NLP (Doğal Dil İşleme) Eğitimi

NLP(Doğal Dil İşleme) Eğitimi

NLP (Doğal Dil İşleme) eğitimi; metin verisini Python ile işleyip modellemeyi uçtan uca öğretir. ön işleme, temsil yöntemleri, klasik ML, derin öğrenme ve Transformer/LLM ekosistemi; NER, QA, özetleme, çeviri ve chatbot uygulamalarıyla birlikte ele alınır.

25 Kontenjan

Eğitim Planlanmaktadır

Yapay Zeka

Online

NLP(Doğal Dil İşleme) Eğitimi

Doğal Dil İşleme (NLP), bilgisayarların insan dilini anlaması, yorumlaması ve üretmesi için geliştirilen yapay zeka tekniklerinin bir alt alanıdır. Metin analizi, duygu analizi, metin sınıflandırma, çeviri, özetleme ve chatbot geliştirme gibi birçok kritik kullanım alanına sahiptir.

Python; güçlü kütüphane ekosistemi (NLTK, spaCy, Transformers, sentence-transformers vb.) sayesinde NLP uygulamalarını geliştirmek için en çok tercih edilen dildir. Bu eğitim; NLP’nin temel kavramlarından başlayarak, Python ile metin ön işleme, özellik mühendisliği, model eğitimi, değerlendirme ve üretim odaklı uygulama senaryolarını öğretmeyi hedefler.

Nedir?

NLP; insan dilini analiz etmek, anlamlandırmak ve otomatikleştirmek için istatistiksel yöntemler, makine öğrenmesi ve derin öğrenme tekniklerini bir araya getiren bir alandır. Dilbilimsel analiz katmanlarıyla (morfoloji, sözdizim, anlamsal analiz vb.) yapay zekâ tekniklerini birleştirerek, metin verisinden anlam çıkarma ve ölçeklenebilir çözümler üretme imkânı sağlar.

Bu eğitim, katılımcılara metin verisiyle çalışmanın temel ilkelerinden başlayarak, ileri seviye NLP uygulamalarına kadar kapsamlı bir yetkinlik kazandırır.

Devamını Göster

Eğitim İçeriği

- NLP’nin tanımı, evrimi ve dönüm noktaları (kural tabanlı → istatistiksel → derin öğrenme/Transformer)
- NLP’nin günlük hayattaki kullanım alanları (arama, öneri, spam, otomatik altyazı vb.)
- Dil analizi katmanları: morfoloji, sözdizim, anlamsal analiz, pragmatik ve söylem
- NLP–AI–ML ilişkisi: sembolik, olasılıksal ve sinirsel yaklaşımlar
- Güncel trendler: multimodal LLM, RAG, tool-augmented sistemler, agentic NLP yaklaşımları

- Python çalışma ortamı (venv/conda), notebook düzeni, proje yapısı
- NLP kütüphane panoraması: NLTK, spaCy, gensim, transformers, datasets
- Sentence-transformers ve modern embedding kütüphaneleri
- GPU/TPU kullanımı ve hızlandırma prensipleri (temel düzey)

- Metin veri kaynakları: API, web kazıma, doküman veri (PDF/Word)
- Temizleme ve normalizasyon: karakter seti, biçimsel bozulmalar, özel karakterler
- Dil tespiti ve çok dilli metin yönetimi
- Tokenizasyon yaklaşımları: kelime/cümle/karakter/subword (BPE, WordPiece, SentencePiece)
- Stopword stratejileri (alan bazlı stop list, TF-IDF trimming)
- Lemmatization vs stemming; Türkçe özel yaklaşımlar
- Anonimleştirme / PII maskeleme (uygulama mantığı ve örnek stratejiler)
- NER’e giriş: kural tabanlı ve model tabanlı yaklaşımın temelleri

- Klasik temsiller: One-hot, Bag-of-Words, TF, TF-IDF, n-gram
- Embedding temsilleri: Word2Vec, GloVe, fastText, Doc2Vec
- Bağlama duyarlı temsiller: BERT embedding, sentence-level embedding (SBERT vb.)
- Feature hashing ve ölçeklenebilir özellik çıkarımı
- Embedding uzayını görselleştirme: PCA, t-SNE, UMAP ile keşif

- Dil modelleme temelleri: n-gram, smoothing, perplexity
- POS tagging ve morfolojik analiz yaklaşımları (kavramsal + örnek)
- Metin sınıflandırma: Naive Bayes, Logistic Regression, SVM/SGD pipeline
- Topik modelleme: LSA, LDA (kavramsal + uygulama senaryosu)
- Sentiment analizi: sözlük tabanlı ve ML tabanlı yaklaşımlar
- Benzerlik & kümeleme: cosine similarity, agglomerative, DBSCAN
- Model seçimi ve iyileştirme: cross-validation, threshold tuning, temel optimizasyon

- Sinir ağları temelleri: embeddings katmanı, loss, backprop mantığı
- CNN for Text: kısa metin sınıflandırma senaryoları
- RNN ailesi: LSTM/GRU, attention ile güçlendirme yaklaşımları
- Seq2Seq ve attention: çeviri/özetleme mantığına giriş
- Özetleme yaklaşımları: extractive vs abstractive (kavramsal)

- Transformer mimarisi: attention, positional encoding, ölçeklenebilirlik
- Ön-eğitim hedefleri: masked LM vs next-token prediction
- Model ailesi overview: BERT, RoBERTa, T5 ve benzeri yaklaşımlar
- Fine-tuning pratikleri: görev odaklı uyarlama mantığı
- Parametre verimli uyarlama: LoRA/Adapter/Prompt tuning (kavramsal + pratik yaklaşım)
- Prompt stratejileri: zero-shot/few-shot, chain-of-thought, ReAct yaklaşımı (uygulama örnekleriyle)

- NER uygulamaları: veri etiketleme mantığı, model eğitimi yaklaşımı
- Soru-cevap sistemleri: extractive/generative mantık; RAG’e geçiş temeli
- Özetleme: TextRank ve Transformer tabanlı senaryolar
- Makine çevirisi: temel metrikler ve pratik kullanım senaryoları
- Chatbot geliştirme: retrieval vs generative yaklaşım; tasarım prensipleri
- Kurumsal kullanım senaryoları: müşteri yorumu analizi, çağrı merkezi sınıflandırma, otomatik etiketleme

- Klasik metrikler: accuracy, precision/recall, F1, ROC-AUC
- NLP metrikleri: BLEU, ROUGE, METEOR, BERTScore (ne zaman hangisi?)
- Hata analizi: confusion matrix, data slicing, örnek bazlı inceleme
- Açıklanabilirlik araçları ve yaklaşımı: LIME/SHAP/Captum (kavramsal + kullanım mantığı)
- Yanlılık, toksisite ve güvenilirlik değerlendirme çerçevesi (kurumsal farkındalık)

Kimler İçin?

Programlamaya aşina olup NLP öğrenmek isteyen yeni başlayanlar
Veri bilimciler ve analistler (metin verisinden içgörü üretmek isteyenler)
Yazılım geliştiriciler (chatbot, otomasyon, metin tabanlı ürünler geliştirmek isteyenler)
Akademisyenler ve araştırmacılar (dil modellerini çalışmalarına entegre etmek isteyenler)
Pazarlama / müşteri hizmetleri ekipleri (geri bildirim, çağrı merkezi metinleri, yorum analizi yapmak isteyenler)
NLP alanında kariyer hedefleyen üniversite öğrencileri