1: Veri madenciliği: Bu bölüm, veri madenciliğinin temellerini tanıtmakta ve algoritmaların ve araçların robotikte büyük veri kümelerini analiz etmek için nasıl uygulandığına odaklanmaktadır.

2: Makine öğrenimi: Veri madenciliği ve makine öğreniminin kesişimini inceleyerek, modellerin robotik sistemlerde kalıpları tanıması ve tahminlerde bulunması için nasıl eğitilebileceğini göstermektedir.

3: Metin madenciliği: Metin madenciliğini inceleyerek, robotik sistemlerin yapılandırılmamış metinsel verilerden nasıl yararlı bilgiler çıkarabileceğini göstermektedir.

4: İlişkilendirme kuralı öğrenimi: Robotlarda karar vermeyi iyileştirmek için çok önemli olan verilerdeki gizli ilişkileri ortaya çıkarmak için ilişkilendirme kuralı madenciliği tekniklerini tanıtır.

5: Yapılandırılmamış veriler: Robotik bağlamında görüntü veya ses gibi yapılandırılmamış verilerle başa çıkmanın zorluklarını ve yöntemlerini tartışır.

6: Kavram kayması: Bu bölüm, yeni veriler değişiklikler getirerek robot performansını etkiledikçe makine öğrenimi modellerinin zamanla nasıl adapte olduğunu açıklar.

7: Weka (yazılım): Robotik uygulamalarda çeşitli madencilik algoritmalarını uygulamak için veri madenciliği için popüler bir açık kaynaklı yazılım olan Weka'nın kullanımını kapsar.

8: Profilleme (bilgi bilimi): Sistemlerin davranışını anlamak ve gelecekteki eylemleri tahmin etmek için kullanılan profilleme tekniklerine odaklanır ve robotik karar vermeyi geliştirir.

9: Sahtekarlık tespiti için veri analizi: Veri madenciliğinin robotların finans veya güvenlik gibi çeşitli alanlardaki sahtekarlıkları ve anormallikleri belirlemesine nasıl yardımcı olabileceğini araştırır.

10: ELKI: Gelişmiş veri madenciliği teknikleri için yararlı olan ve robotik sistemlere uygulanan ELKI çerçevesine derinlemesine bir dalış sağlar.

11: Eğitimsel veri madenciliği: Eğitimsel veri madenciliğinin robot destekli öğrenme ortamlarını ve kişiselleştirilmiş eğitimi nasıl iyileştirebileceğini araştırır.

12: Bilgi çıkarma: Büyük veri kümelerinden değerli içgörüler çıkarma sürecini inceler ve robotların daha iyi kararlar almasına rehberlik eder.

13: Veri bilimi: Veri bilimini robotik biliminin ayrılmaz bir parçası olarak tanıtır ve daha akıllı, daha yetenekli robotlar inşa etmek için temel oluşturur.

14: Büyük Çevrimiçi Analiz: Robotların yeni bilgilere anında uyum sağlamasını garanti altına alarak büyük veri kümelerini gerçek zamanlı olarak işleme tekniklerini ele alır.

15: Veri madenciliği örnekleri: Bu bölüm, robotikte veri madenciliği uygulamalarının gerçek dünya örneklerini sunarak pratik faydasını sergiler.

16: Yapay zeka: Yapay zekanın veri madenciliği teknikleriyle nasıl bütünleştiğini ve robotlara gelişmiş karar alma yetenekleri kazandırdığını inceler.

17: Gözetimli öğrenme: Gözetimli öğrenme modellerine ve etiketli veriler aracılığıyla robotları belirli görevler için eğitmek için nasıl kullanıldıklarına odaklanır.

18: Sinir ağı (makine öğrenimi): Sinir ağlarını ve gelişmiş robotik ve otonom sistemler için gerekli olan insan beyni işlevlerini nasıl taklit ettiklerini tanıtır.

19: Desen tanıma: Robotların ham verilerden nesneleri, jestleri veya konuşmayı tanımlamasını sağlayan desen tanıma tekniklerini ele alır.

20: Gözetimsiz öğrenme: Robotların önceden tanımlanmış etiketler olmadan verilerden öğrenmesini sağlayan ve daha fazla özerklik sağlayan gözetimsiz öğrenme tekniklerini kapsar.

21: Eğitim, doğrulama ve test veri kümeleri: Veri kümelerinin makine öğrenimi modellerini değerlendirme ve iyileştirmede, robotik doğruluğu ve güvenilirliği artırmadaki kritik rolünü açıklar.