1: Inteligencia artificial: este capítulo presenta la IA, describiendo su evolución y principios básicos como piedra angular de la robótica.

2: Aprendizaje automático: explora cómo las máquinas aprenden de los datos y mejoran con el tiempo, un componente crucial de la robótica impulsada por la IA.

3: Inteligencia artificial simbólica: cubre el enfoque de la IA simbólica en las reglas y la lógica, esencial para desarrollar capacidades de razonamiento en los robots.

4: Ordenados y desaliñados: profundiza en dos enfoques de la IA, comparando métodos estructurados y heurísticos en el desarrollo robótico.

5: Peter Norvig: examina las contribuciones de Norvig a la IA, centrándose en su trabajo en algoritmos de búsqueda y procesos de toma de decisiones.

6: Inteligencia artificial: un enfoque moderno: este capítulo se adentra en el libro de texto de Stuart Russell y Peter Norvig, una referencia clave para los profesionales de la IA.

7: Stuart J. Russell: analiza las influyentes teorías de Russell sobre la IA, en particular su trabajo sobre agentes racionales en robótica.

8: Inteligencia artificial general: analiza el concepto de IAG y su potencial para crear robots con capacidades cognitivas similares a las humanas.

9: La toma de control de la IA: investiga las preocupaciones en torno a la superación de la inteligencia humana por parte de la IA y sus implicaciones para la robótica.

10: Inteligencia computacional: explora la intersección de la computación y la inteligencia, con énfasis en las redes neuronales en la robótica.

11: Inteligencia sintética: analiza la creación de IA a través de medios artificiales, lo que hace avanzar las capacidades de los robots.

12: Agente inteligente: define a los agentes inteligentes y cómo están diseñados para operar de forma autónoma en entornos dinámicos.

13: Historia de la inteligencia artificial: rastrea la historia de la IA, proporcionando un contexto para sus aplicaciones actuales en la robótica y más allá.

14: Filosofía de la inteligencia artificial: analiza las consideraciones éticas y los debates filosóficos en torno al papel de la IA en la sociedad.

15: Invierno de la IA: examina los períodos de estancamiento de la IA, ofreciendo lecciones sobre cómo superar los obstáculos en el desarrollo de la IA y la robótica.

16: Cronología de la inteligencia artificial: ofrece un relato cronológico de los hitos clave de la IA y ofrece información sobre su crecimiento en la robótica.

17: GOFAI: presenta la IA tradicional y explica su influencia fundamental en los sistemas de inteligencia robótica modernos.

18: Alineación de la IA: analiza el problema de la alineación y se centra en cómo se pueden diseñar los sistemas de IA para que se alineen con los valores humanos.

19: Aprendizaje supervisado: se centra en las técnicas de aprendizaje supervisado y su aplicación en el entrenamiento de robots para tareas específicas.

20: Red neuronal (aprendizaje automático): cubre las redes neuronales y su importancia en el aprendizaje automático, con aplicaciones prácticas en robótica.

21: Reconocimiento de patrones: explora las técnicas de reconocimiento de patrones que utilizan los robots para procesar datos sensoriales y tomar decisiones.