defter*
defter / katalog / EEE 543

EEE 543 Neural Networks

A graduate-level deep dive into how neural networks actually learn, starting from a single neuron's math and building up through backprop, recurrence, and attention to the architectures behind modern vision, language, and generative models. The bulk of the work happens in four projects where you implement and train these systems yourself, backed by quizzes that check whether you really understand the optimization and generalization theory underneath. It assumes you are comfortable with linear algebra, probability, and optimization, and serves as the foundation most EEE students need before tackling research in computer vision, NLP, or any ML-adjacent thesis work.

Kredi 3 ECTS 5 Fakülte Mühendislik Fakültesi Bölüm Elektrik-Elektronik Mühendisliği Koordinatör Tolga Çukur

EEE 543 zor mu?

Son 23 dönemde dersin ortalaması 3,47 (425 öğrencinin notu, 4,00 üzerinden), yani sınıf ortalaması B+ civarında. Zorluk hocaya ve şubeye göre değişir; ölçülebilir olan bu sayı. Diğer derslerle karşılaştır →

EEE 543 dersinin ön koşulu var mı?

Bilkent kataloğunda bu ders için ön koşul yazılı değil.

EEE 543 bu dönem kim veriyor?

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

EEE 543 dersinde hangi kitap okunuyor?

İzlencede zorunlu kitap: Deep Learning, Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville, 2016, The MIT Press. İzlence toplam 2 kaynak sayıyor.

EEE 543 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 için convolutional networks
Vision Models: Convolutional NNs for Computer Vision
vision modelsconvolutional neural networkcomputer vision
Hafta 137–13 Ara
Dil modelleri: RNN tabanlı NLP
Language Models: RNNs for Natural Language Processing
language modelRNNnatural language processing
Hafta 1414–20 Ara
Generative modeling yaklaşımları
Generative Modeling: Adversarial Models, Variational Models, Diffusion Probabilistic Models
adversarial modelsvariational modelsdiffusion probabilistic models

Önerilen kaynaklar 2 kitap

📕
Zorunlu
Deep Learning, Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville, 2016, The MIT Press
📖
Önerilen
Neural Networks : A Comprehensive Foundation, S. Haykin, 1999/2nd, Macmillan

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 543 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. 3.47

DönemDers ort.
2025-2026 Spring 3.60 1 şube · 20 öğr
2025-2026 Fall 3.68 1 şube · 17 öğr
2024-2025 Spring 3.34 1 şube · 20 öğr
2024-2025 Fall 3.59 1 şube · 18 öğr
2023-2024 Fall 3.37 1 şube · 23 öğr
2022-2023 Spring 3.58 1 şube · 12 öğr
2022-2023 Fall 3.68 1 şube · 18 öğr
2021-2022 Spring 3.60 1 şube · 14 öğr
2021-2022 Fall 3.41 1 şube · 9 öğr
2020-2021 Fall 3.40 1 şube · 14 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 543 raporu · Bilkent VPN bilgisi. Öğrenci anket cevaplarını defter'de tutmuyoruz. Tüm derslerin ortalamaları →

Bu dönem · 2026-2027 Güz · 1 şube · 20 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
▾ 20 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

Aynı koddan diğer dersler · katalogda 75 EEE dersi · tüm EEE dersleri →