Yapay Zeka Mühendisi Nedir?
Yapay zeka mühendisi, bir organizasyonun yapay zeka uygulamalarını oluşturarak, entegre ederek, test ederek ve sürdürerek sorumludur. Bu, sadece derin bir yapay zeka bilgisini değil, aynı zamanda programlama ve istatistik yeteneklerini de içerir.
Yapay zeka mühendisleri, gelecekteki olayları analiz edebilen, öğrenebilen ve tahmin edebilen akıllı algoritmalar geliştirmekle yükümlüdür. Bu algoritmalar daha sonra yapay zeka modellerine ve sistemlerine dönüştürülür ve ardından test edilip sürdürülerek optimize edilir.
Netflix, Spotify veya YouTube gibi platformları kullandığımızda, karşımıza çıkan önerilerin arkasında yapay zeka mühendislerinin çalışmaları bulunmaktadır. Aynı şekilde, sohbet robotları veya yapay zeka sesli asistanları ile etkileşimde bulunduğumuzda da bu profesyonellerin emeği vardır. Yapay zeka mühendisleri, şirketlere özelleştirilmiş ürünler geliştirerek verimliliklerini artırmalarına, maliyetleri düşürmelerine ve bilinçli iş kararları almalarına yardımcı olurlar.
CVS Health’te yapay zeka mühendisi olarak görev yapan Tariq Haque, müşteri kararlarını daha bilinçli hale getirerek etkileşimleri optimize etmeye yardımcı olmaktadır. Haque, manuel olarak gerçekleştiremeyeceği karmaşık hesaplamaları yapay zekanın gerçekleştirdiğini belirtiyor ve bu sayede müşteri taleplerini daha iyi anlayıp karşılayabildiğini ifade ediyor.
LinkedIn’de yapay zeka üzerine çalışan yazılım mühendisi Gayatri Shandar, reklamcılık yapay zekası alanında uzmanlaşmıştır. LinkedIn’deki gizlilik ve şeffaflık kısıtlamalarına rağmen, Shandar’ın çalışmaları, kullanıcılara ilgili reklamları gösterme konusunda platforma esneklik sağlamaktadır. Shandar, aynı zamanda Peloton’da makine öğrenimi mühendisi olarak çalışmış ve şirketin tavsiye sistemini geliştirmiş, kullanıcıların eğitmen tercihleri ve kondisyon seviyelerine dayalı öneriler sunmuştur.
Shandar, “Veri bilimi, mühendislik ve ürün geliştirme gibi birçok rolü üstleniyoruz ve çalıştığımız şirketin büyüklüğüne bağlı olarak birçok farklı şapkayı takıyoruz,” diyor. “[Yapay zeka mühendisleri], bir özelliği hayata geçirme sürecinde yöneticilere ve diğer paydaşlara da yardımcı oluyorlar.”
Bir Yapay Zeka Mühendisinin Sorumlulukları
Yapay zeka mühendisleri, yapay zekaya dayalı organizasyonlarda kritik bir rol oynamaktadır. Sadece çözümlenebilecek sorunları tanımlamakla kalmayıp aynı zamanda yapay zeka sistemlerinin geliştirilmesi, üretilmesi ve uygulanması konusunda da sorumluluk taşırlar.
Yapay Zeka Mühendisinin Sorumlulukları
Bu uzmanlar, yapay zeka altyapısının oluşturulması ve yönetilmesi, gelecekteki kararlara rehberlik edecek istatistiksel analizlerin gerçekleştirilmesi, elde edilen sonuçların yorumlanması gibi özel görevleri üstlenirler. Ayrıca yapay zeka modellerini sıfırdan oluşturmak, ürün yöneticilerine ve diğer ekiplere bu modellerin uygulanması ve analiz edilmesine yardımcı olmak, öğrenme modellerini belirli uygulamalara dönüştürmek de sorumlulukları arasında yer alır.
