ÖZET...V ABSTRACT...VII TEŞEKKÜR... IX ŞEKİLLER DİZİNİ... XIV SÖZLÜK... XIX



Benzer belgeler
Yazılım Nedir? 2. Yazılımın Tarihçesi 3. Yazılım Grupları 4 Sistem Yazılımları 4 Kullanıcı Yazılımları 5. Yazılımın Önemi 6

BLM-431 YAPAY ZEKA. Ders-3 Durum Uzayında Arama. Yrd. Doç. Dr. Ümit ATİLA

BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ DOKTORA DERS PROGRAMI (Lisanstan gelenler için)

BİLGİSAYAR VE ENFORMASYON BİLİMLERİ YÜKSEK LİSANS DERS PROGRAMI (Tezli Program)

BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ

DENİZ HARP OKULU BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ

BLM-431 YAPAY ZEKA. Ders-5 Bilgili Arama Yöntemleri. Yrd. Doç. Dr. Ümit ATİLA

kuvvet-buru (tork) ve robot görüntü (robot vision) almaçlarının kısıtları ile sınırlı kalmıştır.

BLM-431 YAPAY ZEKA. Ders-4 Bilgisiz Arama Yöntemleri. Yrd. Doç. Dr. Ümit ATİLA

Concept Learning. Araş. Gör. Nesibe YALÇIN BİLECİK ÜNİVERSİTESİ. Yapay Zeka - Kavram Öğrenme

I Java Veri Yapıları 1

Akıllı Ortamlarda Sensör Kontrolüne Etmen Tabanlı Bir Yaklaşım: Bir Jadex Uygulaması

DENİZ HARP OKULU BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ

Yazılım Mühendisliği 1

Ders Adı Kodu Yarıyılı T+U Saati Ulusal Kredisi AKTS

ÖNSÖZ ŞEKİL LİSTESİ TABLO LİSTESİ

BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ

VERİ MADENCİLİĞİ (Kümeleme) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN

... ROBOTİK VE KODLAMA EĞİTİMİ ÇERÇEVESİNDE ÖĞRETİM YILI BİLİŞİM TEKNOLOJİLERİ DERSİ ÜNİTELENDİRİLMİŞ YILLIK DERS PLANI

Ders Adı : Nesne Tabanlı Programlama-I Ders No : Teorik : 3 Pratik : 1 Kredi : 3.5 ECTS : 4. Ders Bilgileri.

Önsöz. İçindekiler Algoritma Algoritma Nasıl Hazırlanır? Yazılımda Algoritma Mantığı Nedir? 1.2. Algoritma Örnekleri ve Sorular

DENİZ HARP OKULU BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ

Ders Adı Kodu Yarıyılı T+U Saati Ulusal Kredisi AKTS. Yapay Zeka Sistemleri BIL

ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ

İÇİNDEKİLER. Mantık Kurallarının Elektrik Devrelerine Uygulanması... 14

Makine Öğrenmesi 11. hafta

MİLLİ SAVUNMA ÜNİVERSİTESİ KARA HARP OKULU DEKANLIĞI BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ DERS TANITIM BİLGİLERİ

BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ

BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ

Ders Adı Kodu Yarıyılı T+U Saati Ulusal Kredisi AKTS

MEKATRONİK MÜHENDİSLİĞİ YÜKSEK LİSANS PROGRAMI

Akıllı Satranç Uygulaması HAZIRLAYAN: BERKAY ATAMAN DANIŞMAN: DOÇ. DR. FEZA BUZLUCA

Bilgisayarla Görme (EE 430) Ders Detayları

Akdeniz Üniversitesi

2011 Third International Conference on Intelligent Human-Machine Systems and Cybernetics

Akdeniz Üniversitesi

İÇİNDEKİLER BÖLÜM 1 TEMEL KAVRAMLAR VE TARİHSEL SÜREÇ. Eğitim Teknolojisi Kavramı ve Tarihi Öğretim Teknolojisi Kavramı ve Tarihi...

