Doğal Dil İşleme yapay zekanın en zorlu alanlarından biridir ve günümüzde üzerinde çok yoğun araştırmalar yürütülmektedir. İçerisinde insan beyninin işleyiş yapısını anlamak da dahil olan pek çok alt problem barındırdığından bir problem olarak gösterilir. Günümüzde doğal dil işleme problemlerinin çözümleri için derin öğrenme, makine öğrenmesi, istatiksel analiz ve kural tabanlı yaklaşımlar hibrit biçimde kullanılmaktadır. Yazım yanlışlarının düzeltilmesinden, otomatik çeviri sistemlerine, dil öğrenimi uygulamalarından kişisel asistan uygulamalarına doğal dile değen her alanda doğal dil işleme devreye girmektedir. Bu derste öğrencilerin doğal dil işleme alanında giriş seviyesinde bilgi edinmelerini ve kendi veri setleri üzerinde farklı doğal dil işleme yöntemleri ile başarımı yüksek modeller oluşturma bilgi ve becerisini kazanmalarını sağlamak amaçlanmıştır.

Yapay zeka ve doğal dil işlemeye giriş, Metinsel kaynaklar ve formatlar, Kelime vektörleri, Tokenization işlemleri, metin özellikleri ve sınıflandırılmaları, Köklenme ve lemmatization, duygu analizi yöntemleri ve kullanım alanları, Metinsel verilerde makine öğrenmesi yaklaşımları, Konu modelleme, stilometri, doküman kümeleme, makine çevirisi ve genel örnek uygulamalar.