AI406
PEKİŞTİRMELİ ÖĞRENME
- Ders Kodu
- AI406
- Yarıyıl
- -
- Teori+Uygulama
- 3 + 0
- AKTS
- 5
| Dersin Türü | Seçmeli |
|---|---|
| Dersin Düzeyi | Lisans |
| Dersin Yılı | - |
| Dersin Yarıyılı | - |
| AKTS | 5 |
| Öğretim Eleman(lar)ı | - |
| Öğrenme Kazanımları |
Bu dersin sonunda öğrenciler; |
| Veriliş Biçimi | |
| Önkoşullar | Yok |
| Önerilen Dersler | |
| Ders Tanımı | Yapay zekanın hayallerini gerçekleştirmek ve etkisini ortaya koymak, iyi kararlar almayı öğrenen otonom sistemleri gerektirir. Pekiştirmeli öğrenme, bunu başarmak için güçlü bir paradigmadır ve robotikten oyun oynamaya, tüketici modellemesinden sağlık hizmetlerine kadar çok geniş bir görev yelpazesiyle ilgilidir. Bu ders, pekiştirmeli öğrenme alanına sağlam bir giriş sunacak ve öğrenciler genelleme ve keşif gibi temel zorluklar ve yaklaşımlar hakkında bilgi edineceklerdir. Dersler, yazılı ödevler ve kodlama görevlerinin birleşimi yoluyla, öğrenciler pekiştirmeli öğrenmenin temel fikirleri ve tekniklerine hakim olacaklardır. Ödevler, temel pekiştirmeli öğrenmenin yanı sıra, derin öğrenme tekniklerini pekiştirmeli öğrenmeyle birleştiren son derece umut verici yeni bir alan olan derin pekiştirmeli öğrenmeyi de içerecektir. |
| Ders İçeriği | |
| Kaynaklar | * Reinforcement Learning: An Introduction, Sutton and Barto, 2nd Edition * Reinforcement Learning: State-of-the-Art, Marco Wiering and Martijn van Otterlo |
| Öğretim Yöntemleri | |
| Değerlendirme | |
| Dil | - |
| Staj / Uygulama | Yok |