Çekişmeli Üretici Ağlar Kullanarak Dış Mekan Görüntülerinin Geçici Niteliklerini Düzenleme

TAMSAYILI PROGRAMLAMA

Ders Adı Kodu Yarıyılı T+U Saati Ulusal Kredisi AKTS. Bilgisayarlı Kontrol Sistemleri II BIL

GENETİK ALGORİTMA ÖZNUR CENGİZ HİLAL KOCA

Serdar BİROĞUL YÜKSEK LİSANS TEZİ (ELEKTRİK EĞİTİMİ) GAZİ ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ ANKARA

2 SAP ERP SISTEMINDE ÜRETIM PLANLAMA VE KONTROL

Çoktan Seçmeli Değerlendirme Soruları Akış Şemaları İle Algoritma Geliştirme Örnekleri Giriş 39 1.Gündelik Hayattan Algoritma Örnekleri 39 2.Say

T.C. TRAKYA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ

Model-Tabanlı ve Rastgele Karma Yöntem

YZM 3217 YAPAY ZEKA DERS#10: KÜMELEME

Ders Adı Kodu Yarıyılı T+U Saati Ulusal Kredisi AKTS

Binary Search. (Yarılama) Bölüm Dizide Bir Öğe Arama

DOKUZ EYLÜL ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ MÜDÜRLÜĞÜ DERS/MODÜL/BLOK TANITIM FORMU. Dersin Kodu: CSE 6003

TEMEL BİLGİSAYAR BİLİMLERİ. Programcılık, problem çözme ve algoritma oluşturma

Ağrı İbrahim Çeçen Üniversitesi

İçindekiler. I Varyans Analizi (ANOVA) 1. Önsöz. Simgeler ve Kısaltmalar Dizini

AVRASYA UNIVERSITY. Dersin Verildiği Düzey Ön Lisans (X ) Lisans ( ) Yüksek Lisans( ) Doktora( )

2 ALGORİTMA VE AKIŞ DİYAGRAMLARI

Ç NDEK LER G R fi 1 Bafllamadan Önce 1 Kitab Kimler Okumal? 1 Kitap çerisindeki Örnekler 2 Örneklerin Kullan m 3 Çekinmeden Yaz n 7

HDL ile Gelişmiş Sayısal Tasarım (EE 425) Ders Detayları

PARÇACIK SÜRÜ OPTİMİZASYONU BMÜ-579 METASEZGİSEL YÖNTEMLER YRD. DOÇ. DR. İLHAN AYDIN

Eğitim veya Danışmanlık Hizmetinin Tanımı

MOD419 Görüntü İşleme

OpenZeka MARC. Mini Otonom Araç Yarışması

İNÖNÜ ÜNİVERSİTESİ MALATYA MESLEK YÜKSEKOKULU DERS TANITIM FORMU. Kredisi AKTS Eğitim Dili Tipi: Zorunlu/ Saat

Bilkent Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü. Bilgisayar Mühendisliği

1 ÜRETİM VE ÜRETİM YÖNETİMİ

Yapay Sinir Ağları ile Web İçeriklerini Sınıflandırma. Yazarlar: Esra Nergis Güven, Hakan Onur ve Şeref Sağıroğlu. Sunan : Esra Nergis Güven

İSTANBUL TİCARET ÜNİVERSİTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ BİLGİSAYAR SİSTEMLERİ LABORATUARI

Tarih Saat Modül Adı Öğretim Üyesi. 01/05/2018 Salı 3 Bilgisayar Bilimlerine Giriş Doç. Dr. Hacer Karacan

2.1 Bir Sınıfı Örneklerinden Öğrenme Vapnik-Chervonenkis (VC) Boyutu Olası Yaklaşık Doğru Öğrenme... 21

Kredi Limit Optimizasyonu:

1 C#.NET GELİŞTİRME ORTAMI 1 Visual Studio 2015 Arayüzü 4 Menu Window 6 Solution Explorer 7 Properties Window 8 Server Explorer 8 Toolbox 9

Öğrenim Kazanımları Bu programı başarı ile tamamlayan öğrenci;

