Home » Akademik Birimler » Elektrik - Elektronik Fakültesii » Bilgisayar Mühendisliği Bölümü » Dersler » Doğal Dil İşlemeye Giriş
Ders AdıKodu Yerel KrediAKTS Ders (saat/hafta)Uygulama (saat/hafta)Laboratuar (saat/hafta)
Doğal Dil İşlemeye GirişBLM521237.5300
ÖnkoşullarYok
YarıyılGüz, Bahar
Dersin Diliİngilizce, Türkçe
Dersin SeviyesiYüksek Lisans
Dersin TürüSeçmeli @ Bilgisayar Mühendisliği ABD Bilgi Teknolojileri Yüksek Lisans Programı (Tezsiz, 2. Öğretim)
Seçmeli @ Bilgisayar Mühendisliği ABD Bilgi Teknolojileri Yüksek Lisans Programı (Tezsiz, 2. Öğretim, İngilizce)
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; Mümkün olabilen uygulamaları gerçekleştirmek
Dersin İçeriğiDilin biçimbirimsel analizi; Farklı gramer yapıları; Kümeleme ve Sınıflandırma Algoritmaları; Bilgi Çıkarımı; Soru Cevaplama; Doğal Dil İşleme Uygulamaları
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.

Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları

HaftaKonularÖn Hazırlık
1Doğal Dil İşlemeye Giriş Foundations of Statistical Natural Language Processing Bölüm 1
2Dilbiliminin Esasları ve Dil ModelleriFoundations of Statistical Natural Language Processing Bölüm 3
3Sözdizimsel Analiz ve Biçimbirimsel Analiz Foundations of Statistical Natural Language Processing Bölüm 10
4Makine Öğrenmesine Giriş Introduction to Machine Learning, MIT
5Düzenli İfadeler Regular Expressions Cookbook, O'Relliy
6Varlık İsmi Bulma Speech and Language Processing Section 22
7Metin Sınıflandırma Foundations of Statistical Natural Language Processing Bölüm 16
8Ara Sınav Ara Sınav
9String Algoritmaları Cambridge University Press
10Saklı Markov Modelleri ve Uygulamaları Foundations of Statistical Natural Language Processing Bölüm 9
11Bilgi Çıkarımı Foundations of Statistical Natural Language Processing Bölüm 15
12Metin İndeksleme ve Erişim Foundations of Statistical Natural Language Processing Bölüm 15
13Soru CevaplamaSpeech and Language Processing Section 23
14EşdizimlilikFoundations of Statistical Natural Language Processing Bölüm 5
15Sözlü Sunum Sözlü Sunum
16Dönem Projelerinin Sunumu (Final Sınavı) Dönem Projelerinin Sunumu (Final Sınavı)

Değerlendirme Sistemi

EtkinliklerSayıKatkı Payı
Devam/Katılım
Laboratuar
Uygulama
Arazi Çalışması
Derse Özgü Staj
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği
Ödev
Sunum/Jüri110
Projeler150
Seminer/Workshop
Ara Sınavlar120
Final120
Dönem İçi Çalışmaların Başarı Notuna Katkısı
Final Sınavının Başarı Notuna Katkısı
TOPLAM100

AKTS İşyükü Tablosu

EtkinliklerSayıSüresi (Saat)Toplam İşyükü
Ders Saati403
Laboratuar
Uygulama
Arazi Çalışması
Sınıf Dışı Ders Çalışması
Derse Özgü Staj
Ödev
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği
Projeler180
Sunum / Seminer110
Ara Sınavlar (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi)15
Final (Sınav Süresi + Sınav Hazırlık Süresi)17
Toplam İşyükü :
Toplam İşyükü / 30(s) :
AKTS Kredisi :
Diğer NotlarYok