VBM668 - KONUŞMA TANIMA
Dersin Adı | Kodu | Yarıyılı | Teori (saat/hafta) |
Uygulama (saat/hafta) |
Yerel Kredi | AKTS |
---|---|---|---|---|---|---|
KONUŞMA TANIMA | VBM668 | Herhangi Yarıyıl/Yıl | 3 | 0 | 3 | 6 |
Önkoşul(lar)-var ise | Yok | |||||
Dersin Dili | Türkçe | |||||
Dersin Türü | Seçmeli | |||||
Dersin verilme şekli | Yüz yüze | |||||
Dersin öğrenme ve öğretme teknikleri | Anlatım Rapor Hazırlama ve/veya Sunma Proje Tasarımı/Yönetimi | |||||
Dersin sorumlusu(ları) | Yrd. Doç. Dr. Harun Artuner | |||||
Dersin amacı | Konuşma Tanıma Kavramlarının öğrenilmesi ve kullanım ortamlarının geliştirilmesi. | |||||
Dersin öğrenme çıktıları |
| |||||
Dersin içeriği | Konuşma Tanımanın temel kavramları. Konuşma tanıma algoritmaları. Dil Modelleri, Konuşma tanıma uygulamaları. | |||||
Kaynaklar | Lawrence Rabiner, Fundamentals of Speech Recognition, Prentice Hall, 1993. Frederick Jelinek, Statistical Methods for Speech Recognition (Language, Speech, and Communication), A Bradford Book, 1998 |
Haftalara Göre İşlenecek Konular
Haftalar | Konular |
---|---|
1. Hafta | Sinyal işleme ve ses verisi tanımları |
2. Hafta | Konuşma Tanıma temel kavramları |
3. Hafta | Konuşma Tanıma teknikleri |
4. Hafta | Konuşma Tanıma teknikleri (devam) |
5. Hafta | Dil tanımları |
6. Hafta | Proje I |
7. Hafta | Konuşma tanıma uygulamaları |
8. Hafta | Konuşma tanıma uygulamaları (devam) |
9. Hafta | Örnek inceleme |
10. Hafta | Örnek inceleme (devam) |
11. Hafta | Proje II |
12. Hafta | Araştırma sunumları |
13. Hafta | Araştırma sunumları |
14. Hafta | Araştırma sunumları |
15. Hafta | Araştırma sunumları |
16. Hafta | Genel sınav |
Değerlendirme Sistemi
Yarıyıl içi çalışmaları | Sayısı | Katkı Payı % |
---|---|---|
Devam (a) | 14 | 10 |
Laboratuar | 0 | 0 |
Uygulama | 0 | 0 |
Alan Çalışması | 0 | 0 |
Derse Özgü Staj (Varsa) | 0 | 0 |
Ödevler | 0 | 0 |
Sunum | 0 | 0 |
Projeler | 2 | 40 |
Seminer | 1 | 15 |
Ara Sınavlar | 0 | 0 |
Genel sınav | 1 | 35 |
Toplam | 100 | |
Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı | 0 | 65 |
Yarıyıl Sonu Sınavının Başarı Notuna Katkısı | 0 | 35 |
Toplam | 100 |
AKTS (Öğrenci İş Yükü) Tablosu
Etkinlikler | Sayısı | Süresi | Toplam İş Yükü |
---|---|---|---|
Ders Süresi | 14 | 3 | 42 |
Laboratuvar | 0 | 0 | 0 |
Uygulama | 0 | 0 | 0 |
Derse özgü staj (varsa) | 0 | 0 | 0 |
Alan Çalışması | 0 | 0 | 0 |
Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi (Ön Çalışma, pekiştirme, vb) | 9 | 5 | 45 |
Sunum / Seminer Hazırlama | 1 | 30 | 30 |
Proje | 0 | 0 | 0 |
Ödevler | 2 | 40 | 80 |
Ara sınavlara hazırlanma süresi | 0 | 0 | 0 |
Genel sınava hazırlanma süresi | 1 | 30 | 30 |
Toplam İş Yükü | 27 | 108 | 227 |
Dersin Öğrenme Çıktılarının Program Yeterlilikleri İle İlişkilendirilmesi
D.9. Program Yeterlilikleri | Katkı Düzeyi* | ||||
---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
1. Veri ve Bilgi Mühendisliği (VBM) hakkında detaylı bilgi sahibidir. | X | ||||
2. Soyutlama, karmaşıklık, güvenlik, koşut zamanlılık, yazılım süreçleri gibi ortak kavramlara hakimdir ve uzmanlığını bilişim sistemlerinin etkili biçimde tasarlanması, geliştirilmesi ve yönetilmesinde uygular. | X | ||||
3. Teori ve pratiğin etkileşimini ve aralarındaki bağları anlar. | X | ||||
4. Farklı soyutlama ve detay seviyelerinde düşünebilme yetisine sahiptir; dar kapsamlı bir gerçekleştirmenin ötesine geçerek bir bilişim sisteminin farklı bağlamlarda ele alınabileceğini anlar. | X | ||||
5. Herhangi bir teknik veya bilimsel problemi kendi başına çözümler ve mümkün en uygun çözümü sunar; çözümün bütünlüğünü ve varsayımlarını açıkça anlatabilecek iletişim becerisine sahiptir. | X | ||||
6. Takım içinde verimli çalışabilme için gerekli olan becerileri edinmek adına sıradan bir ders projesine oranla daha büyük ölçekli bir projeyi tamamlar. | X | ||||
7. VBM alanının hızla geliştiğinin farkındadır. En son gelişmeleri takip eder, kariyeri boyunca öğrenir ve becerilerini geliştirir. | X | ||||
8. VBM uygulamalarına dair sosyal, yasal, etik ve kültürel hususların farkındadır ve mesleki etkinliklerini bunlarla uyumlu şekilde yürütür. | X | ||||
9. Farklı dinleyici kitlelerine yüz yüze, yazılı ya da elektronik olarak İngilizce ve Türkçe sözlü sunumlar yapabilir. | X | ||||
10. VBM geniş bir uygulama alanına sahip olduğunun ve fırsatların farkındadır. | X | ||||
11. VBM farklı alanlarla etkileşim halinde olduğunun bilincindedir, alan uzmanlarıyla iletişim kurabilir ve onlardan gerekli alan bilgisi öğrenebilir. | X | ||||
12. Araştırma problemi tanımlayabilir ve çözmek için bilimsel yöntemler kullanır. | X |
*1 En düşük, 2 Düşük, 3 Orta, 4 Yüksek, 5 Çok yüksek