【中文配音】蒙特利尔 Robot Learning 2025｜机器人基础模型与深度强化学习

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合集 · ROS2机器人-自动驾驶 (14)

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Parts

  1. P1 · 01 基础模型与深度RL（上）
  2. P2 · 02 基础模型与深度RL（下）
  3. P3 · 03 行为克隆的Scaling Law
  4. P4 · 04 序列决策（上）
  5. P5 · 05 序列决策（下）
  6. P6 · 06 大模型学会规划（上）
  7. P7 · 07 大模型学会规划（下）
  8. P8 · 08 用基础模型做奖励
  9. P9 · 09 规模化数据收集
  10. P10 · 10 策略梯度（上）
  11. P11 · 11 策略梯度（下）
  12. P12 · 12 Deep Q-Learning（上）
  13. P13 · 13 Deep Q-Learning（下）
  14. P14 · 14 真实世界可扩展学习
  15. P15 · 15 连续动作DDPG（上）
  16. P16 · 16 连续动作DDPG（下）
  17. P17 · 17 离线强化学习
  18. P18 · 18 目标条件规划
  19. P19 · 19 视觉目标条件RL
  20. P20 · 20 大模型分层规划
  21. P21 · 21 多智能体RL与RLHF
  22. P22 · 22 Gemini Robotics
  23. P23 · 23 Agentic自主系统（上）
  24. P24 · 24 Agentic自主系统（下）
  25. P25 · 25 跨形态规划泛化
  26. P26 · 26 规划泛化与元学习
  27. P27 · 27 Sim2Real
Description 
蒙特利尔大学 Robot Learning 2025 完整课｜机器人基础模型 × 深度强化学习

📌 本期看点
· 从行为克隆 Scaling Law 到离线 RL、DDPG、目标条件策略
· 大模型规划、分层规划、多智能体与 RLHF
· Gemini Robotics、Agentic 系统，再到跨形态泛化与 Sim2Real

🧭 观看指南
共 27 讲，本稿为中文配音版；英文原声版后续续发。

🎯 适合人群
做具身智能 / 机器人学习的同学，以及想系统补深度强化学习实战的算法与转码方向读者。

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