Veri Düzenleme ve Hazırlama
Yapay zeka mühendisleri, veri düzenlemesi yapmak, beslenen verilerin doğru ve beklenen şekilde olduğundan emin olmak, verileri daha iyi depolama, hazırlama, çıkartma ve dönüştürme konularında çalışmalar yapmakla sorumludur.
Model Ayarlama ve Problem Çözme
Bu uzmanlar, çözmek istedikleri problem için hangi modelleme tekniklerinin işe yaradığını belirleme göreviyle karşı karşıyadırlar. Makine öğrenimi, derin öğrenme, doğal dil işleme, bilgisayarlı görme gibi çeşitli teknikleri kullanarak çeşitli problemlere çözümler üretirler.
Programlama ve Yazılım Geliştirme
Yapay zeka mühendisleri, iyi, eski moda programlamayı gerektiren işlerle uğraşırlar. Yazılım oluşturma, test etme, dağıtma, tekrar test etme ve sürekli iyileştirme adımlarını içeren süreçlerle şirkete fayda sağlayan ürünler ortaya çıkarırlar.
Odaklı Makine Öğrenimi Araştırma ve Analizi
Bazı yapay zeka mühendisleri, özellikle derin öğrenme teknolojisini belirli bir alanda uygulayarak, örneğin tıbbi görüntülerin analizi ile tıbbi araştırmaları ve teşhisleri ilerletmekle ilgilenirler. Bu alanda yapacakları araştırmalarla şirketin verimliliğini artırmaktan ziyade, daha geniş bir topluluğa katkı sağlarlar.
Farklı Alanlarda Yapay Zeka Mühendisliği
Yapay zeka mühendisleri, hem kurumsal dünyada hem de akademik alanlarda çeşitli roller üstlenerek, teknolojinin ilerlemesine katkıda bulunmaktadırlar.
Yapay Zeka Mühendisi ve Veri Bilimcisi
Abdullah, önceden Anthem ve ADP gibi şirketlerde veri bilimci olarak görev yapıyordu, şu anda ise Duke Üniversitesi’nde çalışmaktadır. Abdullah’a göre, veri bilimcileri ile yapay zeka mühendisleri, veri mühendisleri gibi pozisyonlar arasında “birçok örtüşme” bulunmaktadır. Bazı durumlarda, bir şirketteki veri bilimci ile başka bir şirketteki yapay zeka mühendisinin görevleri benzerlik gösterebilir.
Ancak, önemli farklılıklar da mevcuttur. Veri bilimcileri, veri toplama, analiz ve görselleştirme süreçlerini yönetir; ardından bulguları kullanarak bazen modeller oluştururlar. Öte yandan, yapay zeka mühendisleri yapay zeka sistemleri ve ürünleri tasarlar ve oluşturur.
Örneğin, bir veri bilimci, yılda 70.000 dolar kazanan 25 yaşındaki bir kadının New York’ta hangi parfümü satın alma olasılığının daha yüksek olduğunu belirleyebilir. Bir yapay zeka mühendisi ise bu bilgiyi otomatik bir ürün oluşturmak, alışveriş önerisi aracı veya hedefli bir e-posta pazarlama kampanyası gibi insan müdahalesine gerek olmadan kullanmak için bir araç geliştirecektir.
Siber tehdit tespitine odaklanan Entanglement adlı kuantum bilişim ve yapay zeka girişiminde çalışan yapay zeka mühendisi Andrew Seligson, yapay zeka mühendislerinin yaptıklarını, veri bilimcilerinin son beş veya 10 yıldır yaptıkları bir tür “büyüme” olarak tanımlamaktadır.
Seligson, “Veri bilimi ve veri mühendisliği rollerinde büyük bir değişiklik yaşandı,” diyor. “Bu, yapay zeka mühendislerinin oldukça geniş bir beceri setine sahip olmaları gerektiği anlamına geliyor. Veri bilimi, mühendislik, yapay zeka ve makine öğrenimi alanlarında çok çeşitli konularda çalışabilen bir kişi.” şeklinde açıklamalarda bulundu.
