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

Notlandırma

Vize : %15

Ödev : %20

Araştırma Sunumu: %30

Final : %35