EEE 543Neural Networks
Bilkent Elektrik-Elektronik Mühendisliği dersi. Genelde Güz ve Bahar'da açılır, son 5 yılda yaz okulunda açılmadı. Şube başına ortalama 17 öğrenci.
- kredi3· 5 ECTS
- haftalık3 saat3 ders
- son 5 yıl ort.3,53A-
- açılırGüz + Baharson 5 yıl
- 2026-2027 Güz1 şube· 0 boş yer
2026-2027 Güz şubeleri20/20 dolu · %100
- 1Ömer Morgülbu dersteki ortalaması 3,50
- Çar 08:30–09:20EE-214 · yedek
- Çar 09:30–10:20EE-214
- Cum 13:30–15:20EE-214
Dolu · 20/20
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.
Not ortalaması5 yıl 3,53 · 10 yıl 3,51 · 2003'den beri 3,46
- Güz / Bahar ortalaması
- son 5 yıl 3,53
- dikey gölge: şube aralığı · nokta büyüklüğü: öğrenci sayısı
Şubelere göre dağılım
Bir noktanın üstüne gel ya da dokun: şube ve hocası görünür.
Her nokta bir şube. Yatay çizgi en düşük–en yüksek, dikey çizgi ortanca; soluk noktalar 10 öğrenciden az olan şubeler.
Dönem tablosu 13 dönem
| Dönem | Şube | Öğrenci | Ders ort. | Şube aralığı |
|---|---|---|---|---|
| 2025-2026 Bahar | 1 | 20 | 3,60 | 3,60 |
| 2025-2026 Güz | 1 | 17 | 3,68 | 3,68 |
| 2024-2025 Bahar | 1 | 20 | 3,34 | 3,34 |
| 2024-2025 Güz | 1 | 18 | 3,59 | 3,59 |
| 2023-2024 Güz | 1 | 23 | 3,37 | 3,37 |
| 2022-2023 Bahar | 1 | 12 | 3,58 | 3,58 |
| 2022-2023 Güz | 1 | 18 | 3,68 | 3,68 |
| 2021-2022 Bahar | 1 | 14 | 3,60 | 3,60 |
| 2021-2022 Güz | 1 | 9* | 3,41 | 3,41 |
| 2020-2021 Güz | 1 | 14 | 3,40 | 3,40 |
| 2019-2020 Güz | 1 | 15 | 3,38 | 3,38 |
| 2018-2019 Güz | 1 | 13 | 3,45 | 3,45 |
| 2017-2018 Güz | 1 | 16 | 3,58 | 3,58 |
Dönem ortalaması STARS'ın "Course GPA" değeri (o dönemin tüm şubeleri). Çok yıllık ortalama dönem ortalamalarının öğrenci sayısıyla ağırlıklı ortalaması; "son 5 yıl" içinde bulunulan akademik yıldan önceki 5 tam yıl. 10 öğrenciden az olan dönemler (*) dahil ama soluk. Final tekrar dönemleri dahil değil.
Hocalara göre2021–2026 · 3 hoca
- Ömer Morgülbu dönem2 dönem · 40 öğrenci · son 2025-2026 Güz3,50
- Tolga Çukur6 dönem · 91 öğrenci · son 2025-2026 Bahar3,59
- Erdem Koyuncu1 dönem · 20 öğrenci · son 2024-2025 Bahar3,34
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 Tolga Çukur
All in-class and take-home assignments should be completed and submitted. Grades, except the final exam, should justify a letter grade of D or better. (Note that meeting this criterion does not guarantee that you will eventually pass the course. Your letter grade still depends on your overall performance including the final.)
syllabus'taki metin, olduğu gibiECTS iş yükü: dönem başına 157 saat.
Ders içeriği
Biological neural networks. Artificial neural networks. Basic neuron. Modeling the single neuron. Feed-forward architectures. Recurrent neural networks. Restricted boltzmann machines. Learning algorithms. Back propagation. Contrastive divergence. Optimization and generalization for neural networks. Autoencoders. Deep belief networks. Convolutional neural networks. Long short-term memory networks. Self-attention and transformers. Adversarial networks.
Haftalık konular 14 hafta
- Primer on Linear Algebra, Probability and Optimization for Machine Learning / Introduction to Neural Networks (NNs)
- Neurons: Biophysical and Mathematical Models
- Neural Network Structures: Perceptrons
- Learning Algorithms , Supervised, Unsupervised, Reinforcement Learning
- Training Single Layer NNs
- Training Multilayer NNs: Back Propagation, Empirical Risk Minimization
- Optimization Methods and Generalization
- Recurrent Neural Networks (RNNs): BP Through Time, LSTM
- Restricted Boltzmann Machines (RBMs): Contrastive Divergence
- Autoencoders: Denoising, Contractive, Stacked NNs
- Deep Learning: Deep Autoencoders, Deep Belief Networks
- Vision Models: Convolutional NNs for Computer Vision
- Language Models: RNNs for Natural Language Processing
- Generative Modeling: Adversarial Models, Variational Models, Diffusion Probabilistic Models
Ders kitabı 2
- Required - Textbook: Deep Learning, Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville, 2016, The MIT Press
- Recommended - Textbook: Neural Networks : A Comprehensive Foundation, S. Haykin, 1999/2nd , Macmillan
Sık sorulanlar
EEE 543 dersinin ön koşulu nedir?
STARS kataloğunda EEE 543 için ön koşul belirtilmemiş.
EEE 543 kaç kredi, kaç ECTS?
EEE 543 3 Bilkent kredisi ve 5 ECTS. Haftalık 3 saat yüz yüze ders.
EEE 543 hangi dönemlerde açılır?
Genelde Güz ve Bahar'da açılır, son 5 yılda yaz okulunda açılmadı. 2026-2027 Güz döneminde 1 şube ile açık.
EEE 543 not ortalaması kaç?
EEE 543 dersinin son 5 akademik yıldaki ortalaması 3,53 (A-); 151 öğrencinin notundan, STARS'ın dönem ortalamaları öğrenci sayısıyla ağırlıklandırılarak hesaplandı.
EEE 543 FZ şartı nedir?
2026-2027 Güz syllabus'ına göre: All in-class and take-home assignments should be completed and submitted. Grades, except the final exam, should justify a letter grade of D or better. (Note that meeting this criterion does not guarantee that you will eventually pass the course. Your letter grade still depends on your overall performance including the final.)
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.