| Müfredat Adı | Ders Kodu | Ders Adı | Ders Türü | Dönem | AKTS | Teorik | Uygulama |
| Bilgisayar Mühendisliği - Bilgisayar Mühendisliği (İngilizce) - Doktora - 2014 | CSE8004 | Reinforcement Learning | Seçmeli | 1 | 8,00 | 3 | 0 |
Marmara Üniversitesi
Marmara Üniversitesi Eğitim-Öğretim Bilgi Sistemi
Programlar Hakkında Bilgi
Doktora - Fen Bilimleri Enstitüsü - Bilgisayar Mühendisliği (İngilizce)
Dersin İçeriği
Dersin Amacı
Öğrenciye pekiştirmeli öğrenmenin temellerini, kullanım alanlarını, hangi tür problemleri çözebileceğini anlatmaktır
Öğrenim Türü
-
Dersin İçeriği
Aşağıdaki kavramların açıklanması ve tartışılması: : değerlendirmeli geribildirim ve denetimli geribildirimden farkı, bir problemi bir PÖ problemi olarak tanımlama, kusursuz modeli olan PÖ ortamları: (öğrenme ne zaman kaçınılmazdır?), Monte Carlo and zaman farklı yöntemler (model kullanmayan (belleksiz) etmenler), uygunluk belirteçleri, planlama ve PÖde kullanımları (model-temelli etmenler) ve ileri PÖ yöntemlerine kısa bir giriş
Planlanan Öğrenme Aktiviteleri ve Metodları
Ders notları, PPT sunumları,
Staj Durumu
Yok
Dersin Sunulduğu Dil
İngilizce
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
Introduction to reinforcement learning, Richard Sutton and Andrew Barto, 2nd ed., 2013
Dersin Web Sayfası
https://mimoza.marmara.edu.tr/~borahan.tumer/RL-CSE804/material.html
Öğrenme Çıktıları
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
| Hafta | Teorik |
|---|---|
| 1 | Giriş |
| 2 | Değerlendirmeli Geribildirim - bölüm 1 |
| 3 | Değerlendirmeli Geribildirim - bölüm 2 |
| 4 | Bir problemi pekiştirmeli öğrenme ile çözülebilir duruma getirmek - bölüm 1 |
| 5 | Bir problemi pekiştirmeli öğrenme ile çözülebilir duruma getirmek - bölüm 2 |
| 6 | Kusursuz modelli ortamlarda pekiştirmeli öğrenme... Devingen programlama: bölüm 1 |
| 7 | Kusursuz modelli ortamlarda pekiştirmeli öğrenme... Devingen programlama: bölüm 2 |
| 8 | Ara sınav |
| 9 | Monte Carlo yöntemleri - bölüm 1 |
| 10 | Monte Carlo yöntemleri - bölüm 2 |
| 11 | Zaman farklı öğrenme - bölüm 1 |
| 12 | Zaman farklı öğrenme - bölüm 2 |
| 13 | Uygunluğun belirlenmesi |
| 14 | Pekiştirmeli öğrenmede planlama: Model kullanan etmenler - bölüm 1 |
| 15 | Pekiştirmeli öğrenmede planlama: Model kullanan etmenler - bölüm 2 |
| 16 | Pekiştirmeli öğrenmede ileri konular: sıradüzensel pekiştirmeli öğrenme, bilgi aktarımı ve NEAT |
| 17 |
Değerlendirme
| Değerlendirme | Değer |
|---|---|
| Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri | 50 |
| Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri | 50 |
| Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri | Değer |
| Final Sınavı | 100 |
Öğrenci İş Yükü Hesabı
| Etkinlikler | Sayısı | Süresi (saat) | Toplam İş Yükü (saat) |
|---|---|---|---|
| Ders Öncesi/Sonrası Bireysel Çalışma | 0 | 0 | 0 |
| Proje ve Hazırlığı | 2 | 40 | 80 |
| Ödev ve Hazırlığı | 7 | 3 | 21 |
| Laboratuvar ve Hazırlığı | 0 | 0 | 0 |
| Atölye ve Hazırlığı | 0 | 0 | 0 |
| Sunum ve Hazırlığı | 0 | 0 | 0 |
| Seminer ve Hazırlığı | 0 | 0 | 0 |
| Demo ve Hazırlığı | 0 | 0 | 0 |
| Araştırma ve Hazırlığı | 0 | 0 | 0 |
| Rapor ve Hazırlığı | 2 | 12 | 24 |
| Arasınav ve Hazırlığı | 1 | 35 | 35 |
| Kısa Sınav ve Hazırlığı | 0 | 0 | 0 |
| Final ve Hazırlığı | 1 | 40 | 40 |
| Teorik Ders Saati | 0 | 0 | 0 |
| Uygulama Ders Saati | 0 | 0 | 0 |