GERİ DÖN
Ders Öğretim Planı
| Dersin Kodu | Dersin Adı | Dersin Türü | Yıl | Yarıyıl | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|
| MFBİM4024 | Doğal Dil İşlemeye Giriş | Seçmeli Ders Grubu | 4 | 8 | 5,00 |
Dersin Seviyesi
Lisans
Dersin Sunulduğu Dil
Türkçe
Dersin Amacı
Doğal dil işleme (NLP), bilgi çağında büyük önem taşıyan bir teknoloji haline gelmiştir. Son dönemde bu alandaki gelişmeler, metin çevirisi, soru yanıtlaması ve sözlü iletişim gibi görevleri yerine getirebilen sistemlerin ortaya çıkmasına zemin hazırlamıştır. Bu ders, öğrencilere NLP alanında standart çerçeveler, algoritmalar ve teknikler üzerinden temel bilgiler sunmayı amaçlamaktadır. Müfredat, dil modelleme, temsil öğrenimi, metin sınıflandırma, dizi etiketleme, sözdizimsel ayrıştırma, makine çevirisi ve soru yanıtlama gibi konuları içerecek ve özellikle derin öğrenme yaklaşımlarına odaklanacaktır. Bu sayede öğrenciler, NLP'nin temel kavramları, yöntemleri ve uygulamaları hakkında kapsamlı bir anlayış geliştirmekle birlikte, derin öğrenme alanındaki yenilikçi yöntemler konusunda da bilgi sahibi olacaklardır
Dersi Veren Öğretim Görevlisi Görevlileri
Dr.Öğr.Ü. Taner UÇKAN
Öğrenme Çıktıları
| 1 | NLP'de gerçek dünyadaki bir problemi alt problemlere ayırma, temel NLP'yi yürütmek için mevcut doğal dil işleme araçlarını kullanma ve potansiyel çözümleri belirleme. |
| 2 | NLP'de makine öğrenimi tekniklerinin ve derin öğrenme modellerinin ana kullanımları hakkında bilgi edinme. |
| 3 | Metin temsili, temsil öğrenme teknikleri, metin madenciliği, dil modelleme ve benzerlik tespiti gibi NLP alt problemlerinin üstesinden gelmek için en son yöntemleri açıklamak ve çeşitli doğal dil işleme görevleri ve uygulamaları için yöntemler ve metrikler hakkında bir anlayış kazanmak. |
Öğrenim Türü
Birinci Öğretim
Dersin Ön Koşulu Olan Dersler
Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar
[Yok]
Dersin İçeriği
Bu ders, Doğal Dil İşlemeye (NLP) giriş niteliğindeki temel konuları içermektedir. Ders programı, dilbilim temelleri, düzenli ifadeler, metin normalizasyonu ve düzenleme mesafesi gibi konularla başlamaktadır. Ayrıca N-gram modelleri, makine öğrenmesi temelleri ve metin sınıflandırma teknikleri üzerine de odaklanılacaktır. Naive Bayes ve lojistik regresyon gibi yöntemler, vektör anlambilimi ve yoğun kelime gömüleri gibi konular da ele alınacakt
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
| Hafta | Teorik | Uygulama | Laboratuvar |
|---|---|---|---|
| 1 | Doğal Dil İşlemeye (DDİ) Giriş | ||
| 2 | Linguistik Temeler, Regular Exp., Metin Normalizasyonu, Düzenleme Mesafesi | ||
| 3 | N-gram Modeller | ||
| 4 | Makine Öğrenmesi Temelleri, Metin Sınıflandırma | ||
| 5 | Vektör Anlambilimi ve Yoğun Sözcük Gömüleri | ||
| 6 | Yapay Sinir Ağları ve Nöral Dil Modelleri | ||
| 7 | Konuşma Parçaları ve Adlandırılmış Varlıklar için Sıra Etiketleme | ||
| 8 | Sınav Haftası | ||
| 9 | RNNs and LSTMs | ||
| 10 | Dönüştürücüler ve Önceden Eğitilmiş Dil Modelleri, İnce Ayar ve Maskelenmiş Dil Modelleri | ||
| 11 | Makine Çevirisi, Soru Yanıtlama ve Bilgi Edinme | ||
| 12 | Sohbet Robotları ve Diyalog Sistemleri, Otomatik Konuşma Tanıma ve Metinden Konuşmaya Dönüşüm | ||
| 13 | Bağlamdan Bağımsız Dilbilgileri, Oluşum Ayrıştırma, Bağımlılık Ayrıştırma, Cümle Anlamının Mantıksal Gösterimleri |
Ders Kitabı Malzemesi Önerilen Kaynaklar
Planlanan Öğrenme Aktiviteleri ve Metodları
Değerlendirme
| Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri | Adet | Değer |
|---|---|---|
| Ara Sınav | 1 | 100 |
| Toplam | 100 | |
| Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri | Adet | Değer |
| Final Sınavı | 1 | 100 |
| Toplam | 100 | |
| Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri | 40 | |
| Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri | 60 | |
Staj Durumu
İş Yükü Hesaplaması
| Etkinlikler | Sayısı | Süresi (saat) | Toplam İş Yükü (saat) |
|---|---|---|---|
| Ara Sınav | 1 | 3 | 3 |
| Final Sınavı | 1 | 3 | 3 |
| Derse Katılım | 14 | 3 | 42 |
| Problem Çözümü | 14 | 2 | 28 |
| Bireysel Çalışma | 10 | 2 | 20 |
| Ödev Problemleri için Bireysel Çalışma | 1 | 5 | 5 |
| Ara Sınav İçin Bireysel Çalışma | 1 | 7 | 7 |
| Final Sınavı içiin Bireysel Çalışma | 1 | 14 | 14 |
| Toplam İş Yükü (saat) | 122 | ||
Program ve Öğrenme Çıktıları İlişkisi
| PÇ 1 | PÇ 2 | PÇ 3 | PÇ 4 | PÇ 5 | PÇ 6 | PÇ 7 | PÇ 8 | PÇ 9 | PÇ 10 | PÇ 11 | PÇ 12 | PÇ 13 | PÇ 14 | PÇ 15 | PÇ 16 | |
| ÖÇ 1 | 4 | 5 | 4 | 5 | 5 | 4 | 5 | 5 | 4 | 5 | 5 | 4 | 5 | 5 | 4 | 4 |
| ÖÇ 2 | 4 | 5 | 5 | 5 | 4 | 5 | 4 | 5 | 4 | 5 | 4 | 5 | 4 | 5 | 4 | 5 |
| ÖÇ 3 | 5 | 4 | 5 | 4 | 4 | 5 | 4 | 5 | 4 | 5 | 4 | 5 | 4 | 5 | 4 | 5 |
* Katkı Düzeyi : 1 Çok düşük 2 Düşük 3 Orta 4 Yüksek 5 Çok yüksek