Bilgisayar Mühendisliğinde İleri Konular(INF 528)
| Ders Kodu | Dersin Adı | Yarıyıl | Teori | Uygulama | Lab | Kredisi | AKTS |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| INF 528 | Bilgisayar Mühendisliğinde İleri Konular | 1 | 3 | 0 | 0 | 3 | 6 |
| Ön Koşul | |
| Derse Kabul Koşulları |
| Dersin Dili | İngilizce |
| Türü | Seçmeli |
| Dersin Düzeyi | Yüksek Lisans |
| Dersi Veren(ler) | N. Sultan TURHAN sturhan@gsu.edu.tr (Email) |
| Dersin Yardımcıları | |
| Dersin Amacı |
Students are initially introduced to the principles of graph databases in this course, a potent data management tool for effectively storing, searching, and analysing data with complicated relationships. Students will learn the principles, design patterns, and practical applications of graph databases. Second, it facilitates in examining the nexus between two cutting-edge areas of computer science: large language models and graph databases. Large language models like GPT-3 have revolutionized the interpretation and creation of natural language, whereas graph databases are meant to manage complicated connections in data quickly. The course's major goal is to teach students how to use both technologies' strengths to tackle challenges in the real world, including those involving knowledge graphs, recommendation engines, and other topics |
| İçerik |
1. Introduction to Graph Databases and Large Language Models 2. Graph Database Fundamentals 3. Data Modelling with Graph Database 4. Query languages for graph databases (Cypher). 5. Querying and Manipulating Graph Data 6. Large Language Models (LLMs) 7. Combining Graph Databases and LLMs 8. Knowledge graphs 9. Performance Optimization and Scaling 10. Future Trends and Emerging Technologies 11. Ethical and Privacy Considerations |
| Dersin Öğrenme Çıktıları |
By the end of this course, students should be able to: 1. Understand the concepts and principles of graph databases. 2. Design and model data using graph database technologies. 3. Create and query graph databases using query languages such as Cypher (Neo4j) 4. Apply graph databases to real-world use cases 5. Evaluate the strengths and weaknesses of graph databases in comparison to other database technologies. 6. Explore the capabilities and limitations of large language models. 7. Utilize large language models for text-based tasks. 8. Develop and deploy applications that combine graph databases and language models. 9. Analyse and evaluate the performance of these combined systems. |
| Öğretim Yöntemleri | Lectures, Questions - Answers, Discussion |
| Kaynaklar |
- Online tutorials - Documentation of graph database management systems - Research papers and articles on graph databases |
Teori Konu Başlıkları
| Hafta | Konu Başlıkları |
|---|
Uygulama Konu Başlıkları
| Hafta | Konu Başlıkları |
|---|
Başarı Notuna Etki Oranları
| Sayı | Katkı Payı | |
|---|---|---|
| Yarıyıl içi çalışmaların başarı notuna katkısı | 6 | 60 |
| Yarıyıl sonu çalışmaların başarı notuna katkısı | 1 | 40 |
| Toplam | 7 | 100 |
Yarıyıl İçi Çalışmaları
| Sayı | Katkı Payı | |
|---|---|---|
| Ödevler | 5 | 30 |
| Sunum | 1 | 30 |
| Arasınavlar (Hazırlık Süresi Dahil) | 0 | 0 |
| Proje | 0 | 0 |
| Laboratuar | 0 | 0 |
| Diğer Uygulamalar | 0 | 0 |
| Kısa Sınavlar | 0 | 0 |
| Dönem Ödevi / Projesi | 0 | 0 |
| Portfolyo Çalışmaları | 0 | 0 |
| Raporlar | 0 | 0 |
| Öğrenme Günlükleri | 0 | 0 |
| Bitirme Tezi/Projesi | 0 | 0 |
| Seminer | 0 | 0 |
| Diğer | 0 | 0 |
| Toplam | 6 | 60 |
| Numara | Program Yeterlilikleri | Puan | ||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | ||
| 1 | Bilgisayar mühendisliği alanında bilimsel araştırma yaparak bilgiye genişlemesine ve derinlemesine ulaşır, bilgiyi değerlendirir, yorumlar ve uygular. | X | ||||
| 2 | Bilgisayar mühendisliğinde uygulanan güncel teknik ve yöntemler ile bunların kısıtları hakkında kapsamlı bilgi sahibidir. | X | ||||
| 3 | Bilgisayar mühendisliği ile ilgili alanlarda belirsiz, sınırlı ya da eksik verileri kullanarak, bilimsel yöntemlerle bilgiyi tamamlar ve uygular; değişik disiplinlere ait bilgileri bir arada kullanabilir. | X | ||||
| 4 | Bilgisayar mühendisliği mesleğinin yeni ve gelişmekte olan uygulamalarının farkında olup, gerektiğinde bunları inceler ve öğrenir. | X | ||||
| 5 | Bilgisayar mühendisliği problemlerini kurgular, çözmek için yöntem geliştirir ve çözümlerde yenilikçi yöntemler uygular. | X | ||||
| 6 | Yeni ve/veya özgün fikir ve yöntemler geliştirir; karmaşık donanım ve yazılım tabanlı sistemleri veya süreçleri tasarlar ve tasarımlannda yenilikçi/alternatif çözümler geliştirir. | X | ||||
| 7 | Kuramsal, deneysel ve modelleme esaslı araştırmaları tasarlar ve uygular; bu süreçte karşılaşılan karmaşık problemleri irdeler ve çözümler | X | ||||
| 8 | Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilir, bu tür takımlarda liderlik yapabilir ve karmaşık durumlarda proje ve risk yönetimi tekniklerini de kullanarak çözüm yaklaşımları geliştirebilir; bağımsız çalışabilir ve sorumluluk alır. | X | ||||
| 9 | Bir yabancı dili en az Avrupa Dil Portfoyü B2 Genel Düzeyinde kullanarak, sözlü ve yazılı iletişim kurar. | X | ||||
| 10 | Çalışmalarının süreç ve sonuçlarını, bilgisayar mühendisliği alanındaki veya ilgili alanlardaki ulusal ve uluslararası ortamlarda sistematik ve açık bir sekilde yazılı ya da sözlü olarak aktarır. | X | ||||
| 11 | Girişimcilik ve yenilikçilik boyutlarını dikkate alarak bilgisayar mühendisliği uygulamalarını gerçekleştirebilir. | X | ||||
| 12 | Verilerin toplanması, yorumlanması, duyurulması aşamalarında ve mesleki tüm etkinliklerde toplumsal, bilimsel ve etik değerleri gözetir. | X | ||||
| 13 | Bilgisayar mühendisliği uygulamalarının sosyal ve çevresel boyutlarını betimler. | X | ||||
| Etkinlikler | Sayı | Süre | Toplam İş Yükü |
|---|---|---|---|
| Ders Süresi | 14 | 3 | 42 |
| Sınıf Dışı Çalışma Süresi | 14 | 1 | 14 |
| Ödevler | 1 | 10 | 10 |
| Sunum | 1 | 10 | 10 |
| Proje | 1 | 10 | 10 |
| Toplam İş Yükü | 86 | ||
| Toplam İş Yükü / 25 | 3,44 | ||
| Dersin AKTS Kredisi | 3 | ||