Advanced Topics in Computer Engineering

Content

Objective

Bu derste öğrencilere ilk olarak, karmaşık ilişkilere sahip verileri etkili bir şekilde depolamak, aramak ve analiz etmek için güçlü bir veri yönetimi aracı olan grafik veritabanlarının ilkeleri tanıtılmaktadır. Öğrenciler grafik veritabanlarının ilkelerini, tasarım modellerini ve pratik uygulamalarını öğreneceklerdir.
İkincisi, bilgisayar biliminin iki ileri alanı arasındaki bağlantının incelenmesini kolaylaştırır: büyük dil modelleri ve grafik veritabanları. GPT-3 gibi büyük dil modelleri, doğal dilin yorumlanmasında ve oluşturulmasında devrim yaratırken, grafik veritabanları verilerdeki karmaşık bağlantıları hızlı bir şekilde yönetmeyi amaçlamaktadır. Kursun ana hedefi, öğrencilere bilgi grafikleri, öneri motorları ve diğer konular da dahil olmak üzere gerçek dünyadaki zorluklarla başa çıkmak için her iki teknolojinin de güçlü yönlerini nasıl kullanacaklarını öğretmektir.

Course Content

1. Grafik Veritabanlarına ve Büyük Dil Modellerine Giriş
2. Grafik Veritabanı Temelleri
3. Grafik Veritabanıyla Veri Modelleme
4. Grafik veritabanları için sorgulama dilleri (Cypher).
5. Grafik Verilerini Sorgulama ve Değiştirme
6. Büyük Dil Modelleri (LLM'ler)
7. Grafik Veritabanları ve LLM'leri Birleştirmek
8. Bilgi grafikleri
9. Performans Optimizasyonu ve Ölçeklendirme
10. Gelecek Trendleri ve Gelişen Teknolojiler
11. Etik ve Gizlilik Hususları

Course Learning Outcomes

Bu dersin sonunda öğrenciler şunları yapabilmelidir:
1) Graf veritabanlarının kavram ve ilkelerini anlayacaktır.
2) Graf veritabanı teknolojilerini kullanarak verileri tasarlayabilir ve modelleyebilir.
3) Cypher (Neo4j) gibi sorgulama dillerini kullanarak graf veritabanları oluştur ve sorgular
4) Graf veritabanlarını gerçek dünyadaki kullanım senaryolarına uygular
5) Graf veritabanlarının diğer veri tabanı teknolojileriyle karşılaştırıldığında güçlü ve zayıf yönlerini değerlendirebilir.
6) Büyük dil modellerinin yeteneklerini ve sınırlamalarını özümser.
7) Metin tabanlı görevler için geniş dil modellerinden yararlanmayı öğrenir.
8) Graf veritabanlarını ve dil modellerini birleştiren uygulamalar geliştirir.
9) Bu birleştirilmiş sistemlerin performansını analiz eder ve değerlendirebilir.

Teaching and Learning Methods

Anlatım, Soru - Cevap, Tartışma
Ara Sınav, Kısa Sınav, Proje, Laboratuar çalışmaları ve Final Sınavı

References

- Online tutorials
- Graf veritabanı yönetim sistemlerine ait dökümantasyon
- Graf veritabanları ve Geniş Dil Modelleri üzerine bilimsel ve sektörel makaleler

Assessment System

Relation of Proficiency

ECTS