1：資料探勘：本章介紹資料探勘的基礎知識，重點在於如何應用演算法和工具來分析機器人技術中的大型資料集。

2：機器學習：探索資料探勘和機器學習的交叉點，展示如何訓練模型來識別機器人系統中的模式並進行預測。

3：文本探勘：深入研究文本探勘，展示機器人系統如何從非結構化文字資料中提取有用資訊。

4：關聯規則學習：引入關聯規則挖掘技術來發現資料中隱藏的關係，這對於改善機器人的決策至關重要。

5：非結構化資料：討論在機器人技術背景下處理非結構化資料（例如影像或音訊）的挑戰和方法。

6：概念漂移：本章解釋了機器學習模型如何隨著新資料引入變化而適應，從而影響機器人效能。

7：Weka（軟體）：涵蓋了 Weka（一種流行的資料探勘開源軟體）的使用，以在機器人應用程式中實現各種挖掘演算法。

8：分析（資訊科學）：重點在於用於理解系統行為和預測未來行為的分析技術，從而增強機器人決策。

9：詐欺偵測的資料分析：探討資料探勘如何幫助機器人辨識金融或安全等各領域的詐欺和異常情況。

10：ELKI：深入探討 ELKI 框架，對於高階資料探勘技術非常有用，並應用於機器人系統。

11：教育資料探勘：研究教育資料探勘如何改善機器人輔助學習環境和個人化教育。

12：知識提取：檢視從大型資料集中提取有價值的見解的過程，引導機器人做出更好的決策。

13：數據科學：將數據科學作為機器人技術的一個組成部分引入，為建立更智慧、更強大的機器人奠定基礎。

14：海量線上分析：討論即時處理海量資料集的技術，確保機器人能夠即時適應新資訊。

15：資料探勘範例：本章介紹了機器人技術中資料探勘應用的真實範例，展示了其實用性。

16：人工智慧：探討人工智慧如何與資料探勘技術結合，賦予機器人先進的決策能力。

17：監督學習：重點在於監督學習模型以及如何使用它們透過標記資料訓練機器人執行特定任務。

18：神經網路（機器學習）：介紹神經網路以及它們如何模仿人腦功能，這對於先進的機器人和自主系統至關重要。

19：模式識別：討論允許機器人從原始資料中識別物件、手勢或語音的模式識別技術。

20：無監督學習：涵蓋無監督學習技術，使機器人能夠在沒有預先定義標籤的情況下從資料中學習，從而實現更大的自主性。

21：訓練、驗證和測試資料集：解釋資料集在評估和完善機器學習模型、提高機器人準確性和可靠性方面的關鍵作用。