Akademik Dersler - İçerik

0 : Desteklemiyor 1 : Alt seviyede destekliyor 2 : Orta seviyede destekliyor 3 : Üst seviyede destekliyor

Öğrenme Çıktıları	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11
1. Derin öğrenmenin temel kavramlarını ve mimarilerini açıklar.\n 1.1. Yapay sinir ağlarının temel yapılarını ve bileşenlerini tanımlar.\n 1.2. MLP, RNN/LSTM ve CNN mimarilerinin çalışma prensiplerini yorumlar.\n 1.3. Basit bir derin öğrenme modeli geliştirir ve uygular.	3	1	1	0	0	0	0	0	0	0	0
2. Pekiştirmeli öğrenmenin temel ilkelerini tanımlar.\n 2.1. Pekiştirmeli öğrenmenin temel kavramlarını ve terminolojisini tanımlar.\n 2.2. Pekiştirmeli öğrenmeyi denetimli öğrenme yaklaşımlarından ayırt eder.\n	3	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0
3. Değer tabanlı pekiştirmeli öğrenme yöntemlerini analiz eder.\n 3.1. Q-learning algoritmasını ve öğrenme mekanizmasını açıklar.\n 3.2. Deep Q-Network (DQN) yaklaşımını yorumlar.\n 3.3. Temel düzeyde bir DQN ajanını uygular ve değerlendirir.\n	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
4. Politika tabanlı ve actor-critic pekiştirmeli öğrenme yöntemlerini inceler.\n 4.1. Policy Gradient yöntemlerinin temel prensiplerini açıklar.\n 4.2. REINFORCE algoritmasını ve uygulamasını analiz eder.\n 4.3. Actor-Critic çerçevesini ve bileşenlerini yorumlar.\n	2	2	0	1	0	0	0	0	0	0	0
5. İleri düzey derin pekiştirmeli öğrenme algoritmalarını karşılaştırır.\n 5.1. PPO, SAC ve DDPG algoritmalarını yapı ve uygulama açısından karşılaştırır.\n 5.2. İleri düzey pekiştirmeli öğrenme algoritmalarının avantajlarını ve sınırlılıklarını değerlendirir.\n	2	2	-	-	-	-	-	2	-	-	-
6. Pekiştirmeli öğrenmede keşif stratejilerini ve içsel motivasyon mekanizmalarını değerlendirir.\n 6.1. Pekiştirmeli öğrenmede keşif–yararlanma dengesini yorumlar.\n 6.2. İçsel motivasyon ve merak odaklı öğrenme yaklaşımlarını açıklar.\n	1	-	-	-	-	-	-	1	-	-	-
7. Pekiştirmeli öğrenmede mühendislik uygulamalarını ve çok ajanlı yaklaşımları değerlendirir.\n 7.1. Pekiştirmeli öğrenmenin mühendislik uygulamalarını açıklar.\n 7.2. Farklı çok ajanlı pekiştirmeli öğrenme yapılarını karşılaştırır.\n 7.3. Bir mühendislik problemini pekiştirmeli öğrenme çerçevesinde analiz eder.\n	3	2	2	2	0	0	0	0	0	0	0