| Ders Adı | Kodu | Verildiği Yıl | Verildiği Yarıyıl | Süresi (T+U) | Yerel Kredisi | AKTS Kredisi |
| Doğal Dil İşlemeye Giriş | CENG 493 | | | 3 + 0 | 3 | 5,00 |
| |
| Ders Bilgileri |
| Dersin Öğretim Dili | İngilizce |
| Dersin Seviyesi | Lisans |
| Dersin Türü | |
| Dersin Veriliş Biçimi | Yüz Yüze |
| |
Dersin Öğrenme Kazanımları:
Bu dersi başarı ile tamamlayan öğrenciler: |
| 1. Gerçek dünya problemlerini NLP kapsamında daha küçük alt problemlere ayırma, temel NLP görevlerini gerçekleştirmek için mevcut doğal dil işleme araçlarını kullanma ve potansiyel çözümleri belirleme becerisi kazanma. |
| 2. Doğal dil işlemede makine öğrenimi tekniklerinin ve derin öğrenme modellerinin temel kullanım alanlarını öğrenme. |
| 3. Doğal dil işleme alanındaki terminolojiye, geniş bir kavram yelpazesine ve görevlere aşina olma. |
| 4. Çeşitli doğal dil işleme görevleri ve uygulamaları için kullanılan yöntemleri ve metrikleri kavrama. |
| 5. Kök bulma (stemming), n-gram'lar, kelime türü etiketleme (POS tagging) ve ayrıştırma (parsing) gibi doğal dil işleme kavram ve yöntemlerini kullanarak metinlerden otomatik olarak bilgi çıkarma becerisini kazanma. |
| |
| Dersin Önkoşulları ve Birlikte Alınması Gereken Dersler | Yok |
| Daha Önce Alınmış Olması Önerilen Dersler | Yok |
| |
Dersin Tanımı:
Doğal dil işleme (NLP), bilgi çağında kilit bir teknoloji konumundadır. NLP alanındaki son gelişmeler, metin çevirisi, soru cevaplama ve sözlü konuşma gibi görevleri gerçekleştirebilen sistemlerin ortaya çıkmasına yol açmıştır. Bu ders, öğrencilere NLP'nin temel bir kavrayışını sağlamak üzere tasarlanmış olup, çeşitli NLP problemlerini ele almak için standart çerçeveleri, algoritmaları ve teknikleri kapsamaktadır. Müfredat; dil modelleme, temsil öğrenimi, metin sınıflandırma, dizi etiketleme, sözdizimsel ayrıştırma, makine çevirisi ve soru cevaplama gibi konuları, özellikle son dönem derin öğrenme yaklaşımlarına vurgu yaparak inceleyecektir. Bu ders aracılığıyla öğrenciler, NLP kavramları, yöntemleri, algoritmaları, uygulamaları ve NLP için derin öğrenme alanındaki en güncel araştırmalara kapsamlı bir giriş elde edeceklerdir. |
| |
Üretken Yapay Zeka Kullanımı:
Öğrenciler bu derste anlatılanları pekiştirme ve öğrenme amaçlı yapay zeka araçlarını kullanabilirler. Ama ödev, proje ve sınav sorularının çözümlerinde bu araçlardan faydalanamazlar. |
| |
| Dersin İçeriği (Haftalık Konu Dağılımı): |
| |
| Hafta | Konu |
| 1 | Doğal Dil İşlemeye Giriş |
| 2 | Temel Metin İşleme |
| 3 | N-gram Dil Modelleri |
| 4 | Naive Bayes Sınıflandırması |
| 5 | Lojistik Regresyon Sınıflandırması |
| 6 | Sözcüksel Anlambilim |
| 7 | Kelime Gömme Yöntemleri |
| 8 | Kelime Gömme Yöntemleri |
| 9 | Kelime Sınıfları ve Kelime Türü Etiketleme |
| 10 | Gizli Markov Modelleri |
| 11 | Anlamsal Analiz |
| 12 | Özetleme |
| 13 | Otomatik Çeviri |
| 14 | Doğal Dil Üretimi |
| |
| Kaynaklar: |
| Jurafsky, D., & Martin, J. H. (2018). Speech and Language Processing: An Introduction to Natural Language Processing, Computational Linguistics, and Speech Recognition (3rd ed.). Pearson-Prentice Hall. |
| |
| Diğer Kaynaklar: |
| Eisenstein, J. (2019). Introduction to Natural Language Processing. MIT Press. |
| |
| Öğretim Yöntem ve Teknikleri: |
| PowerPoint sunumları haftalık olarak paylaşılacaktır. Öğrencilerin, ders materyalleri hakkındaki sorularını yöneltmek için çevrimiçi tartışma forumunu kullanmaları teşvik edilmektedir. |
| |
| Değerlendirme Sistemi: |
| Yöntem | Adet | Katkı (%) |
