Ekonomi
Lisans	Programın Süresi: 4	Kredi Sayısı: 240	TYYÇ: 6. Düzey	QF-EHEA: 1. Düzey	EQF: 6. Düzey

Ders Genel Tanıtım Bilgileri

Yüksekokul/Myo/Fakülte/Enstitü

Mühendislik Fakültesi

Ders Kodu

EE 476

Ders Adı İngilizce

Introduction to Speech and Language Processing

Ders Adı Türkçe

Konuşma ve Dil İşlemeye Giriş

Öğretim Dili

Ders Türü

Seçiniz

Dersin Düzeyi

Seçiniz

Dönem

Bahar

Haftalık İletişim Saatleri

Ders: 3

Okuma:

Laboratuvar :

Diğer:

Tahmini Öğrenci İş Yükü

Dönem boyunca 150 saat

Ders Kredileri

6 AKTS

Değerlendirme

Standart Harf Notu

Ön Koşul

EE 204 - Signals and Systems

Yan Koşul

Yok

Beklenen Ön Bilgi

Ayrık zamanlı Fourier Dönüşümü, olasılık ve istatistik temel bilgisine sahip olunması beklenmektedir.

Kayıt Kısıtlamaları

Sadece lisans öğrencileri

Genel Eğitim Hedefi

Konuşma ve dil işleme temellerini öğrenmek ve gerçek dünyadaki konuşma ve dil işleme uygulamalarını keşfetmek.

Ders Açıklaması

Bu ders konuşma ve dil işlemeye ve özellikle otomatik konuşma tanıma, yazılanı otomatik düzeltme, bilgi geri getirim ve konuşma sentezi gibi konuşma ve dil işlemenin gerçek hayatta kullanılan uygulamalarına kapsamlı bir giriş sağlamaktadır. Derste işlenen konular şu şekildedir: konuşma için sinyal işleme, Saklı Markov Modelleri, akustik ve dil modellemesi, gerçek hayatta kullanılan konuşma ve dil işleme uygulamalarını oluşturan temel kısımlar.

Ders Öğrenme Çıktıları ve Yeterlilikler

Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler:
1) Konuşma üretimi ve algısının temel mekanizmalarını anlar;
2) Konuşma sinyalini zaman ve frekans alanı temsilleri ile analiz eder ve modellemek için kullanılabilecek diğer temsilleri inceler;
3) Dil işleme alanında kullanılan temel yöntemleri ve modelleri anlar;
4) Konuşma ve dil işleme sistemleri oluşturmak için algoritmalar kullanır;
5) Gerçek dünya konuşma ve dil işleme sistemlerinde kullanılan istatistiksel tekniklerin bazı uygulamalarını tanımlar;
6) Bir konuşma ve dil işleme uygulama uygulaması için iyi organize edilmiş yazılı bir rapor ve sunum hazırlar;
7) Konuşma ve dil işleme uygulaması sırasında takım çalışması yetkinliği gösterir.

Program Öğrenme Çıktıları/Ders Öğrenme Çıktıları	1	2	3	4	5	6	7
1) Ekonomi konusunda geniş bir anlayışa sahip olup, diğer sosyal bilimler ve matematikle derin bir etkileşime sahip olmak.
2) Farklı ekonomi alanlarının etkileşimlerini anlama konusunda bilgi ve beceriler sergilemek
3) Mikroekonomik ve makroekonomik teoriyi anlamak
4) Ekonomik kavramları karmaşık sorunları çözmek ve karar verme yeteneğini geliştirmek için uygulamak.
5) Farklı ekonomik sistemleri analiz etmek için nicel teknikler kullanmak.
6) Teorik bilgileri, Türk ve küresel ekonomilere ilişkin sorunları analiz etmek için uygulamak.
7) Ekonomik verileri işlemek ve değerlendirmek için istatistiksel araçlar ve yaygın yazılım programları konusunda yetkinlik göstermek.
8) Ekonomik analizin tüm aşamalarında - veri toplama, yorumlama ve bulguları yayma - bilimsel ve etik değerlere göre davranmak.
9) Bilimsel bilgileri alışverişinde yazılı ve sözlü İngilizceyi etkili bir şekilde kullanmak (en az CEFR B2 seviyesinde).
10) Bireysel ve profesyonel etik davranış sergiler ve sosyal sorumluluk taşımak.
11) Yüksek derecede özerklikle daha ileri çalışmalar için gerekli öğrenme becerilerini sergilemek.