Yapay Zeka Mühendisleri için Önemli Beceriler
YAZILIM MÜHENDİSLİĞİ VE PROGRAMLAMA BECERİLERİ
Bir yapay zeka mühendisi olarak, yapay zekanın çeşitli yönlerine dair geniş ve sağlam bilgiye ek olarak, yazılım mühendisliği becerileri de hayati öneme sahiptir. Bu alanda en yaygın kullanılan diller arasında Python, R, Java ve C++ bulunmaktadır.
MATEMATİK VE İSTATİSTİK BECERİLERİ
Makine öğrenimi modelleri matematiksel ilkeler üzerine kurulduğundan, istatistik ve olasılık yapay zeka mühendisliğinin temel bileşenlerindendir. Aynı zamanda, bir yapay zeka mühendisinin belirli bir modelin geçerliliğini ve doğruluğunu değerlendirmesi gerektiğinde, istatistiksel anlamlılık gibi kavramların sağlam bir anlayışa sahip olması yardımcı olacaktır.
PROBLEM ÇÖZME, İLETİŞİM VE ELEŞTİREL DÜŞÜNME BECERİLERİ
Yapay zeka mühendisi olmak, özellikle problem çözme, iletişim ve eleştirel düşünme becerileri gerektirdiği için sosyal yetenekleri de içermektedir. Seligson, müzik kompozisyonu ve dini çalışmalar alanında eğitim geçmişine sahip olmasından dolayı, özellikle iletişim konusunda teknik olmayan geçmişine güvenmek zorunda kaldığını belirtiyor.
Seligson, “Mühendisler, iyi teknik çalışmalara sahip olmanın yanı sıra, kendilerini teknik olmayan biri olarak açık, özlü ve mantıklı bir şekilde ifade edebilme becerisine de saygı gösterirler” diyor. “STEM alanında çalıştığım için, eski becerilerimin çoğunun hâlâ değerli olduğunu fark ettim.”
Yapay Zeka Mühendisi Eğitim Gereksinimleri
Rol gereksinimlerine uygun olarak, çeşitli yapay zeka mühendisi pozisyonları genellikle bilgisayar bilimi, veri bilimi veya bilgi teknolojisi alanlarında lisans derecesine sahip olmayı gerektirir. Programlama ve veri işleme gibi teknik becerilere hakim olmak da kritiktir. Daha yüksek seviyeli pozisyonlar hedefleyenler veya özel makine öğrenimi projelerine ilgi duyanlar, yapay zeka veya ilgili bir disiplinde yüksek lisans derecesi edinmekten avantaj sağlayabilirler.
Yapay zeka mühendisleri genellikle bilgisayar bilimi veya yazılım mühendisliği geçmişine sahip olabilir, ancak bu zorunlu bir şart değildir. Adaylar, hızlandırılmış eğitim kampları veya eğitim kursları aracılığıyla bilgi edinebilecekleri gibi, kişisel projeler geliştirerek de yapay zeka uzmanlıklarını geliştirebilirler. Bu şekilde, geleneksel akademik yolların dışında da yapay zeka alanında yetkinlik kazanmak mümkündür.
Yapay Zeka Mühendisi Nasıl Olunur?
Başarılı bir yapay zeka mühendisi olmak, kişinin öğrenme arzusuna, sektöre olan tutkusuna ve kendisi için yarattığı fırsatlara bağlıdır.
Gerekli Teknik Becerileri Öğrenmek
Yapay zeka mühendisi olarak çalışmak, sadece programlama ve matematikle sınırlı kalmayıp aynı zamanda yapay zeka algoritmaları ve bunların çerçevelerle nasıl uygulanacağı konusunda kapsamlı teknik bilgi gerektirir. Doğrusal regresyon ve karar ağaçları gibi yaygın makine öğrenimi algoritmalarının yanı sıra, derin öğrenme alanında yinelenen sinir ağları ve üretken rakip ağları gibi algoritmalar da önemlidir. Bu bağlamda, Theano, TensorFlow ve PyTorch gibi yaygın yapay zeka çerçeveleri öğrenilmelidir.
