實體 AI
從機器人模擬與策略學習，進階到真實機械手臂與移動機器人部署。課程將控制、感知、行為克隆、強化學習與 ROS2 串成完整的實作路徑。
| 類別 | 課程 | 實作內容 | 示範 |
|---|---|---|---|
| 物理模擬 | Genesis Simulation | 從 Franka 控制與 GPU 平行模擬，進階至 ROCm 視覺、觸覺感知，以及具備互動式即時 HUD 與安全驗證流程的語言引導代理。 |  |
| MuJoCo + PyTorch | 從腳本式機器人控制，進階到行為克隆、視覺語言動作模型、PPO 與跨領域強化學習。 |  | |
| MuJoCo MJX | 從 MuJoCo 機器人模擬基礎，進階到 JAX、MJX、向量化 rollouts、domain randomization 與 Playground PPO。 |  | |
| 真實部署 | 機器人策略部署 | 在真實 SO-101 機械手臂上收集示範，並將資料轉換為可部署的 ACT 與 SmolVLA 策略。 |  |
| ROS2 部署 | 使用全 AMD ROCm 與 ROS2 軟體環境，在真實 LeKiwi 機器人上部署感知、建圖與自主導航。 |  |
真實硬體課程
機器人策略部署需要 SO-101 機械手臂與相機；ROS2 部署需要 LeKiwi 底盤與 ZED 2i。資料集、地圖與策略皆由學習者自行建立。