YAPAY ZEKAYA SIFIRDAN BAŞLAMAK | ZİRVEYE ULAŞIN
Önceki yazılarımızdan birinde ChatGPT’ye, önümüzdeki 30 yılın en önemli mesleklerini sormuştuk. Ve ilk sıraya hepimizin tahmin edebileceği gibi ‘Yapay Zekâ Uzmanları’ yerleşmişti. Günümüzde önemi giderek artan bu alanda kendini geliştirmek isteyen bir hayli insan var. Siz de onlardan biriyseniz fakat ‘Nasıl ve nereden başlayacağımı bilmiyorum.’ diyorsanız bu yazı tam size göre. Hazırsanız başlayalım!
Temel Bilgi ve Kavramlar
Yapay zekâ alanında ilerlemek istiyorsanız temel matematik bilginizin oldukça iyi olması gerekir. Özellikle lineer cebir, istatistik, olasılık ve calculus gibi konulara hâkim olmalısınız.
Programlama: Yapay zekâ için en çok tercih edilen dil Python’dır. Bu alanda ilerlemek istiyorsanız Python öğrenmeye başlayabilirsiniz. Kapsamlı bir kursa katılarak programlama becerilerinizi arttırmak veya evde YouTube gibi olanaklardan faydalanarak projeler çıkarmak Python öğrenmeye faydalı olabilir. Python kurulumunu nasıl yapabileceğinizi anlattığımız ve ide tavsiyeleri verdiğimiz blogdan faydalanabilirsiniz. Eliniz klavyeye değmeden bu işi öğrenemezsiniz, bunu belirtmekte fayda var.
Veri Yapıları ve Algoritmalar: Programlama hakimiyeti olan birçok insanın hemfikir olduğu noktalardan biri de algoritma yeteneğinin bu işte çok önemli olduğudur. Veri yapılarını öğrenerek algoritma becerinizi geliştirmeniz oldukça önemli. Algoritma yeteneğinizi geliştirmek için “flowchart” dediğimiz akış şemaları oluşturabilirsiniz. Daha sonrasında Python üzerinden asal sayı buldurma, mükemmel sayı algoritması, teklik çiftlik buldurma gibi algoritmaları yazarak alıştırmalar yapabilirsiniz. Bu noktada çok zorlanabilirsiniz, özellikle mükemmel sayı buldurma gibi ilk bakışta karmaşık görünebilecek algoritmaların fonksiyonlarını yazamayabilir ve pes etmek isteyebilirsiniz. Fakat yeterince gayretten sonra başarının geleceğine dair sizi temin edebiliriz.
Yapay Zekâ Temelleri
- Makine Öğrenmesi (Machine Learning): Bilgisayarların verilerden öğrenmesini ve bu öğrenmeyi kullanarak gelecekteki olayları tahmin etmesini sağlayan bir yapay zekâ dalıdır. Özellikle büyük veri setleri üzerinde çalışılarak yüksek doğruluk oranlarına ulaşılabilmek amaçlanır. Bu bağlamda aşağıdaki kavramları detaylıca öğrenmek, yapay zekaya bakış açınızı değiştirebilir:
- Denetimli Öğrenme
- Denetimsiz Öğrenme
- Pekiştirmeli Öğrenme
- Yarı Denetimli Öğrenme
Makine öğrenmesinde kendinizi geliştirebileceğiniz bazı araçlar ve kütüphaneler:
- Scikit-Learn: Python’da makine öğrenmesi için en popüler kütüphanelerden biridir. Temel algoritmalar ve veri işleme araçları sunar.
- TensorFlow ve Keras: Derin öğrenme ve sinir ağları oluşturmak için kullanılan popüler kütüphanelerdir.
- PyTorch: Derin öğrenme için esnek ve kullanıcı dostu bir kütüphanedir. Araştırma ve üretim için yaygın olarak kullanılır.
- XGBoost ve LightGBM: Özellikle sınıflandırma ve regresyon görevleri için optimize edilmiş ağaç tabanlı öğrenme yöntemleri sunar.
- Pandas ve NumPy: Veri işleme ve matematiksel işlemler için temel Python kütüphaneleridir.
