TÜRKÇE
ENGLISH
Genel Bilgi
| Kod | CENG027 |
| Ad | Machine Learning for Robotics |
| Yarıyıl | . Yarıyıl |
| Süre (T+U) | 3-0 (T-U) (17 Hafta) |
| AKTS | 6 AKTS |
| Yerel Kredi | 3 Yerel Kredi |
| Eğitim Dil | İngilizce |
| Seviye | Yüksek Lisans Dersi |
| Tür | Normal |
| Öğretim Şekli | Yüz Yüze Öğretim |
| Bilgi Paketi Koordinatörü | Dr. Öğr. Üyesi Barış ATA |
Dersin Amacı
Bu ders öğrencilere robot bilimine uygulanan makine öğrenimi (ML) yöntemlerini tanıtır.
Dersin İçeriği
Bu ders, denetimli ve denetimsiz öğrenme, pekiştirmeli öğrenme ve derin öğrenme dahil olmak üzere robotikte makine öğrenimi tekniklerinin kullanımını kapsamaktadır. Konular arasında robot algısı, kontrolü ve makine öğrenimi tekniklerini kullanarak karar verme yer almaktadır.
Dersin Ön Koşulu
Olasılık teorisi, lineer cebir ve kalkülüs hakkında temel bilgi. Programlama kavramlarına aşinalık ve Python, C++ veya Matlab gibi en az bir programlama dilinde deneyim.
Kaynaklar
"Python Machine Learning" by Sebastian Raschka and Vahid Mirjalili.
Notlar
"Probabilistic Robotics" by Sebastian Thrun, Wolfram Burgard, and Dieter Fox.
Dersin Öğrenme Çıktıları
| Sıra | Dersin Öğrenme Çıktıları |
|---|---|
| ÖÇ01 | Makine öğrenimi ilkelerini ve robotikteki uygulamalarını kavrar. |
| ÖÇ02 | Denetimli, denetimsiz ve pekiştirmeli öğrenme arasındaki farkı ve bunların robotikteki uygulamalarını kavrar. |
| ÖÇ03 | Makine öğrenimi algoritmalarını uygulayabilir ve bunları robotik problemlerine uygulayabilir. |
| ÖÇ04 | Makine öğrenimi algoritmalarının performansını değerlendirebilir. |
Program Öğrenme Çıktıları ile İlişkisi
| Sıra | Tür | Program Öğrenme Çıktıları | Duzey |
|---|---|---|---|
| PÖÇ01 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Lisans düzeyinde kazanılan yetkinlikler temelinde Bilgisayar Mühendisliği temel alanında özgün çalışmalar için gerekli temeli sağlayan ileri düzeyde bilgi ve kavrayışa sahiptir. | 4 |
| PÖÇ02 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Mühendislik alanında bilimsel araştırma yaparak bilgiye genişlemesine ve derinlemesine ulaşır, bilgiyi değerlendirir, yorumlar ve uygular. | 3 |
| PÖÇ03 | Yetkinlikler - Öğrenme Yetkinliği | Mesleğinin yeni ve gelişmekte olan uygulamalarının farkında olup, gerektiğinde bunları inceler ve öğrenir. | 2 |
| PÖÇ04 | Yetkinlikler - Öğrenme Yetkinliği | Mühendislik problemlerini kurgular, çözmek için yöntem geliştirir ve çözümlerde yenilikçi yöntemler uygular. | 2 |
| PÖÇ05 | Yetkinlikler - Öğrenme Yetkinliği | Analitik, modelleme ve deneysel esaslı araştırmaları tasarlar ve uygular, bu süreçte karşılaşılan karmaşık durumları çözümler ve yorumlar. | 4 |
| PÖÇ06 | Yetkinlikler - Öğrenme Yetkinliği | Yeni ve/veya özgün fikir ve yöntemler geliştirir, sistem, parça veya süreç tasarımlarında yenilikçi çözümler geliştirir. | |
| PÖÇ07 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Öğrenme becerilerine sahip olur. | 2 |
| PÖÇ08 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Bilgisayar Mühendisliğinin yeni ve gelişmekte olan uygulamalarının farkında olup gerektiğinde bunları inceler ve öğrenir. | 1 |
| PÖÇ09 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Çalışmalarının süreç ve sonuçlarını Bilgisayar Mühendisliği alanındaki veya alan dışındaki ulusal ve uluslararası ortamlarda açık bir şekilde yazılı veya sözlü olarak aktarır. | |
