AI AND MACHINE TRANSLATION DERS TANITIM VE UYGULAMA BİLGİLERİ

Kodu	Dersin Adı	Yarıyıl	Süresi(T+U)	Kredisi	AKTS Kredisi
ETI216	AI AND MACHINE TRANSLATION	4	3	3	6

DERS BİLGİLERİ
Dersin Öğretim Dili :	İngilizce
Dersin Düzeyi	LİSANS, TYY: + 6.Düzey, EQF-LLL: 6.Düzey, QF-EHEA: 1.Düzey
Dersin Türü	Zorunlu
Dersin Veriliş Şekli	-
Dersin Koordinatörü	Dr.Öğr.Üyesi VAHİDE METİN
Dersi Veren Öğretim Üyesi/Öğretim Görevlisi
Ders Ön Koşulu	Yok

AMAÇ VE İÇERİK
Amaç:	Bu dersin amacı, öğrencilerin yapay zekâ ve makine çevirisi teknolojilerinin temel çalışma ilkelerini, olanaklarını ve sınırlılıklarını kavramalarını; çeviri çıktılarını değerlendirme, son düzeltme ve etkili komut oluşturma becerileri kazanmalarını sağlamaktır. Ders ayrıca yapay zekâ kullanımının etik, hukuki ve mesleki boyutları ile çevirmenin değişen rolü konusunda farkındalık geliştirmeyi amaçlamaktadır.
İçerik:	Bu ders, makine çevirisinin tarihsel, kuramsal ve teknolojik gelişimini ilk mekanik çeviri düşüncelerinden günümüzde kullanılan yapay zekâ ve büyük dil modeli tabanlı sistemlere kadar kronolojik bir yaklaşımla ele almaktadır. Ders kapsamında makine çevirisinin ortaya çıkışı, ilk otomatik çeviri denemeleri, kural tabanlı makine çevirisi, doğrudan çeviri, transfer tabanlı çeviri, ara dil yaklaşımı, örnek tabanlı makine çevirisi, derlem tabanlı yöntemler, istatistiksel makine çevirisi, hibrit sistemler, nöral makine çevirisi, dikkat mekanizması, Transformer mimarisi, çok dilli sistemler, büyük dil modelleri ve üretken yapay zekâ uygulamaları incelenmektedir. Öğrenciler, her makine çevirisi yaklaşımının temel çalışma ilkelerini, kullandığı dilsel veya sayısal verileri, güçlü ve zayıf yönlerini, yaygın hata türlerini ve çevirmenin çalışma süreci üzerindeki etkilerini öğrenir. Farklı dönemlerde geliştirilen sistemlerin aynı veya benzer metinler üzerindeki çıktıları doğruluk, akıcılık, terminoloji, bağlam, tutarlılık, kültürel uygunluk ve metin türüne uygunluk bakımından karşılaştırılır. Ders ayrıca makine çevirisinin bilgisayar destekli çeviri araçlarıyla bütünleştirilmesini, çeviri belleği ve terim tabanlarının kullanımını, kaynak metnin ön düzenlenmesini, makine çevirisi çıktılarının makine çevirisi sonrası düzeltme sürecini ve çeviri kalitesinin insan ve otomatik değerlendirme yöntemleriyle ölçülmesini kapsamaktadır. Dersin son bölümünde büyük dil modelleri ve üretken yapay zekâ sistemlerinin çeviri alanındaki kullanımları ele alınır. Öğrenciler çeviri odaklı komut oluşturma, bağlam ve terminoloji sağlama, farklı çeviri seçenekleri üretme, yapay zekâ çıktılarını doğrulama ve insan-yapay zekâ iş birliğine dayalı çeviri süreçleri tasarlama konularında uygulamalar gerçekleştirir. Bunun yanında yapay zekâ ve makine çevirisi kullanımında gizlilik, veri güvenliği, kişisel verilerin korunması, telif hakkı, veri sahipliği, algoritmik önyargı, uydurma bilgi üretimi, şeffaflık, akademik dürüstlük ve çevirmenin mesleki sorumluluğu gibi etik ve hukuki konular incelenir.