- Derin Öğrenme (Deep Learning): Makine öğrenmesinin bir alt dalıdır ve özellikle büyük veri setleri üzerinde çalışarak karmaşık problemleri çözmede kullanılır. Derin öğrenmede, verilerdeki karmaşık örüntüleri ve özellikleri öğrenmek için birbirine bağlı birden fazla yapay sinir ağı katmanı kullanılır. Öğrenilmesi gereken kavramlar:
- Yapay Sinir Ağı ve Katmanlar
- ReLU, Sigmoid, Softmax gibi Aktivasyon Fonksiyonları
- RNN, CNN, GANs gibi Derin Öğrenme Mimarileri
Kendinizi geliştirebileceğiniz bazı araçlar ve kütüphaneler:
- TensorFlow
- Keras
- PyTorch
- Caffe: Özellikle görüntü sınıflandırma ve segmentasyon görevlerinde kullanılır. Hızlı ve verimli bir kütüphanedir.
- Doğal Dil İşleme (NLP): Bilgisayarların insan dilini anlaması, yorumlaması ve üretmesi üzerine çalışan bir yapay zeka dalıdır. Yapay zekanın vazgeçilmezidir desek yeridir. Kavramlar:
- Morfolojik Analiz
- Sentaks Analizi (Sözdizimsel Analiz)
- Semantik Analiz
- Pragmatik Analiz
Bunlarla birlikte NLP’nin görevleri, uygulama alanları ve karşılaşılan zorluklara yönelik araştırmalar yapmak fayda sağlayabilir.
Kütüphaneler:
- TensorFlow
- PyTorch
- Hugging Face
Uygulama ve Proje Geliştirme
Daha önce de belirttiğimiz gibi, eliniz klavyeye değmeden bu tarz konularda yetkinlik kazanmanız olası değil. Bu yüzden işin uygulama ve proje kısmı çok önemli. Yaptığınız projelerle eksiklerinizi görebilir, bu eksikleri kapatarak deneyim kazanabilirsiniz. Tabii çok zor projelerden bahsetmiyoruz. Öncelikle basit ve bilinen birkaç projeyi bütün detaylarıyla anlayın ve birkaç kez sıfırdan yapın. Bunu yapmak yapay zeka konusunda nerede olduğunuzu görmenize yarayacaktır. Sonrasında önünüz açık! Hackathon ve yarışmalara katılabilir, rakiplerinizi tanıyabilir ve tabii ki böylece network oluşturabilirsiniz. Ayrıca yaptığınız projeleri GitHub üzerinden sergilemek ve bir portföy oluşturmak sandığınızdan daha yararlı olabilir. İşin bu kısmını da göz ardı etmemek gerekiyor.
İleri Seviye Eğitim
Daha fazla bilgi, daha fazla proje demek! Bu yüzden ileri seviye eğitimler alarak bilgilerinizi pekiştirebilir, geliştirebilir ve birçok fırsat yakalayabilirsiniz. Ayrıca üniversitelerin açık kurslarını takip edebilir ve ArXiv gibi platformlarda zengin içerikte akademik makaleler bulabilirsiniz. Sonrasında oluşturduğunuz modeller için ‘Model Optimizasyonu’ teknikleri üstünde çalışabilirsiniz. Bu teknikler modelinizi daha hızlı ve daha verimli hâle getirecektir.
Gerçek Dünya Uygulamaları
Staj yapmak veya küçük ölçekli projelerde yer alarak endüstri deneyimi kazanmak oldukça önemli bir nokta. Ayrıca açık kaynaklı projeleri geliştirerek de deneyim kazanabilirsiniz. OpenSource bir topluluğun parçası olmak çoğu zaman staj bulmak ve işe alım noktasında yararlıdır.
Sonrası malum, ileri araştırmalarla uzmanlaşmak ve kariyer dünyasına atılmak! Network, bu noktada çok önemli bir etken olarak karşımıza çıkıyor. Yapay zeka hakkında konferanslara ve workshoplara katılmak network anlamında çok faydalıdır. Ayrıca LinkedIn, GitHub gibi platformlarla da yeteneklerinizi sergileyerek çevrenizi büyütebilirsiniz.
Konu teknoloji olunca şunu hepimiz biliyoruz ki, bir yere kadar ilerlemek çoğu kez ilerisi için yeterli değildir. Bu yüzden yeni teknolojilere hakim olmalı ve sürekli araştırmalısınız.
Evet, yapay zeka alanında ilerlemek istiyorsanız yol haritanız hazır! Geriye yalnızca ‘adım atmak’ kalıyor. Unutmayın, geleceğe attığınız bir adım bütün dünyanızı değiştirebilir. Ve her yeni adım yepyeni bir fırsattır.