CENG0062 Machine Learning for Robotics

6 AKTS - 3-0 Süre (T+U)- . Yarıyıl- 3 Yerel Kredi

Genel Bilgi

Kod CENG0062
Ad Machine Learning for Robotics
Dönem 2024-2025 Eğitim-Öğretim Yılı
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 / Hedefi

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

Güncelleme Zamanı: 13.05.2024 03:07