Dokuz Eylül Üniversitesi Ders Katoloğu / Bilgi Paketi

Ders Bilgileri

Ders Kodu	Ders Adı	Ders Türü	D	U	L	AKTS
CSE 5093	Metin Madenciliği	SEÇMELİ	3	0	0	8

Dersi Veren Birim

Fen Bilimleri Enstitüsü

Dersin Düzeyi

Yüksek Lisans

Ders Koordinatörü

PROF. DR. DERYA BİRANT

Dersi Alan Birimler

Bilgisayar Mühendisliği Tezsiz Yüksek Lisans (İ.Ö) (İngilizce)
Bilgisayar Mühendisliği Tezsiz Yüksek Lisans (İngilizce)
Bilgisayar Mühendisliği Bütünleşik Doktora (İngilizce)
Bilgisayar Mühendisliği Doktora (İngilizce)
Bilgisayar Mühendisliği Yüksek Lisans (İngilizce)

Dersin Amacı

Bu dersin amacı metin verilerinin işlenmesi, saklanması, geri getirikesi ve bilgi çıkarımı konusunda mevcut temel tekniklerin temelleri ve farklı uygulama alanlarında pratik olarak kullanımının öğretilmesini amaçlar.

Dersin Öğrenme Kazanımları

1	Metin madenciliğinin temel kavramlarını tanımlama
2	Metin işleme araç ve tekniklerini öğrenme
3	Metin verisinin toplanması, analiz edilmesi, geri getirilmesi, kümelenmesi ve sınıflandırılmasını ile bilgi çıkarımı konularını kavramak.
4	Derin Öğrenme gibi güncel makine öğrenmesi algoritmalarının metin işleme alanında etkin kullanımını uygulayarak görmek
5	Belirli bir alanda, metin madenciliği ile ilgili verilen bir probleme çözüm olabilecek bir projeyi tasarlayarak, uygulama ve gerçekleştirme becerisi kazanmak.

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta	Konular	Açıklama
1	Metin Bilgi Sistemlerine Giriş
2	Matematik and İstatistik temelleri
3	Python ie metin işleme
4	Boolean Bilgi Getirimi
5	Ağrlıklı Bilgi Getirimi
6	Kelime İlişiki Madenciliği
7	Kelime Gömme
8	Derin Sinir Ağlarına hızlı giriş
9	Araçlar ve Kütüphaneler
10	Metin Sınıflandırma
11	Metin kümeleme
12	Konu Analizi
13	Duygu Durum analizi
14	Proje sunumları

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

1) ChengXiang Zhai, Sean Massung, Text Data Management and Analysis: A Practical Introduction to Information Retrieval and Text Mining, ACM Books, 2016.

2) Jason Brownlee, Deep Learning for Natural Language Processing, 2017.

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

1) Sunum araçları ile ders sınıfta işlenecektir.
2) Uygulama konuları sınıfta bilgisayar üzerinde demo yapılarak aktarılacaktır.
3) Öğrencilerin derste anlatılan konuların uygulamalarını kavramaları için programlama ödevleri ve projeler verilerek geliştirmesi ve tecrübe etmeleri sağlanacaktır.

Değerlendirme Yöntemleri

SIRA NO	KISA KOD	UZUN ADI	FORMUL
1	ODV	ÖDEV
2	SUN	SUNUM
3	YSBN	YIL SONU BAŞARI NOTU	ODV * 0.50 + SUN * 0.50

Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

Yok

Değerlendirme Kriteri

Araştırma, Proje, Sunum, Rapor

Dersin Öğretim Dili

İngilizce

Derse İlişkin Politika ve Kurallar

Devam zorunluluğu vardır.

Dersin Öğretim Üyesi İletişim Bilgileri

Prof.Dr. Derya BİRANT
Dokuz Eylül Üniversitesi
Bilgisayar Mühendisliği Bölümü
Tınaztepe Yerleşkesi, 35390 Izmir, Türkiye
Tel: 232-3017401
E-posta: derya@cs.deu.edu.tr

Ders Öğretim Üyesi Görüşme Gün ve Saatleri

Pazartesi 10:00-12:00

Staj Durumu

YOK

İş Yükü Hesaplaması

Etkinlikler	Sayısı	Süresi (saat)	Toplam İş Yükü (saat)
Ders Anlatımı	14	3	42
Haftalık Ders öncesi/sonrası hazırlıklar	14	2	28
Sunum Hazırlama	1	10	10
Kitap Okuma	10	3	30
Proje Hazırlama	1	65	65
Rapor hazırlama	1	25	25
Web'de Tarama ve Kütüphane Çalışması	1	5	5
TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat)			205

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

PK/ÖK	PK.1	PK.2	PK.3	PK.4	PK.5	PK.6	PK.7	PK.8	PK.9	PK.10	PK.11
ÖK.1	5						3
ÖK.2	5	5					3
ÖK.3		5	5	5			3
ÖK.4				5	5	5	3	5	5	5	5
ÖK.5	5	5	5	5	5	5	5	5	5	5	5

DERS ADI

DERECE PROGRAMLARI