Treats language as data: you build probabilistic models that turn raw text into something a machine can count, classify, and predict from, starting with tokenization and n-grams and working up through HMMs and vector-space embeddings. Most of the grade comes from three programming projects and a term project where you implement a real NLP pipeline end-to-end, with a final exam covering the statistical theory behind it. It sits at the intersection of EE signal-processing intuition and modern ML, and gives you the foundations you'd need before tackling neural language models, computational social science work, or any LLM-adjacent 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.