Türkçe | English
FEN FAKÜLTESİ / BİLGİSAYAR BİLİMLERİ BÖLÜMÜ
( I. ÖĞRETİM)
Ders Bilgi Paketi
https://www.ktu.edu.tr/isbb/
Tel: +90 0462 +90 (462) 377 3112
FENF
FEN FAKÜLTESİ / BİLGİSAYAR BİLİMLERİ BÖLÜMÜ / ( I. ÖĞRETİM)
Katalog Ana Sayfa
  Katalog Ana Sayfa  KTÜ Ana Sayfa   Katalog Ana Sayfa
 
 

BILB3006Metin Madenciliğine Giriş4+0+0AKTS:4
Yıl / YarıyılBahar Dönemi
Ders DuzeyiLisans
Yazılım Şekli Seçmeli
BölümüBİLGİSAYAR BİLİMLERİ BÖLÜMÜ
Ön KoşulYok
Eğitim SistemiYüz yüze , Laboratuar Çalışması
Dersin Süresi14 hafta - haftada 4 saat teorik
Öğretim ÜyesiDr. Öğr. Üyesi Tolga BERBER
Diğer Öğretim ÜyesiYok
Öğretim DiliTürkçe
StajYok
 
Dersin Amacı:
Bu derste günümüzde kullanılan arama sistemlerinin teorisini kavranmasını ve yapısı belirli olmayan verinin modellenmesini öğretmeyi hedefler.
 
Öğrenim KazanımlarıPÖKKÖY
Bu dersi başarı ile tamamlayan öğrenciler :
ÖK - 1 : Metin madenciliği yöntemlerini tanıma 51,3,4,
ÖK - 2 : Yapısı belirli olmayan verileri matematiksel olarak modelleme 51,3,4,
ÖK - 3 : Vektör Uzayı Modeli 51,3,4,
PÖKK :Program öğrenim kazanımlarına katkı, ÖY : Ölçme ve değerlendirme yöntemi (1: Yazılı Sınav, 2: Sözlü Sınav, 3: Ev Ödevi, 4: Laboratuvar Çalışması/Sınavı, 5: Seminer / Sunum, 6: Dönem Ödevi / Proje),ÖK : Öğrenim Kazanımı
 
Ders İçeriği
Bu ders, temel metin madenciliği algoritmaları, yapısı belirli olmayan verilerin modellenmesi, mantıksal bilgi gerigetirimi, vektör uzayı modeline giriş, skorlandırma konularını kapsar.
 
Haftalık Detaylı Ders Planı
 HaftaDetaylı İçerikÖnerilen Kaynak
 Hafta 1Metin madenciliğine giriş
 Hafta 2Veri türleri : Yapısı belirli veriler
 Hafta 3Veri türleri : Yapısı belirli olmayan veriler
 Hafta 4Yapısı belirli olmayan verilere erişim
 Hafta 5Yapısı belirli olmayan verilerin ön işlenmesi
 Hafta 6Yapısı belirli olmayan verilerin ön işlenmesi
 Hafta 7Metin Parçalarına ayırma
 Hafta 8Ağırlıklandırma Yöntemleri
 Hafta 9Ara sınav
 Hafta 10Yapay Sinir Ağları
 Hafta 11Kelime Gömme Yöntemleri
 Hafta 12Çözücü-Kodlayıcı Ağlar
 Hafta 13BERT Ağları
 Hafta 14Transformer Ağları
 Hafta 15GPT Ağları
 Hafta 16Dönem Sonu Sınavı
 
Ders Kitabı / Malzemesi
1Christopher D. Manning, Prabhakar Raghavan, Hinrich Schütze, An Introduction to Information Retrieval , Cambridge University Press, Cambridge, England, 2008.
 
İlave Kaynak
 
Ölçme Yöntemi
YöntemHaftaTarih

Süre (Saat)Katkı (%)
Ödev 15 01/01/2025 2 50
Dönem sonu sınavı 16 01/01/2025 1.5 50
 
Öğrenci Çalışma Yükü
İşlem adıHaftalık süre (saat)

Hafta sayısı

Dönem toplamı
Yüz yüze eğitim 4 14 56
Sınıf dışı çalışma 3 14 42
Ödev 3 10 30
Dönem sonu sınavı için hazırlık 4 1 4
Dönem sonu sınavı 1.5 1 1.5
Toplam Çalışma Yükü133.5