Dersin Bilgileri

Dersin Adı	Türkçe	Doğal Dil İşlemede İleri Konular
	İngilizce	Advanced Methods in Natural Language Processing
Dersin Kodu	BLG 621	Kredi	Ders (saat/hafta)	Uygulama (saat/hafta)	Labratuvar (saat/hafta)
Dönem	2	3	3	-	-
Dersin Dili		Türkçe
Dersin Koordinatörü		Gülşen Eryiğit
Dersin Amaçları		1. doğal dil verisinin otomatik olarak işlenmesi ve anlamlandırılmasına yönelik istatistiksel yaklaşımların öğrencilere aktarılması 2. doğal dil verisinin otomatik olarak işlenmesi ve anlamlandırılmasına yönelik makine öğrenmesi yaklaşımlarının öğrencilere aktarılması 3. doğal dil verisinin otomatik olarak işlenmesi ve anlamlandırılmasına yönelik derin öğrenme yaklaşımlarının öğrencilere aktarılması 4. doğal dil işleme modellerinin başarımlarını ölçmede kullanılan değerlendirme yöntemlerin öğrencilere aktarılması
Dersin Tanımı		Doğal Dil İşlemede (DDİ) kullanılan istatistiksel yöntemler (T-test, X2 test and mutual information), Saklı Markov Modelleri, En büyük Entropi Modelleri, Koşullu Rassal Alanlar ile DDİ, DDİ Mimarileri, Karar Destek Makineleri, sinirsel dil modelleri, metin temsilleri, metin sınıflandırma, dizilim etiketleme, kodlayıcı kod çözücü modeller, dikkat mekanizmaları, özdikkatli dönüştürücüler, DDİ görevleri ve modelleri
Dersin Çıktıları		Bu dersi başarıyla tamamlayan doktora öğrencileri aşağıdaki konularda bilgi, beceri ve yetkinlik kazanırlar; 1. Öğrenciler istatistiksel doğal dil işleme yöntemlerinin temellerini öğreneceklerdir. 2. Öğrenciler bir doğal dil işleme probleminin nasıl bir makine öğrenmesi problemi olarak ele alınabileceğini öğreneceklerdir. 3. Öğrenciler doğal dil işlemede kullanılan güncel makine öğrenmesi yöntemleri hakkında bilgi edineceklerdir. 4. Öğrenciler doğal dil işlemede kullanılan güncel metin temsilleri ve derin öğrenme yöntemleri hakkında bilgi edineceklerdir.
Önkoşullar		Makine Öğrenmesi, Derin Öğrenme, İstatistik, DDİ'ye giriş
Gereken Olanaklar
Diğer
Ders Kitabı
Diğer Referanslar

Dersler

Yardım

Hakkında