Python'da Doğal Dil İşleme Tekniklerini Uygulama

Bu kursun sonunda öğrenciler; temel Doğal Dil İşleme (NLP) kavramlarını açıklayabilecek, metinsel verileri önceden işleyip normalleştirebilecek, anlamlı öznitelikler çıkarabilecek ve gerçek dünyadaki dil tabanlı sorunları çözmek için makine öğrenimi algoritmalarını uygulayabilecekler. Bu kurs, öğrencilere temel kavramlardan uygulamalı metin işleme ve model entegrasyonuna kadar rehberlik ederek NLP'ye yapılandırılmış, pratik bir giriş sunar. Öğrenciler, insan dilinin bilgisayarsal olarak nasıl temsil edildiğini ve ham metnin makine öğrenimine uygun yapılandırılmış verilere nasıl dönüştürüldüğünü net bir şekilde anlayacaklar. Adım adım gösterimlerle kurs; belirteçlere ayırma (tokenization), durdurma sözcüklerini kaldırma (stopword removal), gövdeleme (stemming), kökleme (lemmatization) ve öznitelik hazırlama gibi temel teknikleri kapsayarak öğrencilerin güçlü bir teknik yetkinlik kazanmasını sağlar. Bu kursu benzersiz kılan şey, hem kavramsal netliğe hem de uygulamalı öğrenmeye dengeli bir şekilde odaklanmasıdır. NLP'yi tamamen teorik bir konu olarak ele almak yerine kurs, sektör uygulamalarıyla uyumlu, uygulamaya hazır iş akışlarını vurgular. Bu kursu tamamlayan öğrenciler; ileri düzey NLP uygulamalarına, veri bilimi projelerine veya yapay zeka odaklı çalışmalara geçmek için iyi bir şekilde hazırlanmış olacaklar.