defter*
defter / katalog / EEE 443

EEE 443 Neural Networks

EEE 443 builds your understanding of deep learning from the ground up, starting from how a single neuron computes, then layering on backprop, recurrence, convolution, and attention until you can reason about why modern architectures like transformers and diffusion models actually work. Most of your grade comes from four projects where you implement and train these networks yourself, so the math from linear algebra and probability stops being abstract and becomes the thing you debug at 2am. It sits as the natural follow-up to a signals/ML-flavored background and is the course that prepares you for research or industry work in computer vision, NLP, and generative modeling.

Kredi 3 ECTS 5 Fakülte Mühendislik Fakültesi Bölüm Elektrik-Elektronik Mühendisliği Koordinatör Tolga Çukur
Ön koşul EEE 321 veya EEE 391

EEE 443 zor mu?

Son 23 dönemde dersin ortalaması 2,79 (1.150 öğrencinin notu, 4,00 üzerinden), yani sınıf ortalaması B- civarında. Zorluk hocaya ve şubeye göre değişir; ölçülebilir olan bu sayı. Diğer derslerle karşılaştır →

EEE 443 dersinin ön koşulu var mı?

Evet. Bilkent kataloğuna göre ön koşulu: EEE 321 veya EEE 391.

EEE 443 bu dönem kim veriyor?

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

EEE 443 dersinde hangi kitap okunuyor?

İzlencede zorunlu kitap: Deep Learning, Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville, 2016, The MIT Press. İzlence toplam 3 kaynak sayıyor.

EEE 443 kaç kredi?

3 Bilkent kredisi, 5 AKTS.

Haftalık müfredat 14 hafta

Hafta 114–20 Eyl
Machine learning matematiği ve neural network girişi
Primer on Linear Algebra, Probability and Optimization for Machine Learning / Introduction to Neural Networks (NNs)
linear algebraprobabilityoptimizationneural networks
Hafta 221–27 Eyl
Nöronların biyofiziksel ve matematiksel modelleri
Neurons: Biophysical and Mathematical Models
neuronsbiophysical modelsmathematical models
Hafta 328 Eyl – 4 Eki
Neural network yapıları: perceptron
Neural Network Structures: Perceptrons
neural network structuresperceptron
Hafta 45–11 Eki
Öğrenme algoritmaları ve türleri
Learning Algorithms: Supervised, Unsupervised, Reinforcement Learning
supervised learningunsupervised learningreinforcement learning
Hafta 512–18 Eki
Tek katmanlı NN eğitimi
Training Single Layer NNs
single layer NNtraining
Hafta 619–25 Eki
Çok katmanlı NN eğitimi ve back propagation
Training Multilayer NNs: Back Propagation, Empirical Risk Minimization
multilayer NNback propagationempirical risk minimization
Hafta 726 Eki – 1 Kas
Optimization yöntemleri ve generalization
Optimization Methods and Generalization
optimization methodsgeneralization
Hafta 82–8 Kas
Recurrent neural network'ler: BPTT ve LSTM
Recurrent Neural Networks (RNNs): BP Through Time, LSTM
RNNbackpropagation through timeLSTM
Hafta 99–15 Kas
Restricted Boltzmann Machines ve Contrastive Divergence
Restricted Boltzmann Machines (RBMs): Contrastive Divergence
Restricted Boltzmann MachinesRBMContrastive Divergence
Hafta 1016–22 Kas
Autoencoder türleri ve stacked ağlar
Autoencoders: Denoising, Contractive, Stacked NNs
denoising autoencodercontractive autoencoderstacked neural networks
Hafta 1123–29 Kas
Deep learning: autoencoder ve belief networks
Deep Learning: Deep Autoencoders, Deep Belief Networks
deep learningdeep autoencodersdeep belief networks
Hafta 1230 Kas – 6 Ara
Computer vision: convolutional ve transformer ağlar
Vision Models: Convolutional and Transformer Networks for Computer Vision
convolutional networktransformer networkcomputer vision
Hafta 137–13 Ara
Dil modelleri: RNN ve Transformer
Language Models: RNNs and Transformers for Natural Language Processing
language modelRNNTransformernatural language processing
Hafta 1414–20 Ara
Generative modeling yaklaşımları
Generative Modeling: Adversarial Models, Variational Models, Diffusion Probabilistic Models
adversarial modelsvariational modelsdiffusion probabilistic models

