Intelligence artificielle: Explorer l'avenir de l'apprentissage automatique et de la robotique

2 : Apprentissage automatique : explore la manière dont les machines apprennent à partir des données et s'améliorent au fil du temps, un élément crucial de la robotique pilotée par l'IA.

3 : Intelligence artificielle symbolique : couvre l'accent mis par l'IA symbolique sur les règles et la logique, essentielles pour développer les capacités de raisonnement des robots.

4 : Neats and scruffies : explore deux approches de l'IA, en comparant les méthodes structurées et heuristiques dans le développement robotique.

5 : Peter Norvig : examine les contributions de Norvig à l'IA, en se concentrant sur son travail sur les algorithmes de recherche et les processus de prise de décision.

6 : Intelligence artificielle : une approche moderne : ce chapitre se penche sur le manuel de Stuart Russell et Peter Norvig, une référence clé pour les praticiens de l'IA.

7 : Stuart J. Russell : analyse les théories influentes de Russell sur l'IA, en particulier son travail sur les agents rationnels en robotique.

8 : Intelligence artificielle générale : aborde le concept d'AGI et son potentiel à créer des robots dotés de capacités cognitives semblables à celles des humains.

9 : Prise de contrôle de l'IA : étudie les préoccupations entourant le dépassement de l'intelligence humaine par l'IA et ses implications pour la robotique.

10 : Intelligence computationnelle : explore l'intersection entre le calcul et l'intelligence, en mettant l'accent sur les réseaux neuronaux en robotique.

11 : Intelligence synthétique : examine la création de l'IA par des moyens artificiels, faisant progresser les capacités des robots.

12 : Agent intelligent : définit les agents intelligents et la manière dont ils sont conçus pour fonctionner de manière autonome dans des environnements dynamiques.

13 : Histoire de l'intelligence artificielle : retrace l'histoire de l'IA, fournissant un contexte pour ses applications actuelles en robotique et au-delà.

14 : Philosophie de l'intelligence artificielle : aborde les considérations éthiques et les débats philosophiques entourant le rôle de l'IA dans la société.

15 : Hiver de l'IA : examine les périodes de stagnation de l'IA, offrant des leçons sur la manière de surmonter les obstacles au développement de l'IA et de la robotique.

16 : Chronologie de l'intelligence artificielle : fournit un compte rendu chronologique des principales étapes de l'IA, offrant un aperçu de sa croissance en robotique.

17 : GOFAI : présente la bonne vieille IA, expliquant son influence fondamentale sur les systèmes d'intelligence robotique modernes.

18 : Alignement de l'IA : aborde le problème de l'alignement, en se concentrant sur la manière dont les systèmes d'IA peuvent être conçus pour s'aligner sur les valeurs humaines.

19 : Apprentissage supervisé : se concentre sur les techniques d'apprentissage supervisé et leur application dans la formation des robots à des tâches spécifiques.

20 : Réseau neuronal (apprentissage automatique) : couvre les réseaux neuronaux et leur importance dans l'apprentissage automatique, avec des applications pratiques en robotique.

21 : Reconnaissance de formes : explore les techniques de reconnaissance de formes utilisées par les robots pour traiter les données sensorielles et prendre des décisions.