课程目录

• 01_课程介绍
• 02_什么是具身智能
• 03_具身智能的技术架构
• 04_具身智能的挑战
• 05_大语言模型与具身智能
• 06_具身智能的执行单元
• 07_具身智能案例分析
• 08_步进电机介绍
• 09_无刷电机介绍
• 10_电机选型指南
• 11_四两拨千斤的秘密
• 12_ 减速箱的阿喀琉斯之踵
• 13_位置采集的原理
• 14_位置编码器的实物和选型方法
• 15_Sim2Real的高薪密码
• 16_urdf入门
• 17_urdf环境搭建
• 18_构建机械臂的基座模型
• 19_构建机械臂的第一个大臂
• 20_构建机械臂的其他关节
• 21_遥操作
• 22_教师端结构的搭建
• 23_搭建自己的编码器舵机
• 24_验证官方的sdk
• 25_聊聊vibe coding
• 26_vibe coding初体验
• 27_读取教师端6个编码器舵机的角度
• 28_增加前端机械臂角度控制的代码
• 29_随机更新角度信息发给前端展示
• 30_同构遥操作案例的完成
• 31_机械臂运动学数学速成
• 32_机械臂运动学正解
• 33_旋转平移的矩阵表达
• 34_机械臂正解的代码实现
• 35_运动学逆解介绍
• 36_运动学逆解求解思路
• 37_机械臂末端坐标的计算与展示
• 38_机械臂示教器的完成
• 39_学生端机械臂的安装
• 40_学生端机械臂的配置与标定
• 41_为什么机械臂会出现帕金森
• 42_机械臂PID的配置
• 43_机械臂同步遥操作的实现
• 44_机械臂同步优化的策略
• 45_计算机视觉介绍
• 46_计算机存储图像的原理
• 47_摄像头画面抖动的原因
• 48_opencv入门
• 49_opencv的ROI选取
• 50_opencv颜色识别
• 51_opencv超参数调整技巧
• 52_高级案例白色瓶盖计数
• 53_眼在手上眼在手外
• 54_机器视觉物体宽高测量
• 55_手眼标定和差值计算
• 56_opencv形状识别和优化
• 57_opencv目标追踪
• 58_opencv仿射变换上帝视角
• 59_opencv旋转角和中心点识别案例分析
• 60_中心点和旋转角代码实现
• 61_opencv二维码识别
• 62_opencv人脸识别
• 63_opencv的局限性
• 64_机器学习概念入门
• 65_端到端学习的概念
• 66_ai推理机器学习三要素
• 67_机器学习流程总结
• 68_误差函数和sklearn框架安装
• 69_梯度下降和神经元结构原理
• 70_图像数据收集和特征工程
• 71_模型训练
• 72_模型文件的解析和推理
• 73_混淆矩阵和交叉熵
• 74_yolo快速入门
• 75_数据标注
• 76_标注数据的格式转化
• 77_训练和结果展示
• 78_卷积神经网络
• 79_卷积核与特征提取器
• 80_卷积神经网络与应用
• 81_图像合成与标注原理分析
• 82_合成带有标注信息的图片
• 83_数据合成训练效果展示
• 84_离线语音识别
• 85_在线语音模型和模型的获取方法
• 86_音频合成
• 87_传统模式匹配代码的解析
• 88_基于规则的传统语音聊天机器人的实现
• 89_接入deepseek实现智能对话
• 90_ai智能体的开发
• 91_大模型的本地化部署
• 92_本地大模型的python调用
• 93_使用streamlit搭建一个本地的大模型聊天软件
• 94_mcp协议概念入门
• 95_大语言模型的幻觉问题
• 96_mcp客户端和服务器端交互流程
• 97_大模型识别工具并调用的原理分析
• 98_大语言模型聊天交互调用mcp服务器
• 99_mcp服务器集成本地文件搜索
• 100_mcp操作真实机械臂
• 101_mcp语音播报流程展示
• 102_conda环境的安装
• 103_自制python解析器（扩展）
• 104_强化学习最终效果展示
• 105_端到端神经网络概念介绍
• 106_lerobot项目和环境搭建
• 107_教师端和学生端的标定
• 108_准备行为克隆的摄像头
• 109_数据采集展示
• 110_最终训练好效果展示
• 111_数据集的录制和查看
• 112_录制动作的回放
• 113_数据采集注意事项
• 114_本地电脑训练流程
• 115_云服务器训练的流程
• 课件资料.zip