| Ders Kodu - Ders Adı |
BİM4501 - Deep Reinforcement Learning (Derin Pekiştirmeli Öğrenme) |
| Ders Türü |
Mesleki Seçmeli Dersler |
| Ders Dili |
İngilizce |
| Teori + Uygulama |
3+0 |
| AKTS |
4.5 |
| Öğretim Elemanları |
ÖĞRETİM GÖREVLİSİ Enver BİLDİK |
| Dersin Veriliş Biçimi |
Yüz yüze |
| Dersin Önkoşulları |
Bu dersin ön koşulu bulunmamaktadır |
| Önerilen Dersler |
Bu dersi alacak öğrencilerin BİM447 - Introduction to Deep Learning (Derin Öğrenmeye Giriş) dersini almış olması önerilir |
| Zorunlu ya da Önerilen Kaynaklar |
Richard S. Sutton, Andrew G. Barto – Reinforcement Learning: An Introduction (2nd Edition)Maxim Lapan – Deep Reinforcement Learning Hands-On (3rd Edition)Phil Winder – Reinforcement Learning: Industrial Applications of Intelligent Agents |
| Okuma Listesi |
https://huggingface.co/learn/deep-rl-course/unit0/introductionhttps://gymnasium.farama.org/https://spinningup.openai.com/en/latest/ |
| Değerlendirme |
Bir vize bir proje bir final sınavı sınavlar klasik formda olacaktır |
| Staj & Uygulama |
Herhangi bir staj/uygulama bulunmamaktadır |
| Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları |
|