CS 687Large Vision-Language Models
Bilkent Bilgisayar Mühendisliği dersi.
- kredi3· 5 ECTS
- haftalık3 saat3 ders
- 2026-2027 Güz1 şube· 2 boş yer
2026-2027 Güz şubeleri24/26 dolu · %92
- 1Salih Özgür Öğüzbu derste geçmiş notu yok
- Çar 08:30–10:20EA-Z03
- Cum 13:30–14:20EA-Z03
- Cum 14:30–15:20EA-Z03 · yedek
2 boş · 24/26
Saat ızgarası Pazartesi–Cuma, 08:30'dan itibaren; mavi lab, mor online, gri yedek (spare) saat. Kontenjan STARS offerings'ten her gün alınır; kesin bilgi SRS'te.
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.
Hocalara göre– · 1 hoca
- Salih Özgür Öğüzbu dönemilk kez—
Hocanın tek başına verdiği şubelerin öğrenci sayısıyla ağırlıklı STARS şube ortalaması. Soluk satırlar 20 öğrenciden az notlu veriye dayanır.
Değerlendirme ve FZ2026-2027 Güz syllabus'ı · koordinatör Salih Özgür Öğüz
- %30Q×6
- %32P×4
- %38Fin
All project reports should be completed and submitted on time. The total points collected from the projects should be at least 30% of the total contribution of the projects. The total points collected from the quizzes should be at least 30% of the total contribution of the quizzes.
syllabus'taki metin, olduğu gibiCS 687 not hesaplayıcısı hazır
Q (6 adet) %30 · P (4 adet) %32 · Fin %38Ders içeriği
Haftalık konular 14 hafta
- Discrete Foundations: Tokenization and information-theoretic foundations
- Discrete Foundations: Attention-based sequence architectures
- Continuous Generative Modeling: Denoising generative models
- Continuous Generative Modeling: Score-based modeling and stochastic dynamics
- Continuous Generative Modeling: Continuous-time generative models and numerical solvers
- Continuous Generative Modeling: Transport-based methods and sampling efficiency
- Systems Engineering: Hardware-aware computation
- Systems Engineering: Memory-efficient training, performance analysis
- Multimodal Models: Visual representation learning
- Multimodal Models: Multimodal alignment
- Multimodal Models: Generative vision–language models
- Data and Alignment: Web-scale data curation
- Data and Alignment: Model alignment and preference learning
- Advanced Topics: Foundation models for embodied agents
Ders kitabı 5
- Recommended - Textbook: Deep Learning: Foundations and Concepts, Bishop, C.M. & Bishop, H., 2024
- Recommended - Textbook: Probabilistic Machine Learning: Advanced Topics, Murphy, K.P., 2023
- Recommended - Textbook: Understanding Deep Learning, Prince, S.J.D., 2026
- Recommended - Textbook: Build a Large Language Model (From Scratch), Raschka, S., 2024
- Recommended - Textbook: Build a Reasoning Model (From Scratch), Raschka, S., 2026
Sık sorulanlar
CS 687 dersinin ön koşulu nedir?
STARS kataloğunda CS 687 için ön koşul belirtilmemiş.
CS 687 kaç kredi, kaç ECTS?
CS 687 3 Bilkent kredisi ve 5 ECTS. Haftalık 3 saat yüz yüze ders.
CS 687 FZ şartı nedir?
2026-2027 Güz syllabus'ına göre: All project reports should be completed and submitted on time. The total points collected from the projects should be at least 30% of the total contribution of the projects. The total points collected from the quizzes should be at least 30% of the total contribution of the quizzes.
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.