はじめに
第1章　人工知能とロボット
1.1　人工知能・ロボットの発展と社会の変化
1.2　知能ロボットの実現における問題
1.2.1　フレーム問題
1.2.2　記号接地問題
第2章　強化学習
2.1　強化学習とロボット
2.2　例題　チーズ製造機
2.3　Q学習の概要
2.4　状態・行動空間の構成
2.5　状態の観測と行動の選択
2.6　行動の実行と状態遷移
2.7　学習則の計算
第3章　C言語による強化学習のプログラム
3.1　チーズ製造機
3.1.1　プログラムの構成
3.1.2　チーズ製造機のシミュレータ
3.1.3　Q値の最大値を求める関数
3.1.4　最大のQ値を持つ行動を選択するための関数
3.1.5　ε -greedy法
3.1.6　関数の統合と学習の実現
3.2　迷　路
3.2.1　迷路問題の概要
3.2.2　状態・行動の構成と報酬の設定
3.2.3　プログラムの構成
3.2.4　迷路の表現
3.2.5　ロボットの移動をシミュレートし，状態番号を出力する関数
3.2.6　関数の統合と学習の実現
第4章　実ロボットへの適用
4.1　ライントレースロボットへの実装
4.1.1　ライントレースロボット
4.1.2　ライントレース
4.1.3　学習プログラムの実装
4.2　実ロボットへの適用における問題点と解決策
4.2.1　状態爆発と汎化能力
4.2.2　身体を利用した状態・行動空間の抽象化
4.3　ソフトロボットへの実装
4.3.1　ソフトロボット
4.3.2　行動の構成
4.3.3　状態の構成
4.3.4　報酬の設定
4.3.5　実機による学習
4.3.6　他の類似した環境への適用
4.3.7　異なる環境での学習
付　録　Excel VBAによる実装
参考文献
索　　引