Akademik Dersler - Tanıtım


Ders Kodu - Ders Adı	EEM510 - Machine Learning for Dyn. Syst. and Control (Dina. Sist. ve Kont.için Mak.Öğr.)
Ders Türü	Seçmeli Dersler
Ders Dili	İngilizce
Teori + Uygulama	3+0
AKTS	7.5
Öğretim Elemanları	DOKTOR ÖĞRETİM ÜYESİ ALTAN ONAT
Dersin Veriliş Biçimi	Yüz Yüze
Dersin Önkoşulları	Yok
Önerilen Dersler	Yok.
Zorunlu ya da Önerilen Kaynaklar	1) Brunton, Steven L., and J. Nathan Kutz. Data-driven science and engineering: Machine learning, dynamical systems, and control. Cambridge University Press, 2022.
Okuma Listesi	Makine öğrenmesi, dinamik sistemler ve kontrol sistemleri konularını kapsayan tüm ders kitapları
Değerlendirme	Ödevler ve Final Projesi
Staj & Uygulama	Yok.
Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları

Haftalar	Konular
1. hafta	Temel Kavramlar: Regresyon ve Model Seçimi, Kümeleme ve Sınıflamaya Genel Bakış.
2. hafta	Temel Kavramlar: Sinir Ağlarına Genel Bakış
3. hafta	Temel Kavramlar: Derin Öğrenmeye Genel Bakış
4. hafta	Veri Güdümlü Dinamik Sistemler: Genel Bakış
5. hafta	Veri Güdümlü Dinamik Sistemler: Dinamik Mod Ayrışımı
6. hafta	Veri Güdümlü Dinamik Sistemler: Doğrusal Olmayan Dinamik için Aralıklı Tanılama
7. hafta	Veri Güdümlü Dinamik Sistemler: Koopman Operatörü Teorisi
8. hafta	Veri Güdümlü Dinamik Sistemler: Veri Güdümlü Koopman Analizi
9. hafta	Veri Güdümlü Kontrol: Model Öngörülü Kontrol
10. hafta	Veri Güdümlü Kontrol: Kontrol için Doğrusal Olmayan Sistem Tanılama
11. hafta	Veri Güdümlü Kontrol: Makine Öğrenmesi Kontrolü
12. hafta	Fizik Bilgili Makine Öğrenmesi: SINDY Autoencoder-Koordinatlar ve Dinamik
13. hafta	Fizik Bilgili Makine Öğrenmesi: Koopman Tahmini
14. hafta	Fizik Bilgili Makine Öğrenmesi: Fizik Bilgili makine Öğrenmesi diğer konuları

Değerlendirme Yöntemi ve Geçme Kriterleri
	Sayısı	Yüzde (%)
Ödev	1	60
Dönem Sonu Sınavı	1	40
Toplam (%)		100