defter*
defter / katalog / CTIS 471

CTIS 471 Introduction to Applied Machine Learning

Machine learning here is framed as a decision problem: given some data and a task, figure out which family of algorithm fits, train it sensibly, and prove it actually works. You'll work through weekly homeworks on the standard supervised and unsupervised methods (regression, trees, SVMs, KNN, neural nets, clustering), then pull it together in a term project where you build and present an end-to-end pipeline on a dataset of your choice. The course sits at the applied end of CTIS, so the emphasis is less on deriving the math and more on picking the right method, choosing honest performance metrics, and reading results without fooling yourself.

Kredi 3 ECTS 5 Fakülte Uygulamalı Bilimler Fakültesi Bölüm Bilişim Sistemleri ve Teknolojileri Ön koşul CTIS 310 Koordinatör Seyid Amjad Ali

CTIS 471 dersinde kaç midterm var, ağırlıkları ne?

İzlencede 1 midterm var, ağırlığı %20. Final %27. Kalan %53 dersin öteki kalemlerinde. Tam dağılım aşağıda.

CTIS 471 dersinin ön koşulu var mı?

Evet. Bilkent kataloğuna göre ön koşulu: CTIS 310.

CTIS 471 bu dönem kim veriyor?

2026-2027 Güz döneminde 1 şube açık, dersi Burak Akdemir veriyor. Şube saatleri ve kontenjanlar aşağıda.

CTIS 471 dersinde hangi kitap okunuyor?

İzlencede zorunlu kitap: Pattern Recognition and Machine Learning, C. M. Bishop, 2011, Springer. İzlence toplam 2 kaynak sayıyor.

CTIS 471 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
Linear regression (Ödev 1)
Linear regression. (Homework 1)
linear regression
Hafta 328 Eyl – 4 Eki
Decision tree learning (Ödev 2)
Decision tree learning. (Homework 2)
decision tree learningHomework 2
Hafta 45–11 Eki
Support vector machine'ler, Ödev 3
Support vector machines. (Homework 3)
support vector machineHomework 3
Hafta 512–18 Eki
KNN ve Ödev 4
KNN. (Homework 4)
KNNHomework 4
Hafta 619–25 Eki
Neural networks (Ödev 5)
Neural networks. (Homework 5)
neural networksÖdev 5
Hafta 726 Eki – 1 Kas
Learning theory ve dönem projesi teslimi
Learning theory. (Term project submission 1)
learning theoryterm project
Hafta 82–8 Kas
Ara sınav
MIDTERM EXAM
Hafta 99–15 Kas
Clustering algorithms I
Clustering algorithms I.
clustering algorithms
Hafta 1016–22 Kas
Clustering algorithms II ve Ödev 6
Clustering algorithms II. (Homework 6)
clustering algorithmsÖdev 6
Hafta 1123–29 Kas
Dimensionality reduction teknikleri
Dimensionality reduction techniques.
dimensionality reduction
Hafta 1230 Kas – 6 Ara
Performance metrics (Homework 7)
Performance metrics. (Homework 7)
performance metricsHomework 7
Hafta 137–13 Ara
Term project sunumları ve ikinci teslim
Term project presentations. (Term project submission 2)
term project sunumuterm project submission 2
Hafta 1414–20 Ara
Genel Tekrar
Review.
tekrar

Değerlendirme 100% · 4 adım

28%
20%
25%
27%
Homework Homeworks 28%
Midterm: Essay/written Midterm 20%
Term project Project 25%
Final: Essay/written Final 27%
sınav ağırlığı %47 nasıl hesaplanıyor
Notunu hesapla
KalemAğırlık Notun (100 üzerinden)
Homeworks%28
Midterm%20
Project%25
Final%27
Bildiğin notları gir; girmediklerin hesaba katılmaz.

Ağırlıklar CTIS 471 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.

Önerilen kaynaklar 2 kitap

📕
Zorunlu
Pattern Recognition and Machine Learning, C. M. Bishop, 2011, Springer
📕
Zorunlu
Lecture examples on Moodle, 2024

Bu dersi alınca · 4 öğrenme çıktısı

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

🤖 GenAI politikası

Students are advised to consult their instructors regarding the use of Generative AI tools and their appropriateness in each course. Responsible use of GenAI is encouraged in accordance with Bilkent University's GenAI Guidelines. https://w3.bilkent.edu.tr/bilkent/generative-artificial-intelligence-genai-guideline/

Ders notları · henüz yok

CTIS 471 için defter ekibi henüz not yazmadı.

İlk dosyayı sen atarsan: not, slayt, geçmiş sınav, çözüm, cheat-sheet, ne varsa. defter ekibi öğrenci paylaşımlarından bu dersin notlarını yazar. Drive linki / PDF / ZIP, hepsi olur.

← katalog

Bu dönem · 2026-2027 Güz · 1 şube · 25 kontenjan · 0 boş

haftada 3 saat ders
1
Sal15:30–18:20CE-Z04
0
kontenjan doldu
▾ 25 doldu · 21 gün
Her dönem açılıyorSon yıllarda 2 güz ve 2 bahar döneminde açılmış. Kaçırırsan bir sonraki dönem tekrar bulabilirsin.

⚠️ FZ engelleyen şartlar

In order to qualify for the final exam, students should (i) earn at least 14/28 from the homeworks AND (ii) earn at least 12/25 from the term project.

Hocalar 1 bu dönem · 0 geçmiş

Bu dönem (2026-2027 Fall) · 1 section
Burak Akdemir

Bu ders 3 programın seçmeli havuzunda.

Information Systems Elective Bilişim Sistemleri ve Teknolojileri · havuzda 27 ders Elective Psikoloji · havuzda 960 ders Restricted Elective Ekonomi · havuzda 1011 ders Unrestricted Elective Ekonomi · havuzda 1369 ders

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.

Aynı koddan diğer dersler · katalogda 42 CTIS dersi · CTIS nedir?