| Proje | 1 | %50 |
| Final Sınavı | 1 | %50 |
| |
| Ders İşbaşı Eğitimi (iş yerinde eğitim) Gerektiriyor mu? |
| Gerektirmiyor |
| |
Dersin AKTS İş Yükü:
|
| # | Aktivite | Adet | Süre (Saat) | İş Yükü |
| 1 | Derslere Katılım (haftalık bazda) | 14 | 3,00 | 42,00 |
| 2 | Laboratuvarlara/Derslere Katılım (haftalık bazda) | 0 | 0,00 | 0,00 |
| 3 | Notların önceden hazırlanması ve son haline getirilmesi (haftalık bazda) | 14 | 1,00 | 14,00 |
| 4 | İlgili materyalin toplanması ve seçilmesi (bir kez) | 1 | 3,00 | 3,00 |
| 5 | İlgili materyalin kendi kendine incelenmesi (haftalık bazda) | 14 | 1,00 | 14,00 |
| 6 | Ev ödevleri | 0 | 0,00 | 0,00 |
| 7 | Sınavlara Hazırlık | 0 | 0,00 | 0,00 |
| 8 | Ara Sınavlara Hazırlık (Sınavların süresi dahil) | 0 | 0,00 | 0,00 |
| 9 | Dönem Ödevi/Vaka Çalışması Raporunun Hazırlanması (sözlü sunum dahil) | 0 | 0,00 | 0,00 |
| 10 | Dönem Projesi/Saha Çalışması Raporunun Hazırlanması (sözlü sunum dahil) | 1 | 25,00 | 25,00 |
| 11 | Final Sınavına Hazırlık (sınav süresi dahil) | 1 | 25,00 | 25,00 |
| |
Dersin Program Yeterlilikleri vs. Öğrenme Kazanımları:
|
| # | Program Yeterlilikleri | Katkı (0-4) |
| 1 | Matematik, fen bilimleri, temel mühendislik, bilgisayarla hesaplama ve ilgili mühendislik disiplinine özgü konularda bilgi; bu bilgileri, karmaşık mühendislik problemlerinin çözümünde kullanabilme becerisi. | 3 |
| 2 | Karmaşık mühendislik problemlerini, temel bilim, matematik ve mühendislik bilgilerini kullanarak ve ele alınan problemle ilgili BM Sürdürülebilir Kalkınma Amaçlarını gözeterek tanımlama, formüle etme ve analiz becerisi. | 3 |
| 3 | Karmaşık mühendislik problemlerine yaratıcı çözümler tasarlama becerisi; karmaşık sistemleri, süreçleri, cihazları veya ürünleri gerçekçi kısıtları ve koşulları gözeterek, mevcut ve gelecekteki gereksinimleri karşılayacak biçimde tasarlama becerisi. | 2 |
| 4 | Karmaşık mühendislik problemlerinin analizi ve çözümüne yönelik, tahmin ve modelleme de dahil olmak üzere, uygun teknikleri, kaynakları ve modern mühendislik ve bilişim araçlarını, sınırlamalarının da farkında olarak seçme ve kullanma becerisi. | 4 |
| 5 | Karmaşık mühendislik problemlerinin incelenmesi için literatür araştırması, deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama dahil, araştırma yöntemlerini kullanma becerisi. | 4 |
| 6 | Mühendislik uygulamalarının BM Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları kapsamında, topluma, sağlık ve güvenliğe, ekonomiye, sürdürülebilirlik ve çevreye etkileri hakkında bilgi; mühendislik çözümlerinin hukuksal sonuçları konusunda farkındalık. | 0 |
| 7 | Mühendislik meslek ilkelerine uygun davranma, etik sorumluluk hakkında bilgi; hiçbir konuda ayrımcılık yapmadan, tarafsız davranma ve çeşitliliği kapsayıcı olma konularında farkındalık. | 0 |
| 8 | Bireysel olarak ve disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda (yüz yüze, uzaktan veya karma) takım üyesi veya lideri olarak etkin biçimde çalışabilme becerisi. | 0 |
| 9 | Hedef kitlenin çeşitli farklılıklarını (eğitim, dil, meslek gibi) dikkate alarak, teknik konularda sözlü, yazılı etkin iletişim kurma becerisi. | 0 |
| 10 | Proje yönetimi ve ekonomik yapılabilirlik analizi gibi iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi; girişimcilik ve yenilikçilik hakkında farkındalık. | 0 |
| 11 | Bağımsız ve sürekli öğrenebilme, yeni ve gelişmekte olan teknolojilere uyum sağlayabilme ve teknolojik değişimlerle ilgili sorgulayıcı düşünebilmeyi kapsayan yaşam boyu öğrenme becerisi. | 0 |