DERSİN ÖĞRENME ÇIKTILARI (Öğrenciler, bu dersi başarı ile tamamladıklarında aşağıda belirtilen bilgi, beceri ve/veya yetkinlikleri gösterirler.)
Makine çevirisinin tarihsel, kuramsal ve teknolojik gelişimini açıklar.
Kural tabanlı, örnek tabanlı, istatistiksel ve nöral makine çevirisi yaklaşımları ile büyük dil modeli tabanlı çeviri sistemlerinin temel çalışma ilkelerini karşılaştırır.
Farklı makine çevirisi ve yapay zekâ sistemlerinin çıktılarını doğruluk, akıcılık, terminoloji, tutarlılık, bağlam ve kültürel uygunluk açısından değerlendirir.
Makine çevirisi çıktılarında hata türlerini belirler ve uygun son düzeltme ile kalite kontrol yöntemlerini uygular.
Makine çevirisinin çeviri belleği, terim tabanı ve bilgisayar destekli çeviri araçlarıyla bütünleştirilmesini açıklar ve değerlendirir.
Büyük dil modelleri ve üretken yapay zekâ sistemlerinde çeviri amacına uygun komutlar oluşturur; bağlam, terminoloji ve biçem bilgilerini kullanarak çıktıları yönlendirir ve doğrular.
Yapay zekâ ve makine çevirisi kullanımına ilişkin gizlilik, veri güvenliği, telif hakkı, algoritmik önyargı, şeffaflık ve mesleki sorumluluk gibi etik ve hukuki sorunları değerlendirir.
Yapay zekâ destekli çeviri ortamlarında çevirmenin değişen rolünü ve insan-yapay zekâ iş birliğine dayalı yeni çalışma biçimlerini değerlendirir.

HAFTALIK DERS KONULARI VE ÖNGÖRÜLEN HAZIRLIK ÇALIŞMALARI
Hafta	Ön Hazırlık	Konular	Yöntem
1	-	Dersin Tanıtımı	-
2	-	Otomatik çeviri düşüncesinin ortaya çıkışı; mekanik sözlük ve dil makineleri, bilgisayarların dil çevirisinde kullanılmasına ilişkin ilk fikirler; İkinci Dünya Savaşı sonrasında makine çevirisi araştırmalarının gelişimi; ilk otomatik çeviri deneyleri, Georgetown–IBM deneyi; makine çevirisinin ilk dönemindeki beklentiler ve sınırlılıklar.	Sınıf içi tartışma
3	-	Kural tabanlı makine çevirisinin temel çalışma mantığı; dil bilgisel kurallar, sözlükler, biçimbilimsel çözümleme ve sözdizimsel çözümleme; kaynak dil çözümlemesi, aktarım ve erek metin üretimi aşamaları; dilbilimsel bilginin sistemlere tanımlanması.	Sınıf içi tartışma
4	-	Doğrudan çeviri yaklaşımı; sözcük ve yapıların kaynak dilden hedef dile doğrudan aktarılması; transfer tabanlı sistemler, sözcüksel ve yapısal transfer kuralları; ara dil yaklaşımı, dil çiftine bağımlı ve dilden bağımsız sistemlerin karşılaştırılması; Vauquois üçgeni.	Sınıf içi tartışma
5	-	Kural tabanlı sistemlerde sözlük geliştirme; biçimbilimsel ve sözdizimsel belirsizlikler, deyimler, çok anlamlı sözcükler ve kültürel ifadeler; dil kurallarının elle hazırlanmasının maliyeti, farklı dil çiftlerinde karşılaşılan sorunlar, kural tabanlı sistem çıktılarının incelenmesi.	Sınıf içi tartışma
6	-	Örnek tabanlı makine çevirisinin ortaya çıkışı; benzerlik ve analojiye dayalı çeviri, daha önce çevrilmiş cümle ve ifadelerin yeniden kullanılması; örneklerin eşleştirilmesi, ayrıştırılması ve yeniden birleştirilmesi; çeviri belleği ile örnek tabanlı makine çevirisi arasındaki ilişki.	Sınıf içi tartışma
7	-	Tek dilli, iki dilli ve paralel derlem kavramları; kaynak ve hedef metinlerin hizalanması, cümle ve sözcük düzeyinde hizalama; derlem büyüklüğü ve kalitesinin sistem performansına etkisi; eğitim, doğrulama ve test verileri; veri temizleme ve veri hazırlama.	Sınıf içi tartışma
8	-	İstatistiksel makine çevirisinin ortaya çıkışı; olasılık temelli çeviri anlayışı, çeviri modeli ve dil modeli; sözcük tabanlı istatistiksel makine çevirisi, sözcük hizalama; bir kaynak cümle için en olası hedef cümlenin belirlenmesi.	Sınıf içi tartışma
9	-	Örnek tabanlı istatistiksel makine çevirisi; tek tek sözcükler yerine sözcük gruplarının çevrilmesi; yeniden sıralama modelleri, n-gram dil modelleri; hiyerarşik ve sözdizimsel istatistiksel sistemler, istatistiksel sistemlerde akıcılık ve doğruluk sorunları.	Sınıf içi tartışma
10	-	ARA SINAV	-
11	-	Kural tabanlı ve istatistiksel yöntemlerin birleştirilmesi; hibrit makine çevirisi sistemleri, farklı sistemlerin güçlü yönlerinden yararlanılması; makine çevirisinin bilgisayar destekli çeviri araçlarına entegrasyonu; çeviri belleği, terim tabanı ve makine çevirisi önerilerinin birlikte kullanılması.	Sınıf içi tartışma
12	-	Sequence-to-sequence modelleri; uzun cümlelerin çevrilmesinde karşılaşılan sorunlar, dikkat mekanizmasının ortaya çıkışı; kaynak cümlenin farklı bölümlerine odaklanma; bağlam bilgisinin kullanılması; nöral makine çevirisinde akıcılık, doğruluk ve eksiltme-ekleme hataları.	Sınıf içi tartışma
13	-	Transformer mimarisinin ortaya çıkışı; öz-dikkat mekanizması; kodlayıcı ve kod çözücü katmanları, paralel işlem ve büyük veri kullanımı; çok dilli nöral makine çevirisi; sıfır örnekli çeviri; alan uyarlaması; düşük kaynaklı diller; nöral makine çevirisi sistemlerinin özelleştirilmesi.	Sınıf içi tartışma
14	-	Büyük dil modellerinin temel çalışma ilkeleri; önceden eğitilmiş dil modelleri; üretken yapay zekâ ile doğrudan çeviri; bağlam, amaç, hedef kitle, terminoloji ve biçem bilgisi sağlama; çeviri odaklı komut oluşturma; aşamalı komutlandırma; makine çevirisi motorları ile büyük dil modellerinin karşılaştırılması; yapay zekâ çıktılarında uydurma bilgi ve anlam değişikliği riskleri.	Sınıf içi tartışma
15	-	İnsan çevirisi, makine çevirisi ve yapay zekâ destekli çevirinin karşılaştırılması; makine çevirisi ve yapay zeka çevirisi sonrası hafif ve tam düzeltme; hata sınıflandırması ve kalite değerlendirmesi; çevirmenin nihai sorumluluğu; gizlilik, veri güvenliği, telif hakkı, algoritmik önyargı ve şeffaflık; yapay zekâ kullanımının beyan edilmesi; çevirmenin değişen mesleki rolleri ve gelecekteki insan-yapay zekâ iş akışları.	Sınıf içi tartışma
16	-	FİNAL	-
17	-	FİNAL	-

