EEE 543 Bilkent – Neural Networks: Şubeler, Hocalar, Not Hesaplama
EEE 543 (Neural Networks) Bilkent Elektrik-Elektronik Mühendisliği dersi. 2026-2027 Güz döneminde 1 şube açıldı. Son 5 yıl ortalaması 3,53 (A-).
- Bölüm
- EEE · Elektrik-Elektronik Mühendisliği
- Kredi / ECTS
- 3 kredi · 5 ECTSİş yükü 157 saat/dönem
- Haftalık saat
- 3 saat yüz yüze ders
- 2026-2027 Güz
- 1 şube · 20 kontenjan, %100 dolu
- Açıldığı dönemler
- Genelde Güz ve Bahar'da açılır, son 5 yılda yaz okulunda açılmadı.
- Son 5 yıl ortalaması
- 3,53 (A-)→ son 2 yıl 3,55, önceki 3 yıl 3,52
2026-2027 Güz şubeleri ve hocaları
1 şube. Saatler STARS offerings verisinden alınır; yedek (spare) saatler normal ders saati gibi programa dahildir.
| Şube | Hoca | Gün / Saat | Derslik | Kontenjan |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Ömer Morgülgeçmiş ortalaması 3,50 (A-) | Çarşamba 08:30-10:20, Cuma 13:30-15:201 saati yedek (spare) saat | EE-214 | 20/20 (dolu) |
EEE 543 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
- 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
EEE 543 değerlendirme ve FZ şartı
2026-2027 Güz syllabus'ı, koordinatör Tolga Çukur.
FZ şartı
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.)
Kaynak: STARS syllabus. Metinler olduğu gibi aktarılır; dönem içinde değişebilir.
EEE 543 not ortalaması: dönemlere göre
Son 5 yıl 3,53 · son 10 yıl 3,51 · tüm dönemler (2003'den beri) 3,46 · ortalama sınıf 17 öğrenci.
Nokta büyüklüğü öğrenci sayısını gösterir; soluk noktalar 10 öğrenciden az olan dönemler.
Dönem tablosu (13 dönem)
| Dönem | Şube | Öğrenci | Ders GPA | Şube GPA (min–max) |
|---|---|---|---|---|
| 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" değeridir (o dönemin tüm şubeleri). Dönemler arası ortalama dönem ortalamalarının öğrenci sayısıyla ağırlıklı ortalamasıdır; "son 5 yıl" içinde bulunulan akademik yıldan önceki 5 tam yıldır. Şube ortalaması STARS "Section GPA"dır ve tek sayıya indirilmez. 10 öğrenciden az olan dönemler (*) ortalamaya dahildir ama soluk gösterilir. Final tekrar dönemleri dahil değildir.
Şubelere göre dağılım
Son 5 akademik yılda EEE 543 şubelerinin ortalamaları. Dönem seçerek karşılaştırabilirsin.
Bir noktanın üzerine gelince (ya da dokununca) şube ve hoca görünür.
Her nokta bir şube (STARS şube GPA'sı). Yatay çizgi en düşük–en yüksek, dikey çizgi medyan; soluk noktalar 10 öğrenciden az olan şubeler.
Hocalara göre EEE 543
Son 5 akademik yılda (2021–2026) bu dersi veren hocalar ve 2026-2027 Güz hocaları.
| Hoca | Dönem | Öğrenci | Şube ortalaması | Son verdiği |
|---|---|---|---|---|
| Ömer Morgülbu dönem | 2 | 40 | 3,50 | 2025-2026 Güz |
| Tolga Çukur | 6 | 91 | 3,59 | 2025-2026 Bahar |
| Erdem Koyuncu | 1 | 20 | 3,34 | 2024-2025 Bahar |
Şube ortalaması: hocanın tek başına verdiği şubelerin öğrenci sayısıyla ağırlıklı STARS şube GPA'sı. Soluk satırlar 20 öğrenciden az notlu veriye dayanır.
Programına ekle
EEE 543 dersini ders programı oluşturucuya ekleyip çakışmasız kombinasyonları görebilirsin.
Sıkça sorulan sorular
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 bilgisi değişebilir; kesin bilgi için SRS'yi kontrol edin.