| PÖÇ10 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Bilgisayar Mühendisliğinde uygulanan güncel teknik ve yöntemler ile bunların kısıtları hakkında kapsamlı bilgiye sahip olur. | 1 |
| PÖÇ11 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Bilgisayar Mühendisliğinin gerektirdiği düzeyde bilgisayar yazılımı ile birlikte bilişim ve iletişim teknolojilerini ileri düzeyde etkileşimli olarak kullanır. | 2 |
| PÖÇ12 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Mesleki tüm etkinliklerde toplumsal, bilimsel ve etik değerleri gözetir. | 2 |
Haftalık Akış
| Hafta | Konu | Ön Hazırlık | Yöntemler |
|---|---|---|---|
| 1 | Robotik için Makine Öğrenimine Giriş | Ders Notlarını Okuma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 2 | Makine Öğrenimi için Olasılık ve İstatistik | Ders Notlarını Okuma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 3 | Denetimli Öğrenme: Regresyon, Karar Ağaçları, Destek Vektör Makineleri | Ders Notlarını Okuma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 4 | Denetimli Öğrenme: Sinir Ağları ve Derin Öğrenme | Ders Notlarını Okuma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 5 | Denetimsiz Öğrenme | Ders Notlarını Okuma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 6 | Takviyeli Öğrenme: RL ve Markov karar sürecine giriş | Ders Notlarını Okuma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 7 | Takviyeli Öğrenme: Q-öğrenme ve SARSA | Ders Notlarını Okuma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 8 | Ara Sınavlar | Ders Notlarını Okuma | Ölçme Yöntemleri: Yazılı Sınav |
| 9 | Makine Öğrenimi ile Robotik Algılama ı | Ders Notlarını Okuma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 10 | Makine Öğrenimi ile Robotik Algılama II | Ders Notlarını Okuma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 11 | Makine Öğrenmesi ile Robotik Kontrol I | Ders Notlarını Okuma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 12 | Makine Öğrenmesi ile Robotik Kontrol II | Ders Notlarını Okuma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 13 | Makine Öğrenmesi ile Robotik Hareket Planlama I | Ders Notlarını Okuma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 14 | Makine Öğrenmesi ile Robotik Hareket Planlama II | Ders Notlarını Okuma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 15 | Gözden Geçirme | Ders Notlarını Okuma | Öğretim Yöntemleri: Anlatım |
| 16 | Yarıyıl Sonu Sınavları | Ders Notlarını Okuma | Ölçme Yöntemleri: Yazılı Sınav |
| 17 | Yarıyıl Sonu Sınavları | Ders Notlarını Okuma | Ölçme Yöntemleri: Yazılı Sınav |
Öğrenci İş Yükü - AKTS
| Çalışmalar | Sayısı | Süresi (Saat) | İş Yükü (Saat) |
|---|---|---|---|
| Ders ile İlgili Çalışmalar | |||
| Ders (Sınav haftaları dahil değildir) | 14 | 3 | 42 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışma (Ön çalışma, pekiştirme) | 14 | 5 | 70 |
| Değerlendirmeler ile İlgili Çalışmalar | |||
| Ödev, Proje, Diğer | 0 | 0 | 0 |
| Ara Sınavlar (Yazılı, Sözlü, vs.) | 1 | 14 | 14 |
| Yarıyıl/Yıl Sonu/Final Sınavı | 1 | 28 | 28 |
| Toplam İş Yükü (Saat) | 154 | ||
| Toplam İş Yükü / 25 (s) | 6,16 | ||
| AKTS | 6 AKTS | ||