Haque, CVS Health’ten, “Kendi kendine öğrenmenin önemli olduğunu düşünüyorum, çünkü size her şeyi öğreten birisi olmayacak” diyor. “Liseyi bitirmiş ve iyi programlama becerilerine sahip herkes başlayabilir.” Codecademy, Simplilearn gibi çevrimiçi platformlarda ve yerel kaynaklarda, yapay zeka alanında tonlarca eğitim kaynağı bulunmaktadır. Temelleri bilmek, yapay zekanın gelişimini takip etmenin yanı sıra, bu alanda başarılı olmanın anahtarıdır.
Duke Üniversitesi’nden Abdullah, “Her şey değişirken temelleri biliyorsanız, hâlâ neler olup bittiğini anlayabilirsiniz” diyor.
İlgi Alanlarınızı Daraltmanıza Yardımcı Olacak Bir Mentor Bulun
Abdullah, yapay zeka alanında detaylı bir şekilde kendi başına öğrenmenin zorlayıcı olabileceğini belirtiyor, özellikle kariyerin erken aşamalarındaysanız ve ilgi alanlarınızı daraltmak istiyorsanız. Aktif bir mentor bulmak, alanda nasıl çalıştığınıza dair net bir fikir edinmenizi sağlar ve hatta odaklanmanıza yardımcı olabilir.
İlgi alanlarınız belirlendiğinde, belirli araçları veya teknolojiyi öğrenmeye odaklanın. Bu sayede, yapay zeka alanındaki geniş konu yelpazesinde sıkışıp kalmadan ilerleyebilirsiniz.
Deneyim Yoluyla Öğrenin
Abdullah, yapay zeka mühendisliğinde kariyer yapmanın bir sonraki adımının “öğrenme ve uygulama arasında bir denge kurmak” olduğunu vurguluyor. Öğrenmek önemlidir ancak bir ders kitabı veya kurs sizi sınırlı bir noktaya kadar getirebilir. Bu teknolojiyi öğrenmenin ve alışmanın en iyi yolu bazen ona atlamak ve denemektir.
Seligson, “Yetenek veya problem çözme yeteneğine sahip olmak bir şeydir. Tüm bunlara sahip olsanız bile, bir mühendis olarak fark etmek ve bir nevi değerlendirmek için yine de çok fazla tekrar yapmanız gerekiyor” diyor. Bu süreci bir spor yapmaya benzeterek ekliyor, “Gerçekten hızlı, uzun veya güçlü olsanız bile, oyunu anlamadan sahaya çıktığınızda hatalar yapabilirsiniz. Ancak sahada daha fazla zaman geçirdikçe, oyunun akışını daha iyi anlamaya başlarsınız.”
Yapay Zeka Mühendisliğinin Geleceği
Bu alanın varlığını unutmamak oldukça önemlidir. Yapay zeka, hızla gelişip genişledikçe, bu teknolojiyle çalışan bireylerin görev tanımları da aynı ölçüde değişiyor.
Sadece on yıl içinde, yapay zeka alanında kaydedilen büyük ilerlemelere şahit olduk: sanal ev akıllı cihazları, sürücüsüz arabalar, yüz tanıma robotları, ChatGPT ve daha birçok örnek. Yapay zeka, sadece birkaç yıl içinde sağlık hizmetlerinden üretime, üretimden sanata kadar birçok alanda devrim yarattı.
“Beş yıl önce aynı görünmüyordu ve gelecekte de aynı olacağını düşünmüyorum.”
Geleceğe baktığımızda, teknoloji endüstrisi yapay zekanın sınırlarını zorlamaya devam edecek ve bu da yapay zeka mühendislerinin günlük çