Yapay zeka, veri bilimi alanında büyüleyici ve büyüyen bir alandır. Bilim kurgu filmlerinde tasvir edilen robot hizmetkarlara sahip olmaktan çok uzak olsak da, YZ zaten günlük hayatımızın bir parçası ve hepimiz yapay zekayı (YZ) öğrenmekle iyi ederiz. Otonom arabalar gibi bazı (YZ) uygulamaları hala gelişim aşamasındayken, tahmine dayalı analiz gibi diğer kullanımlar zaten burada. YZ ve araçlarının nasıl kullanılacağını öğrenmek, veri analizi gibi alanlarda bir olasılıklar dünyasının kapılarını açabilir.
YZ, tüm sektörlerde uygulamaları olan çok yönlü bir alandır, bu da YZ ile ilgili işlerin yüksek talep gördüğü anlamına gelir. McKinsey tarafından yapılan bir anket, yapay zekanın hizmet operasyonlarının optimizasyonu, ürün geliştirme, veri analizi, veri görselleştirme, veri manipülasyonu, risk modelleme ve dolandırıcılığın önlenmesi için giderek daha fazla kullanıldığını ortaya koymuştur. Bugün ile 2030 arasında, bilgisayar ve bilgi araştırma işlerine olan talebin %22 oranında artması bekleniyor. Yapay zeka ve akıllı yapay zeka araçları insan zekasının yerini alamazken, bilgisayar biliminin bu büyüleyici dalı çok daha fazlasını yapmamıza yardımcı olabilir. Ve her zaman talep gören bir kariyer istiyorsanız, YZ tekniklerini ve makine öğrenimi algoritmalarını kendi yararınıza nasıl kullanacağınızı öğrenmeniz gerekir!
Yapay Zeka Nedir?
YZ, veri bilimi endüstrisinin bir bölümünü ifade eder ve insan zekasıyla ilişkili görevleri taklit edebilen bilgisayar programlarının oluşturulmasını içerir. Yapay zeka, bilgisayar programlama ve büyük veri setleri kullanarak sorunları çözer. Öğrenen YZ veya bilgisayarların deneyimlerden “öğrenmesine” ve veri görselleştirme veya veri manipülasyonu gibi insan benzeri görevleri genellikle insanlardan çok daha verimli bir şekilde gerçekleştirmesine olanak tanıyan makine öğrenimi, derin öğrenme ve doğal dil işlemeyi içerir.
Bu tür YZ dar veya zayıf YZ olarak adlandırılır. Bu durumlarda bilgisayar, büyük veri kümelerindeki örüntüleri tanıyarak belirli bir görevi yerine getirir. Bazı dar yapay zeka örnekleri arasında yayın platformunuzdan öneriler, satranç botları ve akıllı hoparlörler yer alır.
Dar YZ girdilere uyum sağlayabilirken, kendisine verilen parametrelerin dışında performans gösteremez. Yine de kullanım alanları var. Dördüncü Sanayi Devrimi ve modern işletmelerin dijital öncelikli yaklaşımı, dar yapay zeka uygulamalarını besleyebilecek muazzam miktarda veri üretiyor.
Yapay genel zeka (AGI) olarak da adlandırılan güçlü YZ, insan zekasını aşan veya taklit eden bilim kurgu hikayelerindeki robotlarla ilişkilendirilen YZ türüdür. Geliştiriciler tahmin ve kontrol modelleri gibi AGI ile ilişkili zorlukların üstesinden gelmek için çalışıyor olsalar da, bu tür bir yapay zeka yakın zamanda gerçekleşmeyecek.
Yapay Zeka Terimleri Nelerdir?
Yapay zeka mı öğreniyorsunuz? YZ öğrenme yolculuğunuza bu terimler sözlüğü ile başlayın:
Derin öğrenme: Derin öğrenme, verilerden öğrenmek için yapay sinir ağlarını kullanan bir makine öğrenimi alt kümesidir. Bu ağlar insan beyninin yapısından ilham alır ve verilerden karmaşık örüntüler öğrenebilir. Derin öğrenme, görüntü tanıma, konuşma tanıma ve doğal dil işleme dahil olmak üzere çok çeşitli görevlerde son teknoloji ürünü sonuçlar elde etmek için kullanılmıştır.
Veri bilimi: Veri bilimi, verilerin toplanması, analizi ve yorumlanmasıyla ilgilenen bir alandır. Veri bilimciler, verilerden anlamlı iç görüler elde etmek için çeşitli araçlar ve teknikler kullanır. Bu içgörüler daha sonra işletme, finans ve sağlık hizmetleri gibi çeşitli alanlarda karar verme sürecini bilgilendirmek için kullanılabilir.
