1: ロボット学習: この章では、ロボット学習の概念を紹介し、ロボットが環境から自律的に知識を獲得してパフォーマンスと意思決定を向上させる方法について説明します。

2: ドーモ (ロボット): ドーモ ロボットは、ロボット学習の進化に関するケース スタディとして検討され、その学習方法と感覚フィードバックによる適応能力についての洞察が提供されます。

3: 発達ロボット: この章では、発達ロボットの基礎について説明し、人間の認知発達と同様に、ロボットが時間の経過とともに徐々に学習する方法に焦点を当てます。

4: アイカブ: アイカブ ロボットを詳しく調べ、認知発達と人間とロボットの相互作用の研究におけるその役割を強調し、その高度な学習機能を紹介します。

5: デモンストレーションによるプログラミング: この章では、人間のオペレーターによるデモンストレーションを通じてロボットをプログラミングする方法について説明し、ロボットに複雑なタスクを教える際の容易さと効率性を強調します。

6: ニューロロボティクス: ニューロロボティクスは神経科学とロボット工学を融合したもので、この章では、ロボットの学習が脳のプロセスを理解することによってどのように影響を受けるか、そしてそれを機械でどのように再現できるかを検討します。

7: ダニエラ・ラス: この章では、ロボット工学の分野を代表する研究者であるダニエラ・ラスの研究に焦点を当て、ロボットの学習と自律システムへの彼女の貢献を検討します。

8: 状況依存アプローチ (人工知能): ロボットが環境と直接対話することで学習する 人工知能 の状況依存アプローチについて検討し、ロボットの学習における現実世界のコンテキストの重要性を強調します。

9: グーグルブレイン: この章では、ディープラーニングとロボット工学の交差点、特に高度なアルゴリズムとニューラル ネットワークを通じてロボットの学習を強化する グーグルブレイン の研究の影響について検討します。

10: ジェームズ・J・クフナー・ジュニア: ジェームズ・J・クフナーのロボット工学における先駆的な研究と、ロボットが複雑なタスクを実行できるようにする動作計画とロボット学習技術への貢献を分析します。

11: クラウド ロボティクス: クラウド ロボティクスは、クラウド コンピューティングを活用して大量のデータを処理および保存することで、ロボットの学習方法を変えています。この章では、このイノベーションがロボットの学習とそのスケーラビリティにどのような影響を与えるかを概説します。

12: ジャンクリストフ・バイリー: この章では、ジャンクリストフ・バイリー の研究に焦点を当て、特にモバイル ロボティクスと感覚処理におけるシステムの観点からのロボット学習の探求について詳しく説明します。

13: スティーブン・E・レビンソン: この章では、スティーブン・E・レビンソン のロボット学習への貢献、特にロボット工学と自然言語処理および認知科学の統合に関する研究を検証します。

14: アシュトシュ・サクセナ: この章では、人間の行動から学習するロボットを作成する アシュトシュ・サクセナ の研究について説明し、ロボットが人間の行動を理解して再現するようにトレーニングする方法を強調します。

15: オード・ビラール: ここでは、オード・ビラール のヒューマンロボットインタラクションに関する研究について取り上げ、社会的手がかりや人間のコラボレーションから学習できるロボットの開発に焦点を当てています。

16: ビビアン・チュー: この章では、特にロボットアームの動きとフィードバックによるリアルタイム学習のコンテキストでのロボット学習に関する ビビアン・チュー の研究について探ります。

17: ウェン・ジュヤン: この章では、ロボット工学における具体化された認知に対する ウェン・ジュヤン のアプローチについて取り上げ、ロボットが物理的な世界での自身の経験からどのように学習できるかに焦点を当てています。

18: アンディ・ゼン: アンディ・ゼン のロボット工学における深層強化学習への貢献について探り、ロボットが複雑な動作に自律的に適応して学習する方法に焦点を当てています。

19: アンドロイド (ロボット): 人間のような外観と学習機能で知られる アンドロイド ロボットについて調べ、ロボットを人間の知能を忠実に再現するように設計する方法についての洞察を提供します。

20: ヒューマノイド ロボット: この章では、ヒューマノイド ロボット、その設計、学習アルゴリズムについて、人間とロボットの相互作用と学習能力の向上における役割に焦点を当てて説明します。

21: コグ (プロジェクト): ここでは、ロボット研究における重要なマイルストーンである コグ プロジェクトを分析し、ロボット学習の進歩と認知科学への影響を強調します。