KAYNAKLAR

ÖLÇME VE DEĞERLENDİRME
Yarıyıl İçi Yapılan Çalışmaların Ölçme ve Değerlendirmesi	Etkinlik Sayısı	Katkı Yüzdesi	Açıklama	Sınav Yapılma Şekli

(0) Etkisiz	(1) En Düşük	(2) Düşük	(3) Orta	(4) İyi	(5) Çok İyi
0	1	2	3	4	5

BİLGİ
Kuramsal
	Program Yeterlilikleri/Çıktıları	Katkı Düzeyi
		0	1	2	3	4	5
1	Çeviri kuramlarını, dilbilimsel yaklaşımları ve kültürlerarası iletişim modellerini bilir.				3
2	Dil, kültür ve anlam ilişkisine dair temel kavramları açıklar.				3
3	Çeviri disiplininin tarihsel gelişimini ve kuramsal yönelimlerini değerlendirir.	0

BİLGİ
Olgusal
	Program Yeterlilikleri/Çıktıları	Katkı Düzeyi
		0	1	2	3	4	5
1	Kaynak ve hedef dillerin dilbilgisel, anlamsal ve kültürel özelliklerini tanır.				3
2	Çeşitli metin türlerinin yapısal ve işlevsel özellikleri hakkında bilgi sahibidir.					4
3	Çeviri sektörüne ilişkin kurumları, mesleki standartları ve etik ilkeleri tanımlar.					4

