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
Добро пожаловать на первый в России комплексный практический курс по NVIDIA Isaac Sim, Isaac Lab и Reinforcement Learning (RL), созданный действующими инженерами-практиками.
Об авторах
Курс ведут Иван Чистяков и Данил Кривоногов — ведущие инженеры-робототехники с опытом работы в Центре робототехники Сбера и компании «Милти Тех».
Мы работаем с экосистемой NVIDIA более 3 лет, стоя у истоков внедрения Isaac Sim в России.
Наш опыт включает создание цифровых двойников промышленных объектов, разработку навигационных стеков и обучение политик локомоции для шагающих и колесных роботов.
Наши знания находят применение в реальных инновационных проектах, включая российского антропоморфного робота ГРИН.
Isaac Sim это будущее робототехники и воплощённого ИИ
Рынок робототехники изменился. Симуляция перестала быть просто инструментом исследований и стала стандартом индустрии.
Компании больше не могут позволить себе тестировать дорогие алгоритмы только на физическом железе.
Специалисты, владеющие полным циклом (от создания цифрового двойника до деплоя ИИ на робота) сейчас наиболее востребованы.
В этом курсе собрано всё необходимое, чтобы создать своего первого работающего робота. Вы получите готовые материалы, собранные в одном месте и структурированные на основе различных источников.
👉 Присоединяйтесь!
Для кого этот курс
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
Наши преподаватели
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
Программа курса
Что вы получаете
- 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