defter*
defter / katalog / CS 464

CS 464 Introduction to Machine Learning

CS 464 is your first principled look at how machines learn patterns from data, the course treats classification, regression, and clustering as one unified problem of fitting models under uncertainty, so you spend as much time on the probability and loss-function reasoning behind an algorithm as on the algorithm itself. Expect three substantive homeworks (math derivations plus Python/PyTorch implementations on Colab), a midterm, a final, and a term project where you take a real dataset end-to-end. It assumes you are comfortable with linear algebra, probability, and Python, and it is the standard gateway into CS 4xx/5xx electives on deep learning, NLP, and computer vision, basically the prerequisite that makes the rest of the AI track legible.

Kredi 3 ECTS 5 Fakülte Mühendislik Fakültesi Bölüm Bilgisayar Mühendisliği Materyal 18 Koordinatör Abdullah Ercüment Çiçek
Ön koşul (CS 102 veya CS 114 veya CS 115) ve (MATH 225 veya MATH 220 veya MATH 224 veya MATH 241) ve (MATH 230 veya MATH 255 veya MATH 260)

CS 464 zor mu?

Son 34 dönemde dersin ortalaması 2,49 (2.712 öğrencinin notu, 4,00 üzerinden), yani sınıf ortalaması C+ civarında. Zorluk hocaya ve şubeye göre değişir; ölçülebilir olan bu sayı. Diğer derslerle karşılaştır →

CS 464 dersinde kaç midterm var, ağırlıkları ne?

İzlencede 1 midterm var, ağırlığı %35. Final %40. Kalan %25 dersin öteki kalemlerinde. Tam dağılım aşağıda.

CS 464 dersinin ön koşulu var mı?

Evet. Bilkent kataloğuna göre ön koşulu: (CS 102 veya CS 114 veya CS 115) ve (MATH 225 veya MATH 220 veya MATH 224 veya MATH 241) ve (MATH 230 veya MATH 255 veya MATH 260).

CS 464 bu dönem kim veriyor?

2026-2027 Güz döneminde 2 şube açık, dersi Ayşegül Dündar Boral veriyor. Şube saatleri ve kontenjanlar aşağıda.

CS 464 kaç kredi?

3 Bilkent kredisi, 5 AKTS.

Haftalık müfredat 14 hafta

Hafta 114–20 Eyl
Machine learning'e giriş
Introduction to Machine Learning
machine learning
Hafta 221–27 Eyl
Olasılık-istatistik tekrarı ve estimation
Probability/Statistics Review and Estimation
olasılıkistatistikestimation
Hafta 328 Eyl – 4 Eki
Naive Bayes classifier
Naive Bayesclassifier
Hafta 45–11 Eki
Feature selection: öznitelik seçimi
Feature Selection
feature selection
Hafta 512–18 Eki
Feature extraction ve performance metrics
Feature Extraction and Performance Metrics
feature extractionperformance metrics
Hafta 619–25 Eki
Google Colab kullanım eğitimi
Google Colab Tutorial
Google Colab
Hafta 726 Eki – 1 Kas
Linear regression
Hafta 82–8 Kas
Logistic regression modeli
Logistic Regression
logistic regression
Hafta 99–15 Kas
SVM
Hafta 1016–22 Kas
Neural networks (yapay sinir ağları)
Neural Networks
neural networks
Hafta 1123–29 Kas
İlerleme Sunumları ve PyTorch Tutorial
Progress Presentations and PyTorch Tutorial
progress presentationPyTorch
Hafta 1230 Kas – 6 Ara
Karar ağaçları (decision trees)
Decision Trees
decision trees
Hafta 137–13 Ara
Ensemble Learning Yöntemleri
Ensemble Learning
ensemble learning
Hafta 1414–20 Ara
Clustering ve proje sunumları
Clustering and Project Presentations
clusteringproje sunumları

Değerlendirme 100% · 4 adım

35%
40%
10%
15%
Midterm 35%
Final 40%
Homework 10%
Project 15%
en büyük tek kalem %40 · sınav ağırlığı %75 · 34 dönem ortalaması 2.49 (2712 öğrenci) nasıl hesaplanıyor
Notunu hesapla
KalemAğırlık Notun (100 üzerinden)
Midterm%35
Final%40
Homework%10
Project%15
Bildiğin notları gir; girmediklerin hesaba katılmaz.

Ağırlıklar CS 464 izlencesinden. Hocanın bu dönemki dağılımı farklı olabilir; bağlayıcı olan ders izlencesidir. Harf notu sınırlarını hoca belirliyor, o yüzden hedefi sen giriyorsun. İzlencede FZ şartı var, sayfanın sonundaki kutuda.

