第一章：通用機器人導論
機器人系統
常見機器人類型
機器人設計常見概念
機器人深度學習
深度學習框架
機器人學習框架與目標
邁向體現通用智慧
總結
參考文獻

第二章：機器人感知：感測器與影像處理
感測器
感知問題
卷積神經網路概論
感知CNN
ResNet
EfficientNet
單階段偵測器
模型比較
感知的 Transformer
總結
參考文獻

第三章：機器人感知：3D 數據與感測器融合
3D 數據處理
多模態感知與感測器融合
總結
參考文獻

第四章：機器人基礎模型
大型基礎模型
語言作為機器人的連結組織
端到端機器人控制
從影片示範學習
機器人 AI 安全
總結
參考文獻

第五章：模擬
機器人模擬
機器人模擬器組成
Sim2Real 概念
縮小 RL 到 Sim2Real 的差距
從模擬中學習
總結
參考文獻

第六章：勘測、定位與導航
為何使用深度學習？
傳統移動機器人設置
勘測
定位
導航
總結
參考文獻

第七章：強化學習與控制
強化學習基礎
無模型與基於模型的 RL
離線強化學習
應用與挑戰
機器人的 RL 挑戰
機器人的 RL 湧現趨勢
結論
總結
參考文獻

第八章：自駕車
經濟機遇
系統設計
感知
預測
規劃
安全
總結
參考文獻

第九章：工業機器人
常見任務
常見機器人
市場機遇
取放機器人系統設計
安全考量
總結
參考文獻

第十章：人形機器人
人形機器人案例
替代方法
人形機器人市場
人形機器人建構
結論
總結
參考文獻

第十一章：數據驅動機器人實務
機器人營運
數據基礎設施
訓練與部署基礎設施
機器人數據飛輪
大規模機器人數據收集
未來解方
參考文獻