CS 549Learning for Robotics
Bilkent Bilgisayar Mühendisliği dersi. Son 5 yılda 3 kez Güz'de, 1 kez Bahar'da açıldı, son 5 yılda yaz okulunda açılmadı. Şube başına ortalama 12 öğrenci.
- kredi3· 5 ECTS
- haftalık3 saat3 ders
- son 5 yıl ort.3,47A- ↗
- açılır3 Güz, 1 Baharson 5 yıl
- 2026-2027 Güz1 şube· 2 boş yer
2026-2027 Güz şubeleri12/14 dolu · %86
- 1Salih Özgür Öğüzbu dersteki ortalaması 3,47
- Pzt 08:30–10:20EA-Z03
- Çar 13:30–14:20EA-Z03
- Çar 14:30–15:20EA-Z03 · yedek
2 boş · 12/14
Saat ızgarası Pazartesi–Cuma, 08:30'dan itibaren; mavi lab, mor online, gri yedek (spare) saat. Kontenjan STARS offerings'ten her gün alınır; kesin bilgi SRS'te.
Ön koşullar ve açtığı derslerkatalogda ön koşul yok
Almak için
Ön koşulu yok, doğrudan alınabilir.
- ön koşul
- yok
- doğrudan açtığı
- 0 ders
Geçince açılır
Başka bir dersin ön koşulu değil.
Ön koşullar STARS kataloğundaki ifadeden okunur; eş koşul, izin ve not şartları dahil değil. Kartın altındaki not o dersin başka neye ihtiyaç duyduğunu söyler.
Not ortalaması5 yıl 3,47 · 10 yıl 3,47 · 2022'den beri 3,47
- Güz / Bahar ortalaması
- son 5 yıl 3,47
- dikey gölge: şube aralığı · nokta büyüklüğü: öğrenci sayısı
Şubelere göre dağılım
Bir noktanın üstüne gel ya da dokun: şube ve hocası görünür.
Her nokta bir şube. Yatay çizgi en düşük–en yüksek, dikey çizgi ortanca; soluk noktalar 10 öğrenciden az olan şubeler.
Dönem tablosu 4 dönem
| Dönem | Şube | Öğrenci | Ders ort. | Şube aralığı |
|---|---|---|---|---|
| 2025-2026 Bahar | 1 | 10 | 3,67 | 3,67 |
| 2024-2025 Güz | 1 | 15 | 3,61 | 3,61 |
| 2023-2024 Güz | 1 | 13 | 3,77 | 3,77 |
| 2022-2023 Güz | 1 | 9* | 2,56 | 2,56 |
Dönem ortalaması STARS'ın "Course GPA" değeri (o dönemin tüm şubeleri). Çok yıllık ortalama dönem ortalamalarının öğrenci sayısıyla ağırlıklı ortalaması; "son 5 yıl" içinde bulunulan akademik yıldan önceki 5 tam yıl. 10 öğrenciden az olan dönemler (*) dahil ama soluk. Final tekrar dönemleri dahil değil.
Hocalara göre2022–2026 · 1 hoca
- Salih Özgür Öğüzbu dönem4 dönem · 47 öğrenci · son 2025-2026 Bahar3,47
Hocanın tek başına verdiği şubelerin öğrenci sayısıyla ağırlıklı STARS şube ortalaması. Soluk satırlar 20 öğrenciden az notlu veriye dayanır.
Değerlendirme ve FZ2026-2027 Güz syllabus'ı · koordinatör Salih Özgür Öğüz
- %30Mt
- %24Hw×3
- %30Pr
- %16Quiz×5
There is no final exam for this course, however, any one of the following will directly result in an F grade: (1) not submitting a project or homework (including report), (2) being absent in the midterm, (3) being absent in a project presentation.
syllabus'taki metin, olduğu gibiECTS iş yükü: dönem başına 153 saat.
CS 549 not hesaplayıcısı hazır
Mt %30 · Hw (3 adet) %24 · Pr %30 · Quiz (5 adet) %16Ders içeriği
Fundamental ideas and techniques for constructing intelligent (robotic) systems acting in the world. Perception (including approaches based on deep learning and approaches based on 3D geometry), planning (robot kinematics and trajectory generation, collision-free motion planning, task-and-motion planning, and planning under uncertainty), as well as dynamics and control (both model-based and learning-based). Deep reinforcement learning approaches (policy gradients, actor-critic algorithms, value function and q-function methods, inverse reinforcement learning, meta-learning). Highlights of state-of-the-art methods and application domains.
Haftalık konular 14 hafta
- Intelligent interaction: Passive vs. Active/Embodied AI
- Robotics Fundamentals: Kinematics (FK, IK, Diff IK, Optimization)
- Kinematics + Motion Planning
- Motion Planning (Trajectory Optimization, Sampling-based Methods)
- Perception: geometric vision, point clouds + integration with robotic tasks
- Deep perception: representation learning for robotic manipulation
- Vision-Language-Action (VLAs) Models
- Vision-Language-Action (VLAs) Models
- Vision-Language-Action (VLAs) Models
- Deep Reinforcement Learning (DRL)
- Deep Reinforcement Learning (DRL)
- Sequential Robotic Manipulation, Task and Motion Planning (TAMP)
- Learning for Task and Motion Planning (TAMP)
- Final project presentations
Ders kitabı 4
- Recommended - Textbook: Robotic Manipulation: Perception, Planning, and Control, Russ Tedrake, 2023
- Recommended - Textbook: Deep Learning, Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville, 2016
- Recommended - Textbook: Reinforcement Learning: An Introduction, Richard S. Sutton, Andrew G. Barto, 2020
- Recommended - Textbook: Reinforcement Learning and Optimal Control, Dimitri P. Bertsekas, 2023
Sık sorulanlar
CS 549 dersinin ön koşulu nedir?
STARS kataloğunda CS 549 için ön koşul belirtilmemiş.
CS 549 kaç kredi, kaç ECTS?
CS 549 3 Bilkent kredisi ve 5 ECTS. Haftalık 3 saat yüz yüze ders.
CS 549 hangi dönemlerde açılır?
Son 5 yılda 3 kez Güz'de, 1 kez Bahar'da açıldı, son 5 yılda yaz okulunda açılmadı. 2026-2027 Güz döneminde 1 şube ile açık.
CS 549 not ortalaması kaç?
CS 549 dersinin son 5 akademik yıldaki ortalaması 3,47 (A-); 47 öğrencinin notundan, STARS'ın dönem ortalamaları öğrenci sayısıyla ağırlıklandırılarak hesaplandı.
CS 549 FZ şartı nedir?
2026-2027 Güz syllabus'ına göre: There is no final exam for this course, however, any one of the following will directly result in an F grade: (1) not submitting a project or homework (including report), (2) being absent in the midterm, (3) being absent in a project presentation.
Veri STARS'ın herkese açık sayfalarından (offerings, katalog, ders geçmişi, syllabus) otomatik alınır. Şube, hoca ve kontenjan değişebilir; kesin bilgi için SRS'yi kontrol et.