Veri bilimci: Veri bilimci, anlamlı içgörüler ve bilgiler elde etmek için verileri toplayan, analiz eden ve yorumlayan bir profesyoneldir. Becerilerini çeşitli sektörlerdeki gerçek dünya sorunlarını çözmek için kullanırlar.
YZ algoritmaları: YZ algoritmaları YZ’nin yapı taşlarıdır. Makinelerin öğrenmesini ve karar vermesini sağlayan matematiksel prosedürlerdir.
Veri işleme: Veri işleme, verilerin temizlenmesi, dönüştürülmesi ve analiz için hazırlanması sürecidir. Veri bilimi sürecinde kritik bir adımdır.
Bilgisayar sistemleri: Bilgisayar sistemleri, bilgisayarları oluşturan donanım ve yazılımlardır. Verilerin depolanması, işlenmesi ve iletilmesi için gereklidirler.
Matematiksel kavramlar: Matematiksel kavramlar matematiğin yapı taşlarıdır. Problemleri çözmek ve tahminlerde bulunmak için kullanılırlar.
Yazılım mühendisliği: Yazılım mühendisliği, yazılım uygulamalarını tasarlama, geliştirme ve sürdürme alanıdır.
Derin öğrenme algoritmaları: Derin öğrenme algoritmaları, insan beyninin yapısından esinlenen bir tür makine öğrenimi algoritmasıdır. Verilerden karmaşık örüntüler öğrenebilirler.
Zayıf YZ: Dar YZ olarak da bilinen zayıf YZ, belirli bir görevi yerine getirmek için tasarlanmış bir YZ türüdür. Zayıf YZ örnekleri arasında sohbet robotları, yüz tanıma yazılımı ve sürücüsüz arabalar yer alır.
Takviyeli öğrenme: Takviyeli öğrenme, makinelerin deneme yanılma yoluyla öğrenmesini sağlayan bir makine öğrenimi türüdür. Genellikle robotları ve diğer otonom ajanları eğitmek için kullanılır.
Makine öğrenimi temelleri: Makine öğrenimi temelleri, makine öğreniminin temel kavramlarıdır. Denetimli öğrenme, denetimsiz öğrenme ve pekiştirmeli öğrenmeyi içerirler.
Yapay genel zeka (AGI): Yapay genel zeka (YGZ), bir insanın yapabileceği herhangi bir entelektüel görevi yerine getirebilen bir YZ türüdür. AGI hala teorik bir kavramdır ve henüz mevcut değildir.
Doğrusal ve lojistik regresyon: Doğrusal ve lojistik regresyon, sırasıyla sürekli ve kategorik değerleri tahmin etmek için kullanılan iki istatistiksel tekniktir.
Doğrusal cebir: Doğrusal cebir, vektörler, matrisler ve doğrusal dönüşümlerle ilgilenen bir matematik dalıdır. Makine öğrenimi, bilgisayar grafikleri ve fizik de dahil olmak üzere çok çeşitli uygulamalarda kullanılır.
Öğrenme yolu: Öğrenme yolu, bir kişinin yeni bir beceri veya bilgi öğrenmek için attığı adımlar dizisidir.
Makine öğrenimi mühendisi: Makine öğrenimi mühendisi, makine öğrenimi modellerini tasarlayan, geliştiren ve dağıtan bir profesyoneldir.
Dar YZ: Zayıf YZ olarak da bilinen dar YZ, belirli bir görevi yerine getirmek için tasarlanmış bir YZ türüdür. Dar YZ örnekleri arasında sohbet robotları, yüz tanıma yazılımı ve sürücüsüz arabalar yer alır.
Lojistik regresyon: Lojistik regresyon, ikili sonuçları tahmin etmek için kullanılan istatistiksel bir tekniktir.
YZ modelleri: YZ modelleri, tahminler veya kararlar vermek için kullanılan dünyanın matematiksel temsilleridir.
Neden Yapay Zeka Öğrenmelisiniz?
Yapay zeka, hastalık, kirlilik ve iklim değişikliği de dahil olmak üzere toplumun en acil sorunlarına çözüm bulmanın ön saflarında yer alan heyecan verici bir alandır. Bu alanlar ve YZ araçlarının bu sorunları çözmek için neler yapabileceği konusunda tutkuluysanız YZöğrenmelisiniz. YZ aynı zamanda ekonominin hızla büyüyen bir sektörüdür.
2022 yılında YZ yazılım gelirlerinin bir önceki yıla göre %21,3 artarak toplam 62,5 milyar dolara ulaşması beklenmektedir. YZ öğrenerek ve makine öğrenimi algoritmalarında ustalaşarak, iyi kazandıran zorlu ve ödüllendirici bir kariyere de hazırlanmış olacaksınız. Bir yapay zeka mühendisi için ortalama taban maaş 119.000 doların üzerindedir.
