EEE 548Reinforcement Learning and Dynamic Programming
Bilkent Elektrik-Elektronik Mühendisliği dersi. Son 5 yılda 1 kez Güz'de, 2 kez Bahar'da açıldı, son 5 yazın 1'inde açıldı. Şube başına ortalama 12 öğrenci.
- kredi3· 5 ECTS
- haftalık3 saat3 ders
- son 5 yıl ort.3,22B+ ↘
- açılır1 Güz, 2 Baharyaz 1/5
- 2026-2027 Güzaçılmadıson: 2025-2026 Bahar
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 3,22 · 10 yıl 3,22 · 2021'den beri 3,22
- Güz / Bahar ortalaması
- yaz okulu
- son 5 yıl 3,22
- 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 | 15 | 3,06 | 3,06 |
| 2024-2025 Bahar | 1 | 14 | 3,14 | 3,14 |
| 2023-2024 Güz | 1 | 19 | 3,36 | 3,36 |
| 2021-2022 Yaz | 1 | 1* | 4,00 | 4,00 |
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 göre2021–2026 · 2 hoca
- Muhammed Ömer Sayın3 dönem · 48 öğrenci · son 2025-2026 Bahar3,20
- Milad Malekipirbazari1 dönem · 1 öğrenci · son 2021-2022 Yaz · az veri4,00
Hocanın tek başına verdiği şubelerin öğrenci sayısıyla ağırlıklı STARS şube ortalaması. Soluk satırlar 20 öğrenciden az notlu veriye dayanır.
Ders içeriği
Markov chains. Markov decision processes. Dynamic programming: policy iteration, value iteration. Model-free reinforcement learning: Monte Carlo, Temporal Difference, Q- learning. Policy gradient methods. Model-based reinforcement learning: classical multi- armed bandits, stochastic multi-armed bandits, adversarial multi-armed bandits.
Sık sorulanlar
EEE 548 dersinin ön koşulu nedir?
STARS kataloğunda EEE 548 için ön koşul belirtilmemiş.
EEE 548 kaç kredi, kaç ECTS?
EEE 548 3 Bilkent kredisi ve 5 ECTS. Haftalık 3 saat yüz yüze ders.
EEE 548 hangi dönemlerde açılır?
Son 5 yılda 1 kez Güz'de, 2 kez Bahar'da açıldı, son 5 yazın 1'inde açıldı.
EEE 548 not ortalaması kaç?
EEE 548 dersinin son 5 akademik yıldaki ortalaması 3,22 (B+); 49 öğrencinin notundan, STARS'ın dönem ortalamaları öğrenci sayısıyla ağırlıklandırılarak hesaplandı.
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.