Anasayfa » Akademik Birimler » Elektrik - Elektronik Fakültesi » Bilgisayar Mühendisliği Bölümü » Dersler » Doğal Dil İşlemeye Giriş
Ders AdıKodu Yerel KrediAKTS Ders (saat/hafta)Uygulama (saat/hafta)Laboratuar (saat/hafta)
Doğal Dil İşlemeye GirişBLM458038300
ÖnkoşullarYok
YarıyılGüz, Bahar
Dersin Diliİngilizce, Türkçe
Dersin SeviyesiLisans
Dersin TürüSeçmeli @ Bilgisayar Mühendisliği Lisans Programı (2023 versiyon)
Ders KategorisiUzmanlık/Alan Dersleri
Dersin Veriliş ŞekliYüz yüze
Dersi Sunan Akademik BirimBilgisayar Mühendisliği Bölümü
Dersin KoordinatörüBanu Diri
Dersi Veren(ler)Banu Diri
Asistan(lar)ı
Dersin AmacıDoğal dil ve uygulama alanları ile tanışmak ve konu ile ilgili uygulamalar gerçekleştirmek.
Dersin İçeriğiBiçimbirimsel Analiz; Sözdizimsel Analiz; Dil ve Dil Yapıları; Düzenli Diller; Kelime İşleme Algoritmaları; Makine Öğrenmesi; Text Sınıflandırma; Bilgi Çıkarımı; Bilgiye Erişim; Soru Cevaplama Sistemleri; Eş Dizimlilik
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
  • • Natural Language Understanding, J.Allen, Benjamin-Cummings
  • • Speech and Language Processing, Jurafsky and Martin, Prentice Hall
  • • Foundations of Statistical Natural Language Processing, C. D. Manning, H. Schütze, MIT
  • • Handbook of Natural Language Processing, R. Dale, H. Moisl, H.Somers, Marcel Dekker
Opsiyonel Program BileşenleriYok

Ders Öğrenim Çıktıları

  1. Öğrenci, bilgisayar ortamında doğal dili kullanmanın günlük hayatımıza getireceği kolaylıkları bilecektir.
  2. Öğrenci, doğal dil işleme alanında kullanılan algoritmaları ve yöntemleri öğrenecek ve uygulamalar geliştirecektir.
  3. Öğrenci, yurt dışında ve yurt içerisinde geliştirilmiş olan araçları tanıyacak ve kullanabilecektir.
  4. Öğrenci, doğal dil işlemedeki tüm kavramları öğrenecektir.
  5. Öğrenci, derste öğrendiklerini kullanarak bir proje geliştirecektir.

Ders Öğrenim Çıktısı & Program Çıktısı Matrisi

DÖÇ-1DÖÇ-2DÖÇ-3DÖÇ-4DÖÇ-5
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-----
PÇ-17-----
PÇ-18-----
PÇ-19-----
PÇ-20-----
PÇ-21-----
PÇ-22-----
PÇ-23-----
PÇ-24-----
PÇ-25-----
PÇ-26-----
PÇ-27-----
PÇ-28-----
PÇ-29-----
PÇ-30-----

Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları

HaftaKonularÖn Hazırlık
1Doğal Dil İşlemeye GirişFoundations of Statistical Natural Language Processing Bölüm 1
2Dilbiliminin EsaslarıFoundations of Statistical Natural Language Processing Bölüm 3
3Düzenli Diller- RegEx Internet
4Biçimbilimsel AnalizFoundations of Statistical Natural Language Processing Bölüm 10
5Sözdizimsel AnalizFoundations of Statistical Natural Language Processing Bölüm 10
6Dil ModelleriHandbook of Natural Language Processing, R. Dale, H. Moisl, H.Somers, Marcel Dekker
7Makine Öğrenmesine Introduction to Machine Learning, MIT
8Ara Sınav 1 / Uygulama veya Konu Tekrarı
9Derin Öğrenme MimarileriInternet Kaynakları
10Metin SınıflandırmaFoundations of Statistical Natural Language Processing Bölüm 16
11Bilgi ÇıkarımıFoundations of Statistical Natural Language Processing Bölüm 15
12Bilgiye ErişimFoundations of Statistical Natural Language Processing Bölüm 15
13Soru Cevaplama SistemleriSpeech and Language Processing Bölüm 23
14EşdizimlilkFoundations of Statistical Natural Language Processing Bölüm 5
15Final

Değerlendirme Sistemi

EtkinliklerSayıKatkı Payı
Devam/Katılım
Laboratuar
Uygulama
Arazi Çalışması
Derse Özgü Staj
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği
Ödev310
Sunum/Jüri
Projeler130
Seminer/Workshop110
Ara Sınavlar110
Final140
Dönem İçi Çalışmaların Başarı Notuna Katkısı
Final Sınavının Başarı Notuna Katkısı
TOPLAM100

AKTS İşyükü Tablosu

EtkinliklerSayıSüresi (Saat)Toplam İşyükü
Ders Saati133
Laboratuar
Uygulama
Arazi Çalışması
Sınıf Dışı Ders Çalışması135
Derse Özgü Staj
Ödev315
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği
Projeler150
Sunum / Seminer118
Ara Sınavlar (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi)110
Final (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi)110
Toplam İşyükü :
Toplam İşyükü / 30(s) :
AKTS Kredisi :
Diğer NotlarYok