GERİ DÖN
Ders Öğretim Planı
| Dersin Kodu | Dersin Adı | Dersin Türü | Yıl | Yarıyıl | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|
| BVA232 | DOĞAL DİL İŞLEME | Ders | 2 | 3 | 4,00 |
Dersin Seviyesi
Önlisans
Dersin Sunulduğu Dil
Dersin Amacı
Bu ders, öğrencileri doğal dil işleme (NLP) kavramları, yöntemleri ve uygulamaları ile tanıştırmayı amaçlar. Dersin Python ve Google Colab kullanılarak yürütülmesi planlanmıştır. Öğrenciler metin verilerini analiz etmeyi, temel NLP algoritmalarını ve modellerini geliştirmeyi öğreneceklerdir. Dersin amacı, öğrencilerin doğal dil işleme tekniklerini anlamaları, Python programlama dili ile uygulayabilmeleri ve veri analizi ile model geliştirme becerilerini kazanmalarıdır.
Dersi Veren Öğretim Görevlisi/Görevlileri
Öğr. Gör. H. Hazel Aras
Öğrenme Çıktıları
| 1 | NLP kavramlarını tanımlar ve açıklar. |
| 2 | Metin ön işleme tekniklerini uygular. |
| 3 | Python ve Colab üzerinde temel NLP algoritmalarını uygular. |
| 4 | Kelime ve cümle gömme tekniklerini kullanır ve analiz eder. |
| 5 | Metin sınıflandırma, duygu analizi ve NER projelerini uygular. |
| 6 | Takım çalışması ve proje yönetimi becerilerini kullanır. |
Öğretim Sistemi
Birinci Öğretim
Dersin Ön Koşulu Olan Dersler
Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar
Ders sırasında öğrencilerin Google Colab üzerinde Python ile çalışmaları önerilir. NLP kütüphaneleri (NLTK, SpaCy, Transformers) kullanılacaktır. Mini projeler ve uygulamalı örnekler ile pekiştirme yapılmalıdır.
Dersin İçeriği
Metin ön işleme, tokenization, stopwords, lemmatization, Bag-of-Words, TF-IDF, kelime gömme (Word2Vec, GloVe), dil modelleri, sınıflandırma, duygu analizi, ad ve varlık tanıma, metin özetleme, makine çevirisi, Python ve Colab uygulamaları.
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
| Hafta | Konular (Teorik) | Uygulama | Öğretim Yöntem ve Teknikleri | Ön Hazırlık |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Ders tanıtımı ve NLP’ye giriş | Google Colab kurulumu ve Python ortamı | Anlatım ve örnekler | Python ve Colab temel notlarını gözden geçirme |
| 2 | Metin ön işleme | Tokenization, stopwords, lemmatization | Kodlama | NLTK ve SpaCy dokümantasyonunu inceleme |
| 3 | Temel metin temsilleri | Bag-of-Words, TF-IDF | Kodlama | Matematiksel notları gözden geçirme |
| 4 | Kelime vektörleri | Word2Vec, GloVe | Kodlama | Önceden hazırlanmış embedding örneklerini inceleme |
| 5 | Dil modeli temelleri | Unigram, Bigram, N-gram modelleri | Kodlama | N-gram örneklerini inceleme |
| 6 | Metin sınıflandırma | Naive Bayes, Logistic Regression | Kodlama | Algoritma örneklerini tekrar etme |
| 7 | Duygu analizi | Veri seti örnekleri | Kodlama | Veri setlerini inceleme |
| 8 | Ad ve varlık tanıma | SpaCy ile NER uygulamaları | Kodlama | NER notlarını gözden geçirme |
| 9 | Dil çevirisi ve sequence modelleri | Basit Seq2Seq örnekleri | Kodlama | Seq2Seq teorisini inceleme |
| 10 | Sözcük ve cümle gömme teknikleri | FastText, Sentence Transformers | Kodlama | Embedding tekniklerini inceleme |
| 11 | NLP projeleri | Veri seti seçimi ve ön işleme | Grup çalışması | Proje planlaması |
| 12 | Model geliştirme | Metin sınıflandırma, duygu analizi, özetleme | Kodlama ve grup çalışması | Önceki algoritmaları tekrar gözden geçirme |
| 13 | Proje değerlendirme | Model sonuçlarının analizi | Sunum + Kodlama | Değerlendirme kriterlerini inceleme |
| 14 | Proje sunumları ve geri bildirim | Sunumlar ve sınıf içi tartışma | Sunum + Tartışma | Sunum materyallerini hazırlama |
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
Değerlendirme
| Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri | Adet | Değer |
|---|---|---|
| Ara Sınav | 1 | 50 |
| Quiz | 1 | 25 |
| Laboratuvar Ara Sınavı | 1 | 25 |
| Toplam | 100 | |
| Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri | Adet | Değer |
| Final Sınavı | 1 | 50 |
| Quiz | 1 | 10 |
| Proje Sunma | 1 | 40 |
| Toplam | 100 | |
| Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri | 50 | |
| Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri | 50 | |
Staj Durumu
İş Yükü Hesaplaması
| Etkinlikler | Sayısı | Süresi (saat) | Toplam İş Yükü (saat) |
|---|---|---|---|
| Ara Sınav | 1 | 1 | 1 |
| Final Sınavı | 1 | 1 | 1 |
| Quiz | 10 | 1 | 10 |
| Derse Katılım | 14 | 2 | 28 |
| Laboratuvar | 14 | 1 | 14 |
| Derse Katılım (Uygulama) | 14 | 1 | 14 |
| Proje Sunma | 1 | 1 | 1 |
| Proje Tasarımı /Yönetimi | 5 | 1 | 5 |
| Ara Sınav İçin Bireysel Çalışma | 7 | 1 | 7 |
| Final Sınavı içiin Bireysel Çalışma | 7 | 1 | 7 |
| Laboratuvar Ara Sınavı | 1 | 1 | 1 |
| Quiz için Bireysel Çalışma | 10 | 1 | 10 |
| Toplam İş Yükü (saat) | 99 | ||
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 | |
| ÖÇ 1 | 5 | 5 | |||||||||||||
| ÖÇ 2 | 5 | 5 | 5 | ||||||||||||
| ÖÇ 3 | 5 | 5 | 5 | 5 | |||||||||||
| ÖÇ 4 | 5 | 5 | |||||||||||||
| ÖÇ 5 | 5 | 5 | |||||||||||||
| ÖÇ 6 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 |
* Katkı Düzeyi : 1 Çok düşük 2 Düşük 3 Orta 4 Yüksek 5 Çok yüksek