TR EN

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

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 -