CENG 533
Olasılıksal Çıkarsama
Çizgesel Olasılık Modelleri. Bayes Çıkarsaması. Bayes Ağları. Bayes Ağlarında Öğrenme. Bilgi Mühendisliği. Zamansal Modeller. Dinamik Bayes Ağlarında Çıkarsama. Markov Karar Verme Süreçleri.
Dersin Amacı
Bu ders kapsamında belirsizliğin modellenmesi ve belirsizlik altında karar verme sürecinde karşılaşılan sorunlarda kullanılabilecek olasılıksal çıkarsamaya dayalı çözüm yaklaşımları tartışılmaktadır.
Kaynakça
Bayesian Artificial Intelligence; Kevin B. Korb, Ann E. Nicholson; Chapman & Hall/CRC, 2004. ,Learning Bayesian Networks; Richard E. Neapolitan, Prentice Hall, 2003. ,Probabilistic Reasoning in Intelligent Systems (2nd Edition); Judea Pearl; Morgan Kaufmann Publishers Inc., 1988.
Öğrenim Çıktıları
1. Belirsizlik kavramını öğretmek
2. Çizgesel olasılıksal modelleri öğretmek
3. Bayes ağlarında çıkarsama ve öğrenmenin kavratılması
4. Bayes ağları temelli uygulama geliştirmek
Konular |
Giriş |
Olasılıkta çizgesel modeller |
Belirsizliklerin olduğu bir ortamda bilginin temsil edilmesi |
Bayes çıkarsaması |
Bayes ağlarında çıkarsama |
Bayes ağlarında öğrenme |
Özet ve Vize |
Bilgi Mühendisliği |
Bayes ağlarında çeşitli uygulamalar |
Zaman bazlı modeller |
Dinamik Bayes Ağlarında Çıkarsama |
Markov Karar Verme Süreçleri |
Kismen Gözlemlenebilen Markov Karar Verme Süreçleri |
Proje Sunumları |
Notlandırma
Vize : %15
Ödev : %20
Araştırma Sunumu: %30
Final : %35
Öğretim Elemanı
- CENG 501
- CENG 502
- CENG 503
- CENG 504
- CENG 505
- CENG 506
- CENG 507
- CENG 508
- CENG 509
- CENG 511
- CENG 512
- CENG 513
- CENG 514
- CENG 515
- CENG 516
- CENG 517
- CENG 518
- CENG 521
- CENG 522
- CENG 523
- CENG 524
- CENG 525
- CENG 531
- CENG 532
- CENG 534
- CENG 541
- CENG 542
- CENG 543
- CENG 544
- CENG 551
- CENG 552
- CENG 555
- CENG 556
- CENG 557
- CENG 561
- CENG 562
- CENG 563
- CENG 564
- CENG 565
- CENG 566
- CENG 600
- CENG 608
- CENG 611
- CENG 612
- CENG 613
- CENG 631
- CENG 632
- CENG 641
- CENG 642
- CENG 643
- CENG 651
- CENG 661
- CENG 662
- CENG 663
- CENG 690