Bu dersi alınca · 4 öğrenme çıktısı

Bilkent'in resmî syllabus'ünden. Sağdaki etiket o çıktının hangi değerlendirmeyle ölçüldüğünü söylüyor.

🤖 GenAI politikası

We follow the Generative AI policy guideline of Bilkent University which can be found here: https://w3.bilkent.edu.tr/bilkent/generative-artificial-intelligence-genai-guideline/

Ders notları · hazırlanıyor

CS 464 için 18 materyal toplandı, not henüz yazılmadı.

Defter ekibi bu dersin materyallerinden tek bir tutarlı ders notu hazırlıyor. Aşağıda ne toplandığını görebilirsin; eksik bulduğun bir şey varsa eklersen sentez daha iyi olur.

materyalleri gör ↓

Paylaşılan materyaller

ders notu15ödev1diğer2

Bu materyalleri indiremezsin: ham dosyaları yayınlamıyoruz, burada indirilecek bir arşiv yok. Dosya adlarını da yazmıyoruz — yükleyenler anonim ama dosya adında isim geçebiliyor. Elimizde ne olduğunu göstermek için yalnız türlerini ve sayılarını basıyoruz: 18 parça. Bu materyallerden henüz bir ders notu yazılmadı.

Geçmiş GPA dağılımı 34 dönem · ort. 2.49

DönemDers ort.
2025-2026 Spring 2.51 3 şube · 169 öğr
2025-2026 Fall 2.62 2 şube · 133 öğr
2024-2025 Spring 2.51 2 şube · 130 öğr
2024-2025 Fall 2.43 2 şube · 130 öğr
2023-2024 Spring 2.44 1 şube · 65 öğr
2023-2024 Fall 2.49 2 şube · 138 öğr
2022-2023 Spring 2.60 1 şube · 65 öğr
2022-2023 Fall 2.57 2 şube · 137 öğr
2021-2022 Spring 2.43 1 şube · 65 öğr
2021-2022 Fall 2.32 2 şube · 125 öğr

Dersin dönem ortalaması, o dönemin bütün şubeleri birlikte. Kaynak STARS'ın ders değerlendirme raporu. Rapor yalnız kampüs ağından ya da Bilkent VPN ile açılıyor: CS 464 raporu · Bilkent VPN bilgisi. Öğrenci anket cevaplarını defter'de tutmuyoruz. Tüm derslerin ortalamaları →

Bu dönem · 2026-2027 Güz · 2 şube · 124 kontenjan · 0 boş

haftada 3 saat ders

Haftalık ızgarada 4 saat görünüyor, kayıt sistemi dersi 3 saat yazıyor. Aradaki 1 saat yedek saat: Bilkent programlarında derse genelde bir fazla saat ayrılır ve çoğu zaman kullanılmaz. Hangisinin düşeceği dönem başlayınca belli olur.

1
Pzt10:30–12:20B-104Çar15:30–17:20B-104
0
kontenjan doldu
▾ 62 doldu · 21 gün
2
Pzt15:30–17:20EE-03Per10:30–12:20EE-03
0
kontenjan doldu
▾ 62 doldu · 21 gün
Her dönem açılıyorSon yıllarda 16 güz ve 18 bahar döneminde açılmış. Yaz okulunda da 2 kez açılmış. Kaçırırsan bir sonraki dönem tekrar bulabilirsin.

⚠️ FZ engelleyen şartlar

Students must get at least 30/100 from the midterm to qualify for the final exam.

Hocalar 1 bu dönem · 9 geçmiş

Bu dönem (2026-2027 Fall) · 2 section
Ayşegül Dündar Boral ×2
Geçmişte ders veren (9 kişi)
Abdullah Ercüment Çiçek, Sinem Sav, Shervin Rahimzadeh Arashloo, Mehmet Koyutürk, Öznur Taştan Okan, Ramazan Gökberk Cinbiş, Aynur Dayanık, İlyas Çiçekli, Çiğdem Gündüz Demir

Bu ders 13 programın seçmeli havuzunda.

Engineering Elective Makine Mühendisliği · havuzda 53 ders EEE Expanded Elective Elektrik-Elektronik Mühendisliği · havuzda 68 ders Technical Elective Bilgisayar Mühendisliği · havuzda 85 ders

ve 10 program daha.

Havuz listesi bölümün QME müfredatından; en küçük havuzlar önce yazılıyor, çünkü büyük "serbest seçmeli" havuzunda olmak dersi anlatmıyor. Seçmeli havuzunda olmak o dersi alabileceğin anlamına gelmez: ön koşul ve kontenjan ayrıca geçerli.

Bunu alınca açılanlar · 1 ders CS 464'i ön koşul sayıyor

Aynı koddan diğer dersler · katalogda 78 CS dersi · CS nedir?