１．ロボットの動作生成の概略

　　（１）．モデルと計画にもとづくアプローチ

　　（２）．強化学習にもとづくアプローチ

　　（３）．模倣学習にもとづくアプローチ

２．ロボット工学に関わる機械学習の基礎

　　（１）．機械学習問題の分類

　　　　ａ．教師あり／なし学習

　　　　ｂ．強化学習

　　　　ｃ．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ＣＮＮ

　　（４）．時系列予測とＬＳＴＭ

　　（５）．Ｖａｒｉａｔｉｏｎａｌ Ａｕｔｏｅｎｃｏｄｅｒと潜在空間推定

　　（６）．Ａｔｔｅｎｔｉｏｎ機構とＴｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ

　　（７）．Ｄｉｆｆｕｓｉｏｎモデル（拡散学習）

３．ロボット工学のための強化学習

　　（１）．強化学習と運動計画の関係、問題設定

　　（２）．マルコフ決定過程とＢｅｌｌｍａｎ方程式

　　（３）．動的計画法とＱ学習（価値ベースの学習）

　　（４）．方策勾配法

　　（５）．モデル推定強化学習

　　　　ａ．Ｄａｙｄｒｅａｍｅｒ

　　（６）．エントロピー正則化とＰＰＯ

４．模倣学習

　　（１）．模倣学習の概略

　　（２）．翻訳とＣｈａｔＧＰＴ

　　（３）．Ｄｉｆｆｕｓｉｏｎモデルの運動生成への応用

　　　　ａ．Ｄｉｆｆｕｓｉｏｎ Ｐｏｌｉｃｙ

　　（４）．ロボット運動生成のためのデータ収集と利用形態

　　（５）．画像・言語・行動を統合

　　　　ａ．Ｔｒａｎｓｆｕｓｉｏｎ

　　（６）．強化学習問題を系列予測問題として解く

　　　　ａ．Ｄｅｃｉｓｉｏｎ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ

　　（７）．画像・言語指示・ロボット行動を統合

　　　　ａ．Ｖｉｓｉｏｎ－Ｌａｎｇｕａｇｅ－Ａｃｔｉｏｎ

５．統合例・応用・発展例紹介

　　（１）．Ｓｉｍ２Ｒｅａｌ（シミュレーションをベースにした学習から実世界に適用）アプローチ

　　（２）．柔軟物体をあつかう対象物操作を含む動作生成

　　（３）．形状の不定な柔軟対象物の力覚にもとづく状態推定

　　（４）．物理知識にもとづいた学習

　　（５）．その他応用例