Курс на Stepik
Обложка курса «Physical AI на практике: от промпта к работающему роботу» на Stepik
1 500 ₽

Physical AI на практике: от промпта к работающему роботу ★ 0.000

Открыть на
STEPIK.ORG

Практический курс, который учит не просто теории ИИ, а тому, как заставить современные нейросети управлять физическими системами. Вы пройдете полный путь от текстового промпта до прототипа автономного робота в симуляторе, используя open-source стек.

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Physical AI на практике: от промпта к работающему роботу»Учеников на курсе 3
Сертификаты, выданные на курсе «Physical AI на практике: от промпта к работающему роботу»Сертификатов выдано 0
Отзывы о курсе «Physical AI на практике: от промпта к работающему роботу»Отзывов получено 0
Рейтинг курса «Physical AI на практике: от промпта к работающему роботу»Рейтинг курса 0.000
Уроки в курсе «Physical AI на практике: от промпта к работающему роботу»Количество уроков 9
Тесты в курсе «Physical AI на практике: от промпта к работающему роботу»Количество квизов 30
Задачи с кодом в курсе «Physical AI на практике: от промпта к работающему роботу»Количество задач с кодом 4
Стоимость курса «Physical AI на практике: от промпта к работающему роботу»Стоимость курса 1 500 ₽ —
Обновления курса «Physical AI на практике: от промпта к работающему роботу»Обновления курса — —
Дата публикации курса «Physical AI на практике: от промпта к работающему роботу»Дата публикации курса — ———
Последнее обновление курса «Physical AI на практике: от промпта к работающему роботу»Последнее обновление — ———
Сложность easy — ———

Содержание курса

Разделы в курсе «Physical AI на практике: от промпта к работающему роботу» 3 раздела Уроки в курсе «Physical AI на практике: от промпта к работающему роботу» 9 уроков Тесты в курсе «Physical AI на практике: от промпта к работающему роботу» 30 тестов Задачи в курсе «Physical AI на практике: от промпта к работающему роботу» 4 задачи Последнее обновление курса «Physical AI на практике: от промпта к работающему роботу» обн. 13 июля 2026

Ядро Physical AI: модели, промпты и архитектура

4 урока
1. Введение в Physical AI и аппаратный стек ↗
2. Open-source Foundational Models для роботов: DeepSeek, Qwen, LL. ↗
3. Промпт-инжиниринг для мультимодальности и планирования ↗
4. Проектирование архитектуры автономной системы ↗

Интеграция и прототипирование. От промпта к работающей системе

4 урока
1. Симуляторы: цифровой полигон для Physical AI (PyBullet) ↗
2. Развертывание локальных моделей на эмуляторе целевой платформы ↗
3. Интеграционный сценарий «Умная навигация». Сборка пайплайна ↗
4. От симуляции к реальному продукту: документация, тесты, питч. ↗

Итоговое задание

1 урок
1. Разработка архитектуры и промптов для Inspection Robot ↗