AOSB 2017 EĞİTİM PROGRAMI

DERS SEÇİM KILAVUZU. Sınıf Dönemi Kodu Adı Sınıf Dönemi Kodu Adı. Nesne Yönelimli Programlama. Yazılım Tasarımı ve Mimarisi

=~ Metodu 92 Karakter Sınıfları 94 sub ve gsub metotları 101 Hızlı Tekrar 102 Kontrol Noktası 103 Düello 106 Sonraki Bölümde 109

Kontrol Sistemleri (EE 326) Ders Detayları

Sistem Dinamiği. Bölüm 5-Blok Diyagramlar, Durum-Değişken Modelleri ve Simülasyon Metodları. Doç.Dr. Erhan AKDOĞAN

Muhammet Fatih AKBAŞ, Enis KARAARSLAN, Cengiz GÜNGÖR

SOME-Bus Mimarisi Üzerinde Mesaj Geçişi Protokolünün Başarımını Artırmaya Yönelik Bir Algoritma

Ders 9 İşlem tanımları. Ders Sorumlusu: Dr. Saadettin Erhan KESEN

Dersin Yürütülmesi Hakkında

Makine Öğrenmesi (COMPE 565) Ders Detayları

Makine Öğrenmesi 2. hafta

BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ

Zeki Optimizasyon Teknikleri

DENİZ HARP OKULU BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ

T.C. NEVŞEHİR HACI BEKTAŞ VELİ ÜNİVERSİTESİ AVANOS MESLEK YÜKSEKOKULU EĞİTİM-ÖĞRETİM YILI BAHAR DÖNEMİ VİZE SINAV PROGRAMI

EM302 Yöneylem Araştırması 2. Dr. Özgür Kabak

İlk Konsol Uygulamamız 2 İlk Windows Uygulamamız 9.Net Framework Yapısı 18 Neler Öğrendik 19. Veri Tipleri 24 Tanımlı Veri Tipleri 27 Basit Tipler 28

Mikroişlemciler (EE 208) Ders Detayları

DENİZ HARP OKULU BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ

Mekatronik Mühendisliği Uygulamalarında Yapay Zekâ. Ders 1- Yapay Zekâya Giriş. Erhan AKDOĞAN, Ph.D.

İÇİNDEKİLER BÖLÜM 1 TEMEL KAVRAMLAR VE TARİHSEL SÜREÇ. Eğitim ve Öğretim Teknolojisi Arasındaki Fark... 5

Reel Analiz I (MATH 244) Ders Detayları

Ders Adı Kodu Yarıyılı T+U Saati Ulusal Kredisi AKTS

Bilgisayar Mühendisliği Bölümü

Uzaktan Eğitim ve E-Öğrenme (ISE 424) Ders Detayları

Web Madenciliği (Web Mining)

Özörgütlemeli Öğrenme (SOM) A. Cumhur KINACI

ULAŞTIRMA MODELİ VE ÇEŞİTLİ ULAŞTIRMA MODELLERİ

Transkript:

XI İÇİNDEKİLER ÖZET...V ABSTRACT...VII TEŞEKKÜR... IX ŞEKİLLER DİZİNİ... XIV SÖZLÜK... XIX 1. GİRİŞ... 1 2. PLANLAMANIN TARİHÇESİ... 7 2.1 Literatürdeki Planlayıcılar ve Kullandıkları Problem... Gösterimi ve Çözümü Metodları... 7 2.2 Makine Öğrenme: Tarihçesi ve Tanımı... 27 2.2.1 Eğitim tecrübesinin seçilmesi... 29 2.2.2 Hedef fonksiyon için bir gösterim seçilmesi... 33 2.3 Takviyeli Öğrenme (Reinforcement Learning RL)... 35 2.3.1 Karar verici uzayına karşılık değer fonksiyonu uzayı... 38 2.3.2 Takviyeli öğrenme için geçici fark algoritması... 39 2.3.3 Takviyeli öğrenme için evrimsel algoritmalar... 41 3. ALAN BAĞIMSIZ (DOMAIN INDEPENDENT) PLANLAYICI SEVİYESİ... 44 3.1 Görme Destekli Planlama (VGP) Sisteminin Genel Yapısı... 44 3.2 Planlama Metodu ve Algoritması... 49

