Programação por demonstração-Este capítulo apresenta o conceito fundamental de programação por demonstração, com foco no papel da orientação humana no aprendizado de robôs

Robô humanoide-Explora o design e o desenvolvimento de robôs humanoides, seus desafios e a importância de seus movimentos e interações realistas

Aprendizado por reforço-Discute como as técnicas de aprendizado por reforço capacitam robôs a aprender com suas ações, tornando-os adaptáveis ​​e capazes de lidar com tarefas complexas

Robótica de desenvolvimento-Foca nos processos de desenvolvimento em robótica, onde robôs aprendem progressivamente, muito parecido com o desenvolvimento humano, por meio de interação e feedback

Interação humano-robô-Este capítulo se aprofunda nos vários métodos de interação entre humanos e robôs, enfatizando segurança, eficiência e o potencial de colaboração

Aprendizado de robôs-Explora diferentes paradigmas de aprendizado em robótica, incluindo aprendizado supervisionado e não supervisionado, e sua aplicação em sistemas robóticos do mundo real

Programação por exemplo-Apresenta a programação por exemplo como uma forma de ensinar tarefas específicas a robôs, mostrando a eles como executar ações diretamente

Robótica adaptável-Investiga a adaptabilidade de robôs em ambientes dinâmicos e como eles podem modificar seu comportamento com base em novos dados ou tarefas

Robô com pernas-foca em robôs com pernas e seus desafios únicos, como equilíbrio, locomoção e interação com vários terrenos

Aprendizado offline-abrange métodos de aprendizado offline que permitem que robôs sejam treinados sem interação em tempo real, melhorando sua eficiência e reduzindo custos de treinamento

Aprendizado de aprendizagem-discute o modelo de aprendizado de aprendizagem, onde robôs aprendem com demonstrações de especialistas para imitar comportamentos complexos

Surena (robô)-fornece uma visão detalhada de Surena, um robô humanoide desenvolvido no Irã, mostrando suas capacidades e as inovações por trás de seu design

Robô malabarista-descreve um robô capaz de executar tarefas complexas como malabarismo, destacando os desafios e soluções no equilíbrio de movimento dinâmico

Robótica em nuvem-explora como a computação em nuvem é integrada à robótica, permitindo que robôs compartilhem dados e recursos computacionais para melhor desempenho

Aprendizado incremental-foca em técnicas de aprendizado incremental, permitindo que robôs melhorem continuamente suas habilidades sem esquecer o conhecimento anterior

Jan Peters (cientista da computação)-destaca o trabalho de Jan Peters, um pioneiro em robótica, e discute suas contribuições para o aprendizado e desenvolvimento de robôs

Aprendizado por reforço profundo-apresenta o aprendizado por reforço profundo, uma abordagem de ponta em que robôs melhoram suas capacidades de tomada de decisão por meio de redes neurais

Aude Billard-um olhar sobre a pesquisa inovadora de Aude Billard em interação humano-robô e aprendizado de robôs, enfatizando seu impacto no campo

Auke Ijspeert-discute o trabalho de Auke Ijspeert, particularmente suas contribuições para a locomoção robótica e controle robótico inspirado no cérebro

Aprendizado por imitação-foca no aprendizado por imitação, um processo em que robôs aprendem tarefas observando o comportamento humano, uma ferramenta poderosa para transferência de habilidades

Robô-Conclui com uma exploração de robôs em geral, cobrindo sua história, desenvolvimento e potencial futuro em vários setores