１．ロボットの運動計画・動作制御の概略

　　（１）．世界地図と計画にもとづくアプローチ

　　（２）．センサ情報から直接制御入力を決定するアプローチ

　　　　ａ．熟練者の操縦情報にもとづく方法

　　　　ｂ．強化学習などの動作学習・特徴抽出にもとづく方法

２．ロボットの運動計画のための基礎

　　（１）．コンフィギュレーションとは

　　（２）．コンフィギュレーション空間・コンフィギュレーション障害物

　　（３）．運動計画のための空間の構造化

　　（４）．グラフ構造と探索

３．ロボットの運動計画

　　（１）．ポテンシャル法・ボロノイ図法

　　（２）．ダイクストラ法とＡ*法

　　（３）．確率ロードマップ法とＲＲＴアルゴリズム

　　（４）．車輪型移動ロボットへの適用例（Ｈｙｂｒｉｄ　Ａ*など）

　　（５）．大域的計画と局所計画、ＤＷＡ

　　（６）．マルコフ決定過程・最適ベルマン方程式と動的計画法

４．ロボット制御にかかわる機械学習の基礎

　　（１）．機械学習問題の分類（教師あり／なし学習／強化学習、決定論的／確率的／ベイズ）

　　（２）．回帰：最小二乗法とガウス過程

　　（３）．階層型ニューラルネットワークと深層学習

　　（４）．クラスタリング・ＡｕｔｏＥｎｃｏｄｅｒとＶＡＥ

　　（５）．Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒと大規模言語モデル

５．ロボット制御のための強化学習の基礎

　　（１）．強化学習と運動計画の相違点

　　（２）．価値ベースの強化学習（Ｑ学習）と方策ベースの強化学習

　　（３）．方策勾配法

　　（４）．深層強化学習（関数近似と強化学習の統合）

６．強化学習に関する最近の話題と応用事例

　　（１）．エントロピー正則化

　　（２）．逆強化学習と教示

　　（３）．強化学習とモデル予測制御によるロバスト化

　　（４）．強化学習の応用例

（ダイナミックな車両制御、船舶制御、四脚ロボットによる不整地歩行制御など）