Program Sonuçları ve Yeterliliklerle İlişkisi

N Yok	S Destekleyici	H Çok İlgili

	Program Çıktıları ve Yeterlilikler	Düzey	Değerlendirme
1)	Ekonomi konusunda geniş bir anlayışa sahip olup, diğer sosyal bilimler ve matematikle derin bir etkileşime sahip olmak.	N
2)	Farklı ekonomi alanlarının etkileşimlerini anlama konusunda bilgi ve beceriler sergilemek	N
3)	Mikroekonomik ve makroekonomik teoriyi anlamak	N
4)	Ekonomik kavramları karmaşık sorunları çözmek ve karar verme yeteneğini geliştirmek için uygulamak.	N
5)	Farklı ekonomik sistemleri analiz etmek için nicel teknikler kullanmak.	N
6)	Teorik bilgileri, Türk ve küresel ekonomilere ilişkin sorunları analiz etmek için uygulamak.	N
7)	Ekonomik verileri işlemek ve değerlendirmek için istatistiksel araçlar ve yaygın yazılım programları konusunda yetkinlik göstermek.	N
8)	Ekonomik analizin tüm aşamalarında - veri toplama, yorumlama ve bulguları yayma - bilimsel ve etik değerlere göre davranmak.	H
9)	Bilimsel bilgileri alışverişinde yazılı ve sözlü İngilizceyi etkili bir şekilde kullanmak (en az CEFR B2 seviyesinde).	H
10)	Bireysel ve profesyonel etik davranış sergiler ve sosyal sorumluluk taşımak.	H
11)	Yüksek derecede özerklikle daha ileri çalışmalar için gerekli öğrenme becerilerini sergilemek.	H

Hazırlayan ve Tarih	EBRU ARISOY SARAÇLAR , January 2020
Ders Koordinatörü	MEHMET FEVZİ ÜNAL
Dönem	Bahar
Dersi Veren(ler)

Ders İçeriği

Hafta	Konu
1)	Konuşma ve Dil İşlemeye Giriş
2)	Temeller: Ses ve İnsan Konuşma Üretimi -- Konuşma Üretiminin Akustik Modeli
3)	Temeller: İşitme ve Konuşma Algısı
4)	Konuşma Sinyali Temsilleri
5)	Konuşma Sinyali Temsilleri
6)	Konuşma Sinyali Temsilleri
7)	Konuşma Parametrelerini Tahmin Etmek için Algoritmalar
8)	Düzenli İfadeler, Metin Normalizasyonu, Edit Mesafesi
9)	N-gram ile Dil Modelleme
10)	Vektör Semantiği
11)	Saklı Markov Modelleri
12)	Saklı Markov Modelleri
13)	Konuşma ve Dil İşleme Uygulamaları: Sesli Yazım (Konuşma Tanıma)
14)	Konuşma ve Dil İşleme Uygulamaları: Yazım Düzeltme & Gürültülü Kanal
15)	Final Sınavı/Proje/Sunum Dönemi
16)	Final Sınavı/Proje/Sunum Dönemi

Gerekli/Tavsiye Edilen Okumalar

Ders Kitapları: 1) Rabiner and Schafer, Theory and Applications of Digital Speech Processing, Pearson Prentice Hall, 2011. 2) Jurafsky and Martin, Speech and Language Processing, 2nd edition. (See https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/ for 3rd edition draft) Referans Ders Kitapları: Benesty, Sondhi, and Huang (Eds.), Springer Handbook of Speech Processing, Springer. Deller, Proakis, and Hansen, Discrete Time Processing of Speech Signals,IEEE Press. Huang, Acero and Hon, Spoken Language Processing, Prentice Hall. [HAH] Quatieri, Discrete-Time Speech Signal Processing, Prentice Hall. [Q] Rabiner and Juang, Fundamentals of Speech Recognition, Prentice Hall. [RJ] Rabiner and Schafer, Digital Processing of Speech Signals, Prentice Hall.

Öğretme Teknikleri

Aktif bir öğrenme yöntemi olarak Tersyüz Derslik ve görüşme saatleri

Ödev ve Projeler

4-5 ödev ve bir final projesi verilecektir.

Laboratuvar Çalışması

Yok

Bilgisayar Kullanımı

Öğrenciler ödevler ve projede yazılım kullanacaktır.

Diğer Aktiviteler

Yok

Değerlendirme Yöntemleri

Değerlendirme Araçları	Sayı	Ağırlık
Ödev	5	% 25
Projeler	1	% 25
Ara Sınavlar	2	% 50
TOPLAM		% 100

Ders Yönetimi

saraclare@mef.edu.tr
(0212) 3953677

AKTS Öğrenci İş Yükü Tahmini

AKtivite	Hafta Sayısı	Saat			Hesaplama
	Yarıyıl Başına Hafta Sayısı	Etkinliğe Hazırlık	Etkinliğin Kendisinde Harcanan	Etkinlik Gereksinimlerini Tamamlama
Ders Saati	14	1	3		56
Proje	1	29	2		31
Ödevler	5	4	4		40
Ara Sınavlar	2	10	1.5		23
Toplam İş Yükü					150
Toplam İş Yükü/25					6.0
AKTS					6