EEE 486 treats language as data you can model probabilistically, the course is built around the idea that meaning, structure, and ambiguity in text can be captured with statistics, vector representations, and sequence models like HMMs rather than hand-written grammar rules. You will work through three projects plus a term project that take you from tokenization and n-gram models up to word embeddings and neural language models, applying the math (probability, hypothesis testing, estimators) directly to real corpora. It sits at the intersection of EEE's signals/statistics background and modern ML, giving you the foundations needed before jumping into transformer-era NLP or computational social science research.
→ STARS müfredatı (resmi syllabus)
Bilkent'in resmî syllabus'ünden. Sağdaki etiket o çıktının hangi değerlendirmeyle ölçüldüğünü söylüyor.
İlk dosyayı sen atarsan: not, slayt, geçmiş sınav, çözüm, cheat-sheet, ne varsa. defter ekibi öğrenci paylaşımlarından bu dersin notlarını yazar. Drive linki / PDF / ZIP, hepsi olur.
Haftalık ızgarada 4 saat görünüyor, kayıt sistemi dersi 3 saat yazıyor. Aradaki 1 saat yedek saat: Bilkent programlarında derse genelde bir fazla saat ayrılır ve çoğu zaman kullanılmaz. Hangisinin düşeceği dönem başlayınca belli olur.
No FZ will be assigned.