| Dersin Amacı: |
Doğal dil işleme (NLP) bilgi çağında çok önemli bir teknolojidir. Doğal dil işleme (NLP) alanındaki heyecan verici gelişmeler son zamanlarda ortaya çıkmış ve metin çevirisi, soru cevaplama ve sözlü konuşmalar gibi görevleri yerine getirebilen sistemlere olanak sağlamıştır. Bu ders, öğrencilere çeşitli NLP problemlerini çözmek için kullanılan standart çerçeveler, algoritmalar ve teknikler de dahil olmak üzere NLP hakkında temel bir anlayış sağlamayı amaçlamaktadır. Müfredat, dil modelleme, temsil öğrenme, metin sınıflandırma, dizi etiketleme, sözdizimsel ayrıştırma, makine çevirisi ve soru yanıtlama gibi konuları kapsayacak ve özellikle son derin öğrenme yaklaşımlarına odaklanacaktır. Bu ders sayesinde öğrenciler, NLP kavramları, yöntemleri, algoritmaları, uygulamaları ve NLP için derin öğrenme alanındaki son teknoloji yöntem araştırmalarına kapsamlı bir giriş yapacaklardır. |
| Dersin İçeriği: |
Bu ders; Doğal Dil İşlemeye (DDİ) Giriş,Linguistik Temeler, Regular Exp., Metin Normalizasyonu, Düzenleme Mesafesi,N-gram Modeller,Makine Öğrenmesi Temelleri, Metin Sınıflandırma, Naive Bayes ve Lojistik Regresyon,Vektör Anlambilimi ve Yoğun Sözcük Gömüleri,Yapay Sinir Ağları ve Nöral Dil Modelleri,Konuşma Parçaları ve Adlandırılmış Varlıklar için Sıra Etiketleme,Sınav Haftası,RNNs and LSTMs,Dönüştürücüler ve Önceden Eğitilmiş Dil Modelleri, İnce Ayar ve Maskelenmiş Dil Modelleri,Makine Çevirisi, Soru Yanıtlama ve Bilgi Edinme,Sohbet Robotları ve Diyalog Sistemleri, Otomatik Konuşma Tanıma ve Metinden Konuşmaya Dönüşüm,Bağlamdan Bağımsız Dilbilgileri, Oluşum Ayrıştırma, Bağımlılık Ayrıştırma, Cümle Anlamının Mantıksal Gösterimleri,Konu Tekrarı ve Proje Sunumları; konularını içermektedir. |
| Hafta |
Konu |
Ön Hazırlık |
| 1) |
Doğal Dil İşlemeye Giriş |
Ders Kitabı |
| 2) |
Linguistik Temeler, Regular Exp., Metin Normalizasyonu, Düzenleme Mesafesi |
Ders Kitabı |
| 3) |
N-gram Modeller |
Ders Kitabı |
| 4) |
Makine Öğrenmesi Temelleri, Metin Sınıflandırma, Naive Bayes ve Lojistik Regresyon |
Ders Kitabı |
| 5) |
Vektör Anlambilimi ve Yoğun Sözcük Gömüleri |
Ders Kitabı |
| 6) |
Yapay Sinir Ağları ve Nöral Dil Modelleri |
Ders Kitabı |
| 7) |
Konuşma Parçaları ve Adlandırılmış Varlıklar için Sıra Etiketleme |
Ders Kitabı |
| 8) |
Vize |
Ders Kitabı |
| 9) |
RNN ler ve LSTM ler |
Ders Kitabı |
| 10) |
Dönüştürücüler ve Önceden Eğitilmiş Dil Modelleri, İnce Ayar ve Maskelenmiş Dil Modelleri |
Ders Kitabı |
| 11) |
Makine Çevirisi, Soru Yanıtlama ve Bilgi Edinme |
Ders Kitabı |
| 12) |
Sohbet Robotları ve Diyalog Sistemleri, Otomatik Konuşma Tanıma ve Metinden Konuşmaya Dönüşüm |
Ders Kitabı |
| 13) |
Bağlamdan Bağımsız Dilbilgileri, Oluşum Ayrıştırma, Bağımlılık Ayrıştırma, Cümle Anlamının Mantıksal Gösterimleri |
Ders Kitabı |
| 14) |
Tekrar |
|
| |
Dersin Program Kazanımlarına Etkisi |
Katkı Payı |
| 1) |
Matematik, fen bilimleri ve ilgili mühendislik disiplinine özgü konularda yeterli bilgi birikimi; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, karmaşık mühendislik problemlerinde kullanabilme becerisi. |
|
| 2) |
Karmaşık mühendislik problemlerini saptama, tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi. |
|
| 3) |
Karmaşık bir sistemi, süreci, cihazı veya ürünü gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında, belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlama becerisi; bu amaçla modern tasarım yöntemlerini uygulama becerisi. |
|
| 4) |
Mühendislik uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern teknik ve araçları geliştirme, seçme ve kullanma becerisi; bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanma becerisi. |
|
| 5) |
Karmaşık mühendislik problemlerinin veya disipline özgü araştırma konularının incelenmesi için deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama becerisi. |
|
| 6) |
Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilme becerisi; bireysel çalışma becerisi. |
|
| 7) |
Türkçe sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma becerisi; en az bir yabancı dil bilgisi; etkin rapor yazma ve yazılı raporları anlama, tasarım ve üretim raporları hazırlayabilme, etkin sunum yapabilme, açık ve anlaşılır talimat verme ve alma becerisi. |
|
| 8) |
Mühendislik uygulamalarının küresel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik gibi öncelikli konular üzerindeki etkileri ile çağın sorunları hakkında bilgi; mühendislik çözümlerinin hukuksal
sonuçları konusunda farkındalık |
|
| 9) |
Etik ilkelerine uygun davranma, mesleki ve etik sorumluluk bilinci; mühendislik uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgi. |
|
| 10) |
Proje yönetimi, risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi, iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi; girişimcilik, yenilikçilik hakkında farkındalık; sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgi. |
|
| 11) |
İstenilen gereksinimleri karşılayacak sistemleri tasarlayabilme |
|
| 12) |
Temel bilimleri Bilgisayar Mühendisliği alanında kullanabilme. |
|
| 13) |
Tasarımları, deneysel yöntemler ile destekleyerek uygulayabilme |
|
| 14) |
Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci; bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisi. |
|
İstanbul Sağlık ve Teknoloji Üniversitesi BİLGİ PAKETİ / DERS KATALOĞU