Bir Yapay Zeka Kursunun Sizin İçin Doğru Olduğunu Nasıl Anlarsınız?
Bu kadar çok çevrimiçi kurs varken, hangisi sizin için doğru? İşte seçeneklerinizi değerlendirebileceğiniz ve size uygun bir online YZ kursu bulabileceğiniz birkaç yol:
- Sıfırdan başlıyorsanız, temel matematik ve kodlama becerilerini öğreten çevrimiçi kurslara bakın. YZ kariyerlerinde ilerlemek isteyen daha ileri düzeydeki YZ uzmanları, gelişmiş programlama becerilerini, derin teorik bilgileri ve yeni YZ algoritmalarına ilişkin içgörüleri kapsayan çevrimiçi kurslara bakmalıdır.
- Güncel olan çevrimiçi kursları arayın. YZ’nin dinamik yapısı sayesinde, YZ öğrenmek bir kereye mahsus değildir. Çevrimiçi kurslar arasında seçim yaparken, yeni YZ algoritmalarını, yeni araştırmaları ve yeni YZ teknolojilerini kapsadıklarından emin olun.
YZ öğrenme yolculuğunuzun başındaysanız veri yapıları, doğrusal ve lojistik regresyon, YZ modelleri ve daha fazlası dahil olmak üzere YZ’nin temellerini kapsayan çevrimiçi kursları tercih edin. - Online kurslar sizi hayalinizdeki işe hazırlamalıdır. Uygulamalı projeler, kariyer hizmetleri ve sürekli öğrenme için kaynaklar sunan çevrimiçi kursları arayın.
Ön koşulları göz önünde bulundurun. Bilgisayar Bilimleri alanında lisans derecesine mi ihtiyacınız var yoksa yeni başlayanlar için uygun mu? AI uzmanları ve tamamen acemiler için çevrimiçi kurslar vardır; beceri seviyenize uygun olanı seçin. - Uzmanlaşmak istiyorsanız, bunu yapmanıza olanak tanıyan çevrimiçi kursları arayın. Genelci mi yoksa AI araştırmacısı mı olmak istiyorsunuz? Bir NLP mühendisi mi? Veri bilimcisi mi? Kursunuz buna göre uyarlanmalıdır.
YZ’yi çeşitli şekillerde öğrenebileceğinizi unutmayın. Birçok YZ profesyoneli bu alana kendi kendine çalışarak ve sadece kendi kendine çalışarak girmiştir. Kapsamlı bir öğrenme planınız varsa ve gerekli teorik bilgileri (makine öğrenimi ve derin öğrenme, modern YZ teknikleri, verilerin nasıl manipüle edileceği, YZ modellerinin nasıl oluşturulacağı, vb) sağlam bir şekilde anladıysanız, kazançlı bir YZ kariyeri için zaten sağlam bir temele sahipsiniz demektir.
Yapay Zeka Mühendisi Ne İş Yapar?
Bir yapay zeka mühendisinin rolleri ve sorumlulukları sektörüne göre değişecektir, ancak genel olarak konuşursak, YZ mühendisleri daha iyi kararlar almak, performansı artırmak ve verimliliği artırmak için yapay zeka sistemleri ve uygulamaları geliştirir. YZ algoritmaları geliştirebilir veya mevcut veri yapılarını işlemek ve manipüle etmek için mevcut makine öğrenimi algoritmalarını kullanabilirler. YZ öğrendiğinizde, bilgisayar ve veri bilimi alanında bir olasılıklar dünyasının kapılarını açarsınız. YZ mühendisliği, şunları yapmanızı gerektiren karmaşık bir iştir:
- YZ yöntemlerini kullanarak hedeflere ulaşmak
- Mantık, olasılık analizi ve makine öğrenimi ile problem çözme
- Sistemleri analiz ederek geliştirme projelerini izlemek ve yönlendirmek
- Konuşma tanıma, veri işleme, veri madenciliği ve robotik alanlarındaki en iyi uygulamaları anlama ve uygulama
Yapay zekayı öğrenmenin kolay olmadığını göreceksiniz ve önce Bilgisayar Bilimleri veya ilgili bir alanda bir programdan, üniversiteden mezun olmanız gerekebilir en azından bu alanda eğitim almış kişiler şüphesiz çok daha hızlı ilerleme kaydedeceklerdir.
Bu yazımı çok uzun olduğu için 2 bölümde bitirmeyi hedefliyorum. bir sonraki yazımız da YZ’yi etkili bir şekilde öğrenmenin yollarını göreceğiz.
