Reinforcement Learning Giriş
  • Reinforcement Learning Ders Programı
  • Reinforcement Learning Nedir?
  • Reinforcement Learning Popüleritesi
  • Kurulumlar: Anaconda, Python, Keras, Gym, Pygame, Pybox2d
  • GitHub: Kaynaklar
  • İndirilebilir Kaynaklar
Q-Learning
  • Q-Learning Ders Programı
  • Q-Learning Nedir?
  • State (Durum)
  • Action (Hareket)
  • Reward (Ödül)
  • Q-Learning Taxi Environment Projesi: Giriş
  • Q-Learning Taxi Environment Projesi: Gym-1
  • Q-Learning Taxi Environment Projesi: Gym-2
  • Bellman Equation (Bellman Denklemi)
  • Deterministic vs Stochastic Environments
  • Markov Decision Process (MDP)
  • Q-Learning
  • Temporal Difference (TD)
  • Q-Learning Algoritması ve Q-Table
  • Exploitation vs Exploration
  • Living Penalty
  • Q-Learning Proje 1: Taxi Environment Şablon
  • Q-Learning Taxi Environment Projesi: Q-Learning Giriş
  • Q-Learning Taxi Environment Projesi: Action (Hareket)
  • Q-Learning Taxi Environment Projesi: Q-Learning Fonksiyonu
  • Q-Learning Taxi Environment Projesi: Görselleştirme
  • Q-Learning Taxi Environment Projesi: Q-Table Yorumlama
  • Q-Learning Frozen Lake Environment Projesi
  • Q-Learning Frozen Lake Environment Projesi Kodları
  • Q-Learning Sonuç
Deep Q-Learning (DQL)
  • Deep Q-Learning Ders Programı
  • Q-Learning vs Deep Q-Learning (DQL)
  • ANN Review (Yapay Sinir Ağları Gözden Geçirme)
  • Deep Q-Learning-1
  • Deep Q-Learning -2
  • Experience Replay
  • Adaptive Epsilon Greedy
  • DQL Cart Pole Environment Projesi: Giriş
  • DQL Cart Pole Environment Projesi: Template (Şablon)
  • DQL Cart Pole Environment Projesi: Template Coding (Şablon Kodlama)
  • DQL Cart Pole Environment Projesi: Deep Q-Learning Main
  • DQL Cart Pole Environment Projesi: Initializer
  • DQL Cart Pole Environment Projesi: Adaptive Epsilon Greedy
  • DQL Cart Pole Environment Projesi: Remember (Depolama)
  • DQL Cart Pole Environment Projesi: Build Model (Agent)
  • DQL Cart Pole Environment Projesi: Acting (Hareket)
  • DQL Cart Pole Environment Projesi: Replay (Tekrarlama)
  • DQL Cart Pole Environment Projesi: Test
  • DQL Lunar Lander Environment Projesi
  • DQL Lunar Lander Environment Projesi Kodları
  • Deep Q-Learning Sonuç
Reinforcement Learning Environment Design
  • Nesne Tabanlı Programlama Gözden Geçirme
  • RL Environment Design Ders Programı
  • Neden Kendi Environment'ımız?
  • Oyun Design
  • Environment Template(Şablon)
  • Sprite
  • Player
  • Enemy
  • Collide
  • Agent AI Model
  • Environment Initializer - Step Methods
  • Environment Initial State Method
  • DQL Algorithm
  • Training ve Results
  • RL Environment Design Sonuç
Deep Convolutional Q-Learning
  • Convolutional Neural Network (CNN) Gözden Geçirme
  • Deep Convolutional Q-Learning Nedir?
  • Pong Oyunu Kodlama Planı
  • Environment Design Sabit Değişkenler
  • Pong Oyunu İnitializer Metodu
  • Pong Oyunu İnitializer Display Metodu
  • Pong Oyunu Update Metodu
  • Pong Oyunu Move Metodu
  • Pong Oyunu Agent Sabit Değişkenler
  • Pong Oyunu Agent İnitializer Metodu
  • Pong Oyunu Agent Neural Network Modeli
  • Pong Oyunu Agent Choose Action
  • Pong Oyunu Agent Capture Images
  • Pong Oyunu Agent Process Metodu
  • Pong Oyunu Train Agent Sabit Değişkenler
  • Pong Oyunu Train Agent Resim Preprocess
  • Pong Oyunu Train Agent Model Eğitimi
  • Pong Oyunu Train Agent Sonuçlar
  • DCQL Sonuç
Reinforcement Learning Sonuç
  • Kendinize İyi Bakın
EK-1: Artificial Neural Network (Yapay Sinir Ağları)
  • Gözden Geçirme/Opsiyonel Ders
  • Artificial Neural Network Genel Bakış
  • Artificial Neural Network Nedir
  • Artificial Neural Network Computation Graph
  • 2-Layer Neural Network
  • Initializing Parameters