Anasayfa » Akademik Birimler » Elektrik - Elektronik Fakültesi » Bilgisayar Mühendisliği Bölümü » Dersler » Doğal Dil İşlemeye Kavramsal Bir Bakış
Ders AdıKodu Yerel KrediAKTS Ders (saat/hafta)Uygulama (saat/hafta)Laboratuar (saat/hafta)
Doğal Dil İşlemeye Kavramsal Bir Bakış BLM510537.5300
ÖnkoşullarYok
YarıyılGüz
Dersin DiliTürkçe
Dersin SeviyesiYüksek Lisans
Dersin TürüSeçmeli @ Bilgisayar Mühendisliği ABD Bilgisayar Mühendisliği Yüksek Lisans Programı (Tezsiz)
Seçmeli @ Bilgisayar Mühendisliği ABD Bilgisayar Mühendisliği Doktora Programı
Seçmeli @ Bilgisayar Mühendisliği ABD Bilgisayar Mühendisliği Yüksek Lisans Programı
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.

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-----

Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları

HaftaKonularÖn Hazırlık
1Doğal Dil İşlemeye Giriş Foundations of Statistical Natural Language Processing Section1
2Dilbiliminin Esasları ve Dil ModelleriFoundations of Statistical Natural Language Processing Section 3
3 Biçimbirimsel Analiz Foundations of Statistical Natural Language Processing Section 10
4Sözdizimsel AnalizFoundations of Statistical Natural Language Processing Section 10
5Makine ÖğrenmesiIntroduction to Machine Learning, MIT
6Metin SınıflandırmaFoundations of Statistical Natural Language Processing Section 16
7Bilgi ÇıkarımıFoundations of Statistical Natural Language Processing Section 14
8Ara Sınav 1
9String Algoritmaları Cambridge University Press
10Soru Cevaplama SistemleriSpeech and Language Processing Section 23
11Eşdizimlilik Foundations of Statistical Natural Language Processing Section 5
12Sunum-1Seçilmiş Konular
13Sunum-2Seçilmiş Konular
14Sunum-3Seçilmiş Konular
15Sözlü Sunum Sözlü Sunum
16Final

Değerlendirme Sistemi

EtkinliklerSayıKatkı Payı
Devam/Katılım
Laboratuar
Uygulama
Arazi Çalışması
Derse Özgü Staj
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği
Ödev210
Sunum/Jüri
Projeler110
Seminer/Workshop130
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 Çalışması133
Derse Özgü Staj
Ödev210
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği
Projeler180
Sunum / Seminer120
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