دورة NVIDIA GR00T العملية

ماذا ستتعلّم

1. 1

   ابدأ من هنا (Start Here)

   ما نموذج الروبوت الأساسي، وكيف تعمل الدورة، وأول جلسة لك على مختبر GPU.

2. 2

   الطرفية ومختبر GPU (The Terminal and the Lab GPU)

   الملفات والأوامر وSSH وtmux وgit: أدوات كل من يدرّب نماذج الروبوتات.

3. 3

   Python لبيانات الروبوتات (Python for Robot Data)

   Python من البداية، ثم NumPy والجداول والرسوم، على تسجيلات روبوتات حقيقية.

4. 4

   كيف تتحرك الروبوتات وتستشعر (How Robots Move and Sense)

   المفاصل والحالات والأفعال والكاميرات وحلقة التحكم.

5. 5

   كيف تتعلّم الآلات (How Machines Learn)

   البيانات والخطأ والتدريب، والاختبار الأمين، وGPU وPyTorch، والمحوّلات داخل GR00T.

6. 6

   التعلّم من العروض (Learning from Demonstrations)

   التعلّم بالمحاكاة، ولماذا تكبر الأخطاء الصغيرة، ومقاطع الأفعال، ونماذج الرؤية واللغة والفعل.

7. 7

   مجموعات بيانات الروبوتات (Robot Datasets)

   صيغة LeRobot، وتسجيل عروض جيدة، وفحص البيانات، وكتابة modality.json.

8. 8

   تشغيل GR00T (Running GR00T)

   ثبّت GR00T، واستدعه من Python، وقِسه على بيانات مسجلة، وقدّمه لروبوت عبر الشبكة.

9. 9

   ضبط GR00T (Fine-Tuning GR00T)

   علّم GR00T روبوتًا جديدًا: الإعدادات، والتدريب، ونقاط الحفظ، والنتائج الأمينة.

10. 10

    المحاكاة والاختبار المغلق (Simulation and Closed-Loop Testing)

    اختبر سياسة تتحرك فعلًا في Isaac Lab والمعايير القياسية، وأبلغ عن نسبة نجاح موثوقة.

11. 11

    بيانات أكثر: اصطناعية ومولَّدة (More Data: Synthetic and Generated)

    حوّل عروضًا بشرية قليلة إلى كثيرة باستخدام Isaac Lab Mimic، وتعرّف على نماذج العالم.

12. 12

    النشر على روبوتات حقيقية (Deploying to Real Robots)

    السرعة وJetson وTensorRT والسلامة، وكيف تفصل الروبوتات البشرية بين التفكير والتوازن.

13. 13

    المشروع الختامي (Capstone)

    مشروع واحد من البداية إلى النهاية: خطّط، واجمع البيانات، واضبط النموذج، واختبر، ودافع عن نتائجك.

كيف تعمل الدورة