0. 들어가며 ? 로봇이 없어도 Physical AI를 배울 수 있을까?
00-1. 왜 지금 Physical AI인가
00-2. 이 책에서 만들게 될 것과 학습 지도

1. Physical AI를 이해해 보자
01-1. Physical AI란 무엇인가
01-2. 실습: AI 없는 가상 Agent 만들기 ? 세 줄의 코드
01-3. Physical AI는 어떻게 생각하고 움직이는가
01-4. 실습: 랜덤하게 움직이는 Agent 만들기
01-5. Physical AI의 학습 방법 ? Rule, RL, IL, VLA

2. 로봇 없이 가상 세계를 만들어보자
02-1. Physical AI 개발환경 만들기
02-2. 실습: Physical AI용 Python 환경 구축
02-3. MuJoCo를 처음 실행해보자
02-4. 실습: 가상 세계에 물체 만들기 ? 책상 위에 블록 떨어뜨리기
02-5. 가상 로봇팔을 움직여보자
02-6. 실습: 로봇팔 관절 하나씩 움직이기

3. 로봇을 움직이는 최소한의 로봇공학
03-1. 로봇의 좌표계를 이해하자
03-2. 실습: 가상 물체의 Pose 읽기
03-3. Forward Kinematics 이해하기
03-4. Inverse Kinematics로 원하는 곳에 손 보내기
03-5. 실습: 로봇 손을 빨간 블록 위로 보내기
03-6. 프로젝트: Pick and Place를 직접 만들어보자

4. Physical AI에게 눈을 달아보자
04-1. 로봇은 세상을 어떻게 보는가
04-2. OpenCV로 카메라 다루기
04-3. 실습: 영상에서 특정 색상의 물체 찾기
04-4. Object Detection 시작하기
04-5. 실습: YOLO로 물체 검출하기
04-6. Simulation Camera 사용하기
04-7. 실습: 가상 카메라에서 블록 찾기
04-8. 프로젝트: Vision과 Robot을 연결하자

5. AI에게 행동을 학습시켜보자
05-1. Policy란 무엇인가
05-2. 강화학습을 아주 쉽게 이해해보자
05-3. 실습: 처음으로 Reinforcement Learning 해보기
05-4. 실습: 로봇팔을 강화학습으로 움직여보자

6. 사람의 행동을 AI에게 가르쳐보자
06-1. Imitation Learning이란
06-2. Hugging Face LeRobot 시작하기
06-3. 실습: LeRobot 설치와 공개 데이터셋 열어보기
06-4. 로봇 데이터셋을 뜯어보자
06-5. 실습: Demonstration Dataset 만들어보기
06-6. ACT를 이해해보자
06-7. 실습: ACT를 직접 학습시켜보자
06-8. 프로젝트: 학습한 AI에게 Pick and Place 시키기

7. Physical AI에게 언어를 이해시키자
07-1. VLM에서 VLA로
07-2. VLA의 구조를 이해해보자
07-3. 실습: SmolVLA를 사용해보자
07-4. 프로젝트: 자연어로 가상 로봇을 움직여보자

8. 로봇 없는 Physical AI 최종 프로젝트
08-1. 프로젝트 1: AI 블록 정리 로봇
08-1-1. 프로젝트 1 심화: 데이터를 두 배로 늘리면 언어를 배울까
08-2. 프로젝트 2: 위치가 달라져도 물체를 찾게 하자
08-3. 프로젝트 3: 처음 보는 환경에서 테스트하기
08-4. Simulation과 Reality 사이의 벽
08-5. 최종 프로젝트: 나만의 Physical AI 만들기
08-6. 마치며 ? 로봇 한 대 없이 여기까지

9. 이제 진짜 로봇으로 확장해보자 ? 선택 과정
09-1. Simulation에서 Real Robot으로
09-2. SO-101과 LeRobot
09-3. 내가 학습한 Policy를 실제 로봇에 적용하기
09-4. Physical AI 개발자는 무엇을 공부해야 하는가

부록 A. ROS 2는 언제 배워야 할까?
부록 B. Isaac Sim / Isaac Lab 입문
부록 C. Physical AI를 위한 최소 수학
부록 D. GPU가 없다면?
부록 E. 자주 발생하는 설치 오류