

  • Có thể học được ngay cả khi không có kinh nghiệm trước đó về robot học hoặc thị giác máy tính.

  • Đây là bài giảng giải thích các nguyên lý cốt lõi một cách dễ hiểu và hạn chế sử dụng công thức toán học nhất có thể.

Tài liệu học tập

  • Cung cấp slide bài giảng dưới dạng PDF


  • Liên tục cập nhật tài liệu về xu hướng nghiên cứu mới nhất



Khuyến nghị cho
những người này

Khóa học này dành cho ai?

  • Bất cứ ai quan tâm đến Physical AI

  • Bất cứ ai muốn dễ dàng tìm hiểu các nguyên lý như học mô phỏng (Imitation Learning), VLA, v.v.

  • Những người muốn biết về các ví dụ và xu hướng mới nhất của Physical AI

Cần biết trước khi bắt đầu?

  • Không yêu cầu kiến thức tiên quyết nhưng sẽ tốt hơn nếu bạn biết các khái niệm cơ bản về AI.

Xin chào
Đây là navbuilder

Chương trình giảng dạy

Tất cả

14 bài giảng ∙ (2giờ 22phút)

Ngày đăng: 
Cập nhật lần cuối: 

Đánh giá

Chưa có đủ đánh giá.
Hãy trở thành tác giả của một đánh giá giúp mọi người!

Khóa học tương tự

Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!

Ưu đãi có thời hạn

22 ₫

33%

893.869 ₫