Ders Adı | Kodu | Yarıyıl | T+U Saat | Kredi | AKTS |
---|---|---|---|---|---|
Büyük Dil Modellerine Giriş | SWE 422 | 8 | 3 + 0 | 3 | 5 |
Ön Koşul Dersleri | |
Önerilen Seçmeli Dersler | SWE 420 - Natural Language Processing SWE 405 - Deep Learning and Applications |
Dersin Dili | İngilizce |
Dersin Seviyesi | Lisans |
Dersin Türü | Seçmeli |
Dersin Koordinatörü | Dr.Öğr.Üyesi BEYZA EKEN |
Dersi Verenler | Dr.Öğr.Üyesi BEYZA EKEN, |
Dersin Yardımcıları | |
Dersin Kategorisi | Diğer |
Dersin Amacı | Gaining an understanding of the architecture of Large Language Models (LLM). Being familiar with practical LLM tasks such as fine-tuning and prompt engineering. |
Dersin İçeriği |
Kalkınma Amaçları |
---|
![]() |
# | Ders Öğrenme Çıktıları | Öğretim Yöntemleri | Ölçme Yöntemleri |
---|
Hafta | Ders Konuları | Ön Hazırlık |
---|---|---|
1 | Büyük dil modellerinin yapıtaşları | |
2 | Sinir ağı modelleri ve transformer mimarisi | |
3 | Transformer ile eğitim | |
4 | Maskeli dil modelleri | |
5 | İnce ayar (fine-tuning) | |
6 | Az veri ile çalışma | |
7 | Komut verme | |
8 | Bağlamdan öğrenme | |
9 | Büyük dil modellerinin değerlendirilmesi | |
10 | Büyük dil modellerinde anımsama | |
11 | Kod tabanlı büyük dil modelleri | |
12 | Büyük dil modellerinde açıklanabilirlik ve yorumlanabilirlik | |
13 | Büyük dil modelleri uygulamalarının operasyonları (LLMOps) | |
14 | Öğrenci Sunumları |
Kaynaklar | |
---|---|
Ders Notu | |
Ders Kaynakları | Speech and Language Processing, Jurafsky & Martin, 2024. 3rd Edition Draft. Hands-On Large Language Models, Language Understanding and Generation. Alammar & Grootendorst, 2024. O'Reilly Media, Inc. Natural Language Processing with Transformers, Building Language Applications with Hugging Face. Tunstall et al., 2022. O'Reilly Media, Inc. Generative AI on AWS: Building context-aware multimodal reasoning applications. Fregly et al., 2023. O'Reilly Media, Inc. |
Sıra | Program Çıktıları | Katkı Düzeyi | |||||
---|---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |||
1 | Matematik, fen bilimleri ve ilgili mühendislik disiplinine özgü konularda yeterli bilgi birikimi; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, karmaşık mühendislik problemlerinde kullanabilme becerisi. | ||||||
2 | Karmaşık mühendislik problemlerini saptama, tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi. | ||||||
3 | Mühendislik uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern teknik ve araçları geliştirme, seçme ve kullanma becerisi; bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanma becerisi. | ||||||
4 | Karmaşık bir sistemi, süreci, cihazı veya ürünü gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında, belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlama becerisi; bu amaçla modern tasarım yöntemlerini uygulama becerisi. | ||||||
5 | Karmaşık mühendislik problemlerinin veya disipline özgü araştırma konularının incelenmesi için deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama becerisi. | ||||||
6 | Bilişim Teknolojilerinin yönetim, denetim, gelişim ve güvenliği/güvenilirliği hakkında bilgi sahibi olma ve farkındalık. | ||||||
7 | Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilme becerisi; bireysel çalışma becerisi. | ||||||
8 | Türkçe sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma becerisi; en az bir yabancı dil bilgisi; etkin rapor yazma ve yazılı raporları anlama, tasarım ve üretim raporları hazırlayabilme, etkin sunum yapabilme, açık ve anlaşılır talimat verme ve alma becerisi. | ||||||
9 | Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci; bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisi. | ||||||
10 | Etik ilkelerine uygun davranma, mesleki ve etik sorumluluk bilinci; mühendislik uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgi. | ||||||
11 | Proje yönetimi, risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi, iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi; girişimcilik, yenilikçilik hakkında farkındalık; sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgi. | ||||||
12 | Mühendislik uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ve çağın mühendislik alanına yansıyan sorunları hakkında bilgi; mühendislik çözümlerinin hukuksal sonuçları konusunda farkındalık. |
# | Ders Öğrenme Çıktılarının Program Çıktılarına Katkısı | PÇ 1 | PÇ 2 | PÇ 3 | PÇ 4 | PÇ 5 | PÇ 6 | PÇ 7 | PÇ 8 | PÇ 9 | PÇ 10 | PÇ 11 | PÇ 12 |
---|
Değerlendirme Sistemi | |
---|---|
Yarıyıl Çalışmaları | Katkı Oranı |
1. Ara Sınav | 46 |
1. Proje / Tasarım | 38 |
1. Ödev | 16 |
Toplam | 100 |
1. Final | 35 |
1. Yıl İçinin Başarıya | 65 |
Toplam | 100 |
AKTS - İş Yükü Etkinlik | Sayı | Süre (Saat) | Toplam İş Yükü (Saat) |
---|---|---|---|
Ara Sınav | 1 | 8 | 8 |
Proje / Tasarım | 1 | 15 | 15 |
Final | 1 | 15 | 15 |
Ders Süresi (Sınav haftası dahildir: 16x toplam ders saati) | 16 | 3 | 48 |
Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi(Ön çalışma, pekiştirme) | 16 | 2 | 32 |
Toplam İş Yükü | 118 | ||
Toplam İş Yükü / 25 (Saat) | 4,72 | ||
dersAKTSKredisi | 5 |