BECERİLER
Bilişsel
	Program Yeterlilikleri/Çıktıları	Katkı Düzeyi
		0	1	2	3	4	5
1	Yazılı ve sözlü metinleri dil, anlam ve bağlam açısından analiz eder.	0
2	Uygun çeviri stratejilerini belirler ve kültürel farklılıkları dikkate alarak anlamı yeniden yapılandırır.	0
3	Çeviri sorunlarını eleştirel düşünme ve problem çözme becerileriyle değerlendirir.					4

BECERİLER
Uygulamalı
	Program Yeterlilikleri/Çıktıları	Katkı Düzeyi
		0	1	2	3	4	5
1	Yazılı ve sözlü çeviri süreçlerinde profesyonel araçları ve teknolojik yazılımları etkin biçimde kullanır.						5
2	Çeşitli alanlarda (hukuk, edebiyat, teknik, medya vb.) çeviri uygulamaları yapar.					4
3	Zaman yönetimi ve kalite standartlarını gözeterek çeviri projelerini yürütür.	0

YETKİNLİKLER
Bağımsız Çalışabilme ve Sorumluluk Alabilme Yetkinliği
	Program Yeterlilikleri/Çıktıları	Katkı Düzeyi
		0	1	2	3	4	5
1	Bireysel olarak veya ekip içinde çeviri projelerini planlar, yürütür ve sonuçlarını değerlendirir.	0
2	Çeviri süreçlerinde ortaya çıkan sorunları bağımsız kararlar alarak çözer.	0
3	Mesleki uygulamalarda sorumluluk alır, gerektiğinde liderlik yapar.	0
4	Farklı paydaşlarla iş birliği içinde çalışarak ortak hedeflere ulaşır.	0

YETKİNLİKLER
Öğrenme Yetkinliği
	Program Yeterlilikleri/Çıktıları	Katkı Düzeyi
		0	1	2	3	4	5
1	Alanındaki yeni araştırmaları ve teknolojik gelişmeleri izler.						5
2	Yaşam boyu öğrenme anlayışıyla mesleki bilgi ve becerilerini sürekli geliştirir.					4
3	Kendi öğrenme gereksinimlerini belirler ve bağımsız öğrenme stratejileri uygular.	0

YETKİNLİKLER
İletişim ve Sosyal Yetkinlik
	Program Yeterlilikleri/Çıktıları	Katkı Düzeyi
		0	1	2	3	4	5
1	Çok kültürlü ortamlarda etkili iletişim kurar ve ekip çalışmasına katkı sağlar.	0
2	Mesleki ve sosyal ortamlarda İngilizceyi ve Türkçeyi akıcı ve doğru biçimde kullanır.	0
3	Kültürlerarası farklılıklara saygı gösterir ve etik değerlere uygun davranır.	0

YETKİNLİKLER
Alana Özgü Yetkinlik
	Program Yeterlilikleri/Çıktıları	Katkı Düzeyi
		0	1	2	3	4	5
1	Çeviri sürecinde gizlilik, tarafsızlık ve doğruluk ilkelerine bağlı kalır.	0
2	Çeviri projelerinde mesleki sorumluluk üstlenir ve etik kararlar alır.	0
3	Alanıyla ilgili ulusal ve uluslararası standartlara uygun biçimde profesyonel davranır.						5

DERSİN İŞ YÜKÜ VE AKTS KREDİSİ
Öğrenme-Öğretme Etkinlikleri İş Yükü
Öğrenme-Öğretme Etkinlikleri	Etkinlik(hafta sayısı)	Süresi(saat sayısı)	Toplam İş Yükü
Ders	14	3	42
Derse Ön Hazırlık ve Ders Sonrası Pekiştirme	6	6	36
Arazi Çalışması	0	0	0
Grup Çalışması / Ödevi	7	7	49
Laboratuvar	0	0	0
Okuma	4	4	16
Ödev	2	2	4
Proje Hazırlama	2	2	4
Seminer	0	0	0
Staj	0	0	0
Teknik Gezi	0	0	0
Web Tab. Öğrenme	0	0	0
Uygulama	0	0	0
Yerinde Uygulama	0	0	0
Mesleki Faaliyet	0	0	0
Sosyal Faaliyet	0	0	0
Tez Hazırlama	0	0	0
Alan Çalışması	0	0	0
Rapor Yazma	0	0	0
Final Sınavı	1	1	1
Final Sınavı Hazırlığı	0	0	0
Ara Sınav	1	1	1
Ara Sınav Hazırlığı	0	0	0
Kısa Sınav	0	0	0
Kısa Sınav Hazırlığı	0	0	0
TOPLAM	37	0	153