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.

Kredi3ECTS5FakülteFaculty of EngineeringBölümComputer EngineeringMateryal18KoordinatörAbdullah 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)

→ STARS müfredatı (resmi syllabus)

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

Bu dersi alınca · 4 öğrenme çıktısı

Apply knowledge of mathematicsMidterm Final Homework Project
Design and conduct experiments on algorithm time complexity, analyze and interpret the resultsHomework Project
Utilize and extend known algorithms, design paradigms and data structures for the solution of engineering problemsMidterm Final Homework Project
Use modern software systems and toolsHomework Project

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 · 18 parça

ders notu15ödev1

Dosya adlarını yayınlamıyoruz: yükleyenler anonim ama dosya adında isim geçebiliyor. Bu materyaller ders notu hazırlanırken kullanılıyor.

Geçmiş GPA dağılımı 33 dönem · ort. 2.49

Dönem	Course CPA
2025-2026 Fall	2.62	2 sec · 133 öğr
2024-2025 Fall	2.43	2 sec · 130 öğr
2024-2025 Spring	2.51	2 sec · 130 öğr
2023-2024 Fall	2.49	2 sec · 138 öğr
2023-2024 Spring	2.44	1 sec · 65 öğr
2022-2023 Fall	2.57	2 sec · 137 öğr
2022-2023 Spring	2.60	1 sec · 65 öğr
2021-2022 Fall	2.32	2 sec · 125 öğr
2021-2022 Spring	2.43	1 sec · 65 öğr
2020-2021 Fall	2.44	2 sec · 128 öğr

Aggregate course GPA · Bilkent STARS'tan public data. Hoca-bazlı per-section detayı için STARS evaluation report →. Öğrenci anket cevapları KVKK kapsamında defter'de tutulmaz. Tüm derslerin ortalamaları →

Bu dönem · 2026-2027 Güz · 2 şube · 130 kontenjan

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.

Ayşegül Dündar Boral

Pzt10:30–12:20Çar15:30–17:20

kişilik

Ayşegül Dündar Boral

Pzt15:30–17:20Per10:30–12:20

kişilik

programıma ekle → CGPA'ya ekle kayıt tarihleri

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

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

CS 485Deep Generative Networks