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 iseYok
Dersin DiliTürkçe
Dersin TürüSeçmeli 
Dersin verilme şekliYüz yüze 
Dersin öğrenme ve öğretme teknikleriAnlatım
Rapor Hazırlama ve/veya Sunma
Proje Tasarımı/Yönetimi
 
Dersin sorumlusu(ları)Yrd. Doç. Dr. Harun Artuner 
Dersin amacıKonuşma Tanıma Kavramlarının öğrenilmesi ve kullanım ortamlarının geliştirilmesi. 
Dersin öğrenme çıktıları
  1. ? Konuşma Tanıma temel kavramları,
  2. ? Konuşma tanıma metodları
  3. ? Konuşma tanıma uygulamaları
Dersin içeriğiKonuşma Tanımanın temel kavramları. Konuşma tanıma algoritmaları. Dil Modelleri, Konuşma tanıma uygulamaları. 
KaynaklarLawrence 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

HaftalarKonular
1. HaftaSinyal işleme ve ses verisi tanımları
2. HaftaKonuşma Tanıma temel kavramları
3. HaftaKonuşma Tanıma teknikleri
4. HaftaKonuşma Tanıma teknikleri (devam)
5. HaftaDil tanımları
6. HaftaProje I
7. HaftaKonuşma tanıma uygulamaları
8. HaftaKonuşma tanıma uygulamaları (devam)
9. HaftaÖrnek inceleme
10. HaftaÖrnek inceleme (devam)
11. HaftaProje II
12. HaftaAraştırma sunumları
13. HaftaAraştırma sunumları
14. HaftaAraştırma sunumları
15. HaftaAraştırma sunumları
16. HaftaGenel sınav

Değerlendirme Sistemi

Yarıyıl içi çalışmalarıSayısıKatkı Payı %
Devam (a)1410
Laboratuar00
Uygulama00
Alan Çalışması00
Derse Özgü Staj (Varsa) 00
Ödevler00
Sunum00
Projeler240
Seminer115
Ara Sınavlar00
Genel sınav135
Toplam100
Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı065
Yarıyıl Sonu Sınavının Başarı Notuna Katkısı035
Toplam100

AKTS (Öğrenci İş Yükü) Tablosu

Etkinlikler Sayısı Süresi Toplam İş Yükü
Ders Süresi 14 3 42
Laboratuvar 0 0 0
Uygulama000
Derse özgü staj (varsa)000
Alan Çalışması000
Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi (Ön Çalışma, pekiştirme, vb)9545
Sunum / Seminer Hazırlama13030
Proje000
Ödevler24080
Ara sınavlara hazırlanma süresi000
Genel sınava hazırlanma süresi13030
Toplam İş Yükü27108227

Dersin Öğrenme Çıktılarının Program Yeterlilikleri İle İlişkilendirilmesi

D.9. Program YeterlilikleriKatkı Düzeyi*
12345
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