MKM 602E - Mekatronikte Yapay Öğrenme Uygulamaları

Dersin Amaçları

Makine öğrenmesinin temelleri, algoritmaları ve teknikleri hakkında bilgi vermek
Bu teknikleri öğrencilerin kendi yazacakları programlarla ve araştırma ile pratik ve teorik olarak kullanmalarını sağlamak.

Dersin Tanımı

Bu derste özellikle mekatronik mühendisliğine yönelik yapay öğrenme ve istatistiksel örüntü tanıma alanları analiz edilecektir. Dersin içereceği konular: yapay öğrenmeye giriş; olasılık, istatistik ve lineer cebir hatırlatması; eğitmenli öğrenme (üretici/ayırt edebilen öğrenme, parametrik/parametrik olmayan öğrenme, SVM); Bayes öğrenmesi; eğitmensiz öğrenme (kümeleme, boyut azaltma, kernel yöntemleri); çok öznitelikli öğrenme; karar ağaçları; lineer sınıflandırma; karar destek makinaları; hidden Markov modelleri; farklı öğrenme yöntemlerinin değerlendirme, karşılaştırması; sınıflandırıcı birleştirilmesi. Uygulama örnekleri: öğrenen robotlar ve kontrolü, robotların ve insansiz araçların otonom navigasyonu, üretim bandındaki robot kollarının yapay öğrenmesi, görüntü işleme ve yapay görme tekniklerinde kullanılan yapay öğrenme algoritmalari.