CS 549 Bilkent – Learning for Robotics: Şubeler, Hocalar, Not Hesaplama
CS 549 (Learning for Robotics) Bilkent Bilgisayar Mühendisliği dersi. 2026-2027 Güz döneminde 1 şube açıldı. Son 5 yıl ortalaması 3,47 (A-).
- Bölüm
- CS · Bilgisayar Mühendisliği
- Kredi / ECTS
- 3 kredi · 5 ECTSİş yükü 153 saat/dönem
- Haftalık saat
- 3 saat yüz yüze ders
- 2026-2027 Güz
- 1 şube · 14 kontenjan, %86 dolu
- Açıldığı dönemler
- Son 5 yılda 3 kez Güz'de, 1 kez Bahar'da açıldı, son 5 yılda yaz okulunda açılmadı.
- Son 5 yıl ortalaması
- 3,47 (A-)↑ son 2 yıl 3,63, önceki 3 yıl 3,28
2026-2027 Güz şubeleri ve hocaları
1 şube. Saatler STARS offerings verisinden alınır; yedek (spare) saatler normal ders saati gibi programa dahildir.
| Şube | Hoca | Gün / Saat | Derslik | Kontenjan |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Salih Özgür Öğüzgeçmiş ortalaması 3,47 (A-) | Pazartesi 08:30-10:20, Çarşamba 13:30-15:201 saati yedek (spare) saat | EA-Z03 | 12/14 |
CS 549 ders 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
- 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
CS 549 değerlendirme ve FZ şartı
2026-2027 Güz syllabus'ı, koordinatör Salih Özgür Öğüz.
| Değerlendirme | Adet | Ağırlık |
|---|---|---|
| Mt | 1 | %30 |
| Hw | 3 | %24 |
| Pr | 1 | %30 |
| Quiz | 5 | %16 |
FZ şartı
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.
Kaynak: STARS syllabus. Metinler olduğu gibi aktarılır; dönem içinde değişebilir.
Toplam puanını hesapla
CS 549 not ortalaması: dönemlere göre
Son 5 yıl 3,47 · son 10 yıl 3,47 · tüm dönemler (2022'den beri) 3,47 · ortalama sınıf 12 öğrenci.
Nokta büyüklüğü öğrenci sayısını gösterir; soluk noktalar 10 öğrenciden az olan dönemler.
Dönem tablosu (4 dönem)
| Dönem | Şube | Öğrenci | Ders GPA | Şube GPA (min–max) |
|---|---|---|---|---|
| 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" değeridir (o dönemin tüm şubeleri). Dönemler arası ortalama dönem ortalamalarının öğrenci sayısıyla ağırlıklı ortalamasıdır; "son 5 yıl" içinde bulunulan akademik yıldan önceki 5 tam yıldır. Şube ortalaması STARS "Section GPA"dır ve tek sayıya indirilmez. 10 öğrenciden az olan dönemler (*) ortalamaya dahildir ama soluk gösterilir. Final tekrar dönemleri dahil değildir.
Şubelere göre dağılım
Son 5 akademik yılda CS 549 şubelerinin ortalamaları. Dönem seçerek karşılaştırabilirsin.
Bir noktanın üzerine gelince (ya da dokununca) şube ve hoca görünür.
Her nokta bir şube (STARS şube GPA'sı). Yatay çizgi en düşük–en yüksek, dikey çizgi medyan; soluk noktalar 10 öğrenciden az olan şubeler.
Hocalara göre CS 549
Son 5 akademik yılda (2022–2026) bu dersi veren hocalar ve 2026-2027 Güz hocaları.
| Hoca | Dönem | Öğrenci | Şube ortalaması | Son verdiği |
|---|---|---|---|---|
| Salih Özgür Öğüzbu dönem | 4 | 47 | 3,47 | 2025-2026 Bahar |
Şube ortalaması: hocanın tek başına verdiği şubelerin öğrenci sayısıyla ağırlıklı STARS şube GPA'sı. Soluk satırlar 20 öğrenciden az notlu veriye dayanır.
Programına ekle
CS 549 dersini ders programı oluşturucuya ekleyip çakışmasız kombinasyonları görebilirsin.
Sıkça sorulan sorular
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 bilgisi değişebilir; kesin bilgi için SRS'yi kontrol edin.