Giriş ve NLP’nin Temelleri

• NLP’nin tanımı ve iş dünyasındaki kullanım alanları

• Kural tabanlı NLP ve istatistiksel NLP bakış açısı

• Tokenization, stopwords, stemming ve lemmatization

• NLP veri setlerinin özellikleri

  
  

Metin Temsilleri ve Özellik Çıkarma

• Bag of Words ve TF-IDF yaklaşımı

• N-gram yapıları

• Embedding mantığı ve vektör uzayında metin gösterimi

• Word2Vec, GloVe ve FastText karşılaştırması

  
  

Modern NLP: Transformer Modelleri

• Transformer mimarisinin temelleri

• BERT, GPT, T5 gibi modellerin mantığı

• Transfer learning ve fine-tuning kavramı

• Hugging Face ekosistemine giriş

  
  

Sınıflandırma, Duygu Analizi ve Metin Anlama

• Metin sınıflandırma uygulamaları

• Duygu analizi modelleri

• Intent tespiti ve entity extraction

• Zero-shot & few-shot learning örnekleri

  
  

Metin Üretimi, Özetleme ve Soru-Cevap Sistemleri

• Dil modelleri ile metin üretimi

• Otomatik özetleme yöntemleri

• Soru-cevap sistemleri ve bilgi çıkarımı

• Chatbot ve asistan oluşturma temelleri

  
  

Uygulamalı NLP Projeleri

• Veri temizleme ve preprocessing

• Model eğitme ve evaluator kullanma

• Hugging Face ile gerçek bir modelin ince ayarı (fine-tuning)

• Gerçek bir iş senaryosu üzerinden uçtan uca NLP uygulaması