Değerlendirme 100% · 6 adım

25%
15%
10%
10%
10%
30%
Quiz Quiz Average 25%
Homework Tutorial Average 15%
Project 4×Project Assignment 1 60%
en büyük tek kalem %30 · sınav ağırlığı %25 · 23 dönem ortalaması 2.79 (1150 öğrenci) nasıl hesaplanıyor
Notunu hesapla
KalemAğırlık Notun (100 üzerinden)
Quiz Average%25
Tutorial Average%15
Project Assignment 1%10
Project Assignment 2%10
Project Assignment 3%10
Final Project%30
Bildiğin notları gir; girmediklerin hesaba katılmaz.

Ağırlıklar EEE 443 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 3 kitap

📕
Zorunlu
Deep Learning, Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville, 2016, The MIT Press
📖
Önerilen
Neural Networks and Learning Machines, Simon S. Haykin, 2009, Upper Saddle River: Pearson Education
📖
Önerilen
Introduction to Artificial Neural Systems, J. M. Zurada, 1992., West Pub. Co

Bu dersi alınca · 4 öğrenme çıktısı

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

🤖 GenAI politikası

Generative AI tools (e.g., large language models, coding assistants, and image-generation tools) may be used for take-home assessments (i.e., tutorial/homework and project assignments) to assist with coding, and improving writing. Any use of generative AI must be clearly disclosed, including the name/version of the tool and a brief description of how it was used. Upon request, students should be ready to provide prompts, outputs, and execution logs pertaining to their genAI use for all assignmen

Ders notları · henüz yok

EEE 443 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

Geçmiş GPA dağılımı 23 dönem · ort. 2.79

DönemDers ort.
2025-2026 Spring 2.97 1 şube · 62 öğr
2025-2026 Fall 3.25 1 şube · 67 öğr
2024-2025 Spring 3.03 1 şube · 64 öğr
2024-2025 Fall 3.34 1 şube · 65 öğr
2023-2024 Fall 3.37 1 şube · 46 öğr
2022-2023 Spring 3.06 1 şube · 30 öğr
2022-2023 Fall 2.67 1 şube · 59 öğr
2021-2022 Spring 2.69 1 şube · 38 öğr
2021-2022 Fall 3.24 1 şube · 53 öğr
2020-2021 Fall 2.87 1 şube · 50 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: EEE 443 raporu · Bilkent VPN bilgisi. Öğrenci anket cevaplarını defter'de tutmuyoruz. Tüm derslerin ortalamaları →

Bu dönem · 2026-2027 Güz · 1 şube · 62 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
Çar08:30–10:20EE-214Cum13:30–15:20EE-214
0
kontenjan doldu
▾ 62 doldu · 21 gün
Genelde sadece güzSon yıllarda 21 kez güz döneminde açılmış, 6 kez bahar. Bu dönem alamazsan bir sonraki güzü beklemen gerekebilir.

⚠️ FZ engelleyen şartlar

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.)

Hocalar 1 bu dönem · 3 geçmiş

Bu dönem (2026-2027 Fall) · 1 section
Ömer Morgül
Geçmişte ders veren (3 kişi)
Erdem Koyuncu, Tolga Çukur, Cem Tekin

Bu ders 13 programın seçmeli havuzunda.

EEE Elective Elektrik-Elektronik Mühendisliği · havuzda 43 ders EEE Expanded Elective Elektrik-Elektronik Mühendisliği · havuzda 68 ders Technical Elective Bilgisayar Mühendisliği · havuzda 85 ders

ve 11 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.

Aynı koddan diğer dersler · katalogda 75 EEE dersi · EEE nedir?