Pekiştirmeli öğrenme makine öğrenmesinin üç ana dalından birisidir. Matematiksel modellerin farklı yaklaşımlarla kontrol problemlerini öğrenmesini hedeflemektedir. Günümüzde birçok farklı alanda uygulamaları bulunmaktadır. [link]

Kalman ve parçacık filtrelerinin teorik anlatımı ve kodlanması. Hedef tespit ve takip yöntemlerinin teorilerinin öğretilmesi ve kodlanmaları. Takip algoritmalarının sensör füzyonunda kullanımının öğretilmesi. Çoklu hedef takip yöntemlerine giriş. [link]

Otonom mobil sistemler, diferansiyel tekerlekten tahrik, araba/Ackermann tahrik, diferansiyel tahrikli robotun kinematik modeli, diferansiyel tahrikli robotun dinamiği, mobil robotlar için sensörler ve aktüatörler, yol planlama, navigasyon, parakete hesabı, görsel navigasyon, yol takip, sensör füzyonu, Kalman filtresi. [link]

Bu ders kapsamında farklı makine öğrenmesi yaklaşımlarının teorik ve uygulamalı olarak öğretilmesi amaçlanmaktadır. Olasılık dağılımları konusu ile derse giriş yapılarak Bayes karar verme teorisi, parametre kestirimi, boyut azaltma yöntemleri ve bu yöntemlerin kodlanması, sınıflandırma algoritmaları, yapay sinir ağları ve pekiştirmeli öğrenme konuları teorik ve uygulamalı olarak ele alınmaktadır. [link]

Sonar ve radar sistemlerinin farklı kısımlarında kullanılan işaret işleme yaklaşımlarının öğretilmesi. [link]