Чему вы научитесь
- Устанавливать Isaac Sim на Linux и запускать его через виртуальное окружение и Docker
- Создавать цифровые двойники и моделировать физически точные виртуальные миры в формате USD, настраивать освещение, материалы и сенсоры для фотореалистичной симуляции
- Программировать на Python API и автоматизировать создание сцен, управлять роботами и считывать данные сенсоров через код
- Обучать роботов с помощью ИИ (RL), используя фреймворк Isaac Lab, и настраивать MDP
- Подготавливать модели к деплою на реальное железо (NVIDIA Jetson, x86), экспортировать веса нейросетей и интегрировать их в стек ROS 2
- Решать инженерные задачи полного цикла: от сборки колесных роботов и манипуляторов до настройки шагающих платформ для сложной локомоции
- Внедрять современные промышленные практики с помощью инструментов автоматизации и управления экспериментами
- Создавать портфолио проектов, готовое для демонстрации работодателю
О курсе
Освойте передовой робототехнический симулятор Isaac Sim от установки до подготовки к Sim2Real.
Вы научитесь полному циклу разработки: создавать цифровые двойники, программировать на Python API, обучать нейросети и готовить модели к деплою на реальное железо (ROS 2, Jetson).
Только прикладные навыки и портфолио, которое поможет найти работу в топ-компании.
Для кого этот курс
— Студенты и начинающие специалисты, изучающие робототехнику, ИИ или мехатронику
— Инженеры-робототехники, переходящие с классических симуляторов (Gazebo, MuJoCo) на современные решения NVIDIA
— Исследователи и разработчики алгоритмов, создающие цифровые двойники для валидации навигации, манипуляции и локомоции
— ML-инженеры и специалисты по компьютерному зрению, занимающиеся генерацией синтетических данных
— Разработчики автономных систем, планирующие перенос алгоритмов на реальное железо (Sim2Real)
Начальные требования
Техническое оснащение
- Операционная система: Ubuntu 22.04 LTS
- Видеокарта: NVIDIA серии RTX 30xx / 40xx
- Оперативная память: Минимум 16 ГБ
- Диск: SSD с минимум 60–100 ГБ свободного места
Знания и навыки
- Python: Уверенное владение базовым синтаксисом. Глубокое знание ML не требуется, мы разберем нужные аспекты в процессе
- Linux: Базовые навыки работы
- Робототехника: Понимание базовой теории. Опыт работы с ROS будет плюсом, но необязателен
Преподаватели курса
103
Как проходит обучение
- Теория подана в виде текстовых гайдов с кодом и сразу закрепляется практикой, где вы будете писать код, собирать сцены и настраивать физику по готовым шаблонам
- Курс будет сопровождаться чатом с поддержкой, где авторы лично помогут разобраться с различными проблемами
- Финалом курса станет проект (навигация, манипуляция или локомоция), который вы реализуете от идеи до работающего прототипа. Мы проведем код-ревью, чтобы результат можно было смело добавить в портфолио на GitHub
Что вы получите
- Настроенную рабочую среду в Isaac Sim с готовыми шаблонами проектов
- Навык создания промышленных цифровых двойников
- Практический опыт работы с Python API для автоматизации сцен, управления роботами и считывания данных
- Понимание полного цикла разработки: от симуляции в Isaac Lab до подготовки моделей к интеграции в ROS 2
- Портфолио с проектом на GitHub, который можно показать на собеседовании