İÇİNDEKİLER (devam) 3.3 İşletim Mimarisi ve Planlayıcının Mimarideki Yeri... 55 3.4 Yeniden Planlama... 62 3.5 Alan Bağımsız Planlama Seviyesi ile Alan Bağımlı Seviye... Arasındaki Arayüz... 71 4. ALAN BAĞIMLI SEVİYE... 74 4.1 VGP Mimarisinin İşletilebildiği Örnek Çalışma Uzayları... (Alanlar)... 74 4.2 Alana Özel Arama Control Kuralları (Search Control Rules)... 80 4.3 Plan Üretilmesi ve İşletilmesi Örneği... 87 4.4 Beklenmedik Olay Örneği... 90 4.5 Eşik Düzenleme Çalışması Örneği... 93 4.6 Karışmış Taşlar Problemi için En Yakın Taş Sezgisine... Alternatif Çözüm: Dijkstra nın En Kısa Yol Çözümünün Uyarlaması99 5. GÖRME SİSTEMİ... 106 5.1. Görme Sistemi Olarak Kullanılan Metodlar... 106 5.2. Kullanılan Yapay Sinir Ağı Mimarisi... 109 5.2.1 Yapay sinir ağı eğitme... 110 5.2.2 Yapay sinir ağı ile tanıma... 113 5.3 Nesne Ayırma (Object Segmentation)... 114 6. SONUÇ VE TARTIŞMA... 119 YARARLANILAN KAYNAKLAR... 122

İÇİNDEKİLER (devam) EKLER... 130 Ek 1-... 131 Ek 2-... 139 Ek 3-... 140 Ek 4-... 141 Ek 5-... 146 Ek 6-... 148 Ek 7-... 149 ÖZGEÇMİŞ... 150

XIV ŞEKİLLER DİZİNİ 2.1 Bir Açık Döngü Robot Kontrol Sistemi... 18 2.2 Subsumption Mimarisinde Kullanılan bir Sonlu Durum Makinası... 19 2.3 Subsumption Tabanlı Nesne Arayan Robot için Uyarım-Cevap Şeması...... 20 2.4 Subsumption Türünde bir Mimariye Gösterimin Dahil Edilmesi..... 21 2.5 İç Planlar Kullanarak Davranışsal Kontrol...... 22 2.6 Hareket Seçme Kontrollü Mimari...... 23 2.7 Xavier Mobil Robotu...... 24 3.1 Nesne Veri Yapısı...... 45 3.2 Geri Besleme Bilgisinin İş Seviyesine İletildiği Bir Kapalı Döngü Sistemi...... 48 3.3 Planlayıcı Algoritması...... 54

ŞEKİLLER DİZİNİ (devam) 3.4 Önerilen Mimari...... 57 3.5 İş İzlenceleyici Algoritması...... 58 3.6 Plan İşletim Algoritması...... 60 3.7 Yeniden Planlama Algoritması...... 65 3.8 Maliyet Tablosunun Görünümü...... 66 3.9 Sütun Ortalamaları Eğrisi...... 68 3.10 Eşik Düzenleme Algoritması...... 69 4.1 Karışmış Taşlar İçin Örnek bir Başlangıç Pozisyonu...... 76 4.2 Karışmış Taşlar İçin Örnek bir Hedef Pozisyonu...... 76 4.3 En Yakın Blok Sezgisi Kullanan İş Planlama Algoritması... 78 4.4 Örnek Bir Konteyner Uzayı... 79 4.5 Karışmış Taşlar Uzayı Kontrol Kuralı...... 83

ŞEKİLLER DİZİNİ (devam) 4.6 Konteyner Yerleştirme Uzayı Kontrol Kuralı...... 84 4.7 Üstü Dolu Bloğun (konteyner) Üstündeki Blokları Kaldırma... Algoritması...... 85 4.8 Konteyner Uzayı İçin En Yakın Boş Hücre Bulma Algoritması... 86 4.9 Örnek bir Plan Kütüğü...... 87 4.10 Rasgele Üretilmiş Başlangıç ve Bitiş Durumları...... 88 4.11 Planlamadan Sonra Dünya Modeli...... 89 4.12 Kol Hareket Ettikten Sonra Beklenen Dünya Modeli...... (Expected_World_Model)...... 89 4.13 Plan Kütüğündeki Sonraki Adım İşletildikten Sonra Beklenen Dünya Modeli (Expected_World_Model)...... 90 4.14 Plan Tarafından Üretilmiş Başlangıç ve Bitiş Durumları...... 91 4.15 Karıştırmadan Sonra Tahtanın Durumu. (Gözlenen Dünya Modeli (Observed_World_Model)...... 92 4.16 Yeni Başlangıç ve Hedef Durumu...... 93

ŞEKİLLER DİZİNİ (devam) 4.17 Her Çeşit Taştan Kaçar Adet Olduğunu Gösteren Tablo...... 94 4.18 Eşik Kolonu Öncesi Kolondan Eşik Kolonuna Olan Değişimler.. 95 4.19 Eşik 5 için maliyet tablosu ortalamaları...... 98 4.20 Eşik 15 için maliyet tablosu ortalamaları...... 98 4.21 Eşik 25 için maliyet tablosu ortalamaları...... 98 4.22 Eşik 35 için maliyet tablosu ortalamaları...... 98 4.23 Eşik 45 için maliyet tablosu ortalamaları...... 98 4.24 4.23 de tüm eşik değerleri için alternatif 2 kullanılması sonucu elde edilen maliyet tablosu sütun ortalamaları...... 98 4.25 Örnek bir Başlangıç ve Hedef Durum Arasında Oluşması Muhtemel Yolların Tümü...... 100 4.26 Hedef Koordinatlarına Yerleştirilebilecek Taşlar ve Başlangıç ve Hedef Koordinatları...... 101 4.27 Sabit Hareketler...... 102

ŞEKİLLER DİZİNİ (devam) 4.28 Örnek bir Başlangıç ve Hedef Durumu...... 102 4.29 Hedef Koordinatlarına Yerleştirilebilecek Taşlar ve Başlangıç - Hedef Koordinatları...... 103 4.30 Arama Ağacı...... 103 5.1 Görme Sistemi Blok Diyagramı...... 107 5.2 Kullanılan Yapay Sinir Ağı Mimarisi ve Soldaki Görüntü İle Beslenmesi...... 109 5.3 Hücre Tip Kodları...... 111 5.4 Bir Eğitim Kütüğünün İçeriği...... 112 5.5 Karışmış Taşlar Çalışma Uzayına Ait Bir Kamera Görüntüsü... 115 5.6 Kamera ile Alınmış 4 4 Boyutlarındaki Bir Tahtanın Görüntüsü......... 117 5.7 Önceki Resime ait Görüntünün Nesnelerine Ayrılmış Hali...... 118 5.8 Gözlenen Dünya Modeli (Observed_World_Model)...... 118

SÖZLÜK Agent : Component : Propositional calculus : Action : Literal : Constaint satisfaction : Optimal : Precondition : Conjuctive : İntractibality : Contingency : Actuator : Recursive : Allocate : Cost : Distance metric : Syntax : Operatör : Policy : Supervised : Reinforcement : Backpropogate : Successor : Enkoder : Component : Propositional calculus : Action : Literal : Constaint satisfaction : Optimal : Precondition : Conjuctive : İntractibility : Operatör : aracı bileşen önermeler hesabı eylem hazır bilgi kısıt sağlama optimal, en iyi ön koşul birleşik takip edilemezlik dış aracı tarafından meydana getirilen beklenmedik olay eyleyici özyineli ayırmak maliyet yol metriği söz dizimsel işleç karar verici denetimli takviyeli geri besleme halef kodlayıcı bileşen önermeler hesabı eylem hazır bilgi kısıt sağlama optimal, en iyi ön koşul birleşik takip edilemezlik işleç