1: 클라우드 로보틱스: 클라우드 인프라가 로봇의 처리 및 저장 기능을 지원하는 방식을 설명하는 클라우드 로보틱스 소개.

2: 클라이언트-서버 모델: 로봇과 클라우드 서버 간의 통신을 용이하게 하는 클라이언트-서버 아키텍처에 대한 자세한 설명.

3: 신경모사 컴퓨팅: 신경모사 컴퓨팅이 뇌의 신경망을 모방하여 로봇 학습과 의사 결정을 발전시키는 방식을 살펴봅니다.

4: 동시적 로컬라이제이션 및 매핑: 클라우드 컴퓨팅을 통합하여 실시간 로봇 매핑 및 로컬라이제이션을 최적화하는 데 중점을 둡니다.

5: 계산 지능: 클라우드 환경에서 로봇의 자율적 의사 결정을 개선하는 데 사용되는 계산 지능 기술을 탐구합니다.

6: 신경정보학: 클라우드 내에서 신경 컴퓨팅과 로보틱스를 연결하는 데 있어 신경정보학의 역할을 살펴봅니다.

7: 로봇 학습: 로봇을 위한 머신 러닝 전략을 논의하고 클라우드 리소스를 활용하여 학습과 적응을 향상시킵니다.

8: 그레고리 두덱: 로봇 분야에 대한 그레고리 두덱의 기여와 클라우드 기반 로봇 연구에 미친 영향을 강조합니다.

9: 엣지 컴퓨팅: 엣지 컴퓨팅이 클라우드 로봇과 통합되어 데이터를 소스에 더 가깝게 처리하고 효율성을 개선하는 방법을 살펴봅니다.

10: 사이버-물리적 시스템: 클라우드 로봇에서 물리적 로봇을 클라우드 기반 데이터 및 소프트웨어와 연결하는 데 사용되는 사이버물리적 시스템을 분석합니다.

11: 클라우드 컴퓨팅: 클라우드 컴퓨팅의 기본 사항을 다루며 클라우드 로봇의 개발 및 발전에서 클라우드 컴퓨팅의 중요성을 강조합니다.

12: 딥 러닝: 로봇의 딥 러닝 기술을 살펴보고 로봇이 클라우드 기반 딥 러닝 모델을 사용하여 자율성을 강화하는 방법을 보여줍니다.

13: 구글 브레인: 구글 브레인이 일체 포함와 클라우드 기반 로봇에 기여하여 로봇의 머신 러닝 모델을 혁신하는 방법을 살펴봅니다.

14: 일체 포함 가속기: 일체 포함 가속기가 클라우드 로봇을 구동하여 고급 컴퓨팅 성능으로 로봇의 역량을 강화하는 방법을 살펴봅니다.

15: 아미르 후세인(인지 과학자): 아미르 후세인의 인지 로봇 공학에 대한 연구와 그것이 클라우드 로봇 공학 개발에 어떻게 영향을 미치는지 검토합니다.

16: 포그 로보틱스: 안개 컴퓨팅과 클라우드 로봇 공학과의 시너지를 조사하여 데이터를 처리하고 에지에서 로봇 성능을 향상시킵니다.

17: 멀티태스크 최적화: 멀티태스크 최적화 방법을 논의하여 클라우드 로봇이 복잡한 작업을 동시에 효율적으로 처리할 수 있도록 합니다.

18: 오드 빌라드: 로봇 학습 분야에서 오드 빌라드의 획기적인 연구와 로봇 행동을 개선하기 위한 클라우드 시스템과의 통합을 살펴봅니다.

19: 웽 주양: 웽 주양의 로봇 공학, 특히 인지 모델링과 클라우드 기반 로봇 인텔리전스에 대한 기여를 강조합니다.

20: 은닉처(컴퓨팅): 캐시 컴퓨팅에 대한 통찰력과 캐싱 기술이 더 나은 성능을 위해 클라우드 로봇 공학을 최적화하는 방법에 대한 통찰력을 제공합니다.

21: 피어토피어: 클라우드 로봇 분야에서 피어토피어 네트워킹을 탐구하며 마무리합니다. 이를 통해 로봇 간의 분산되고 효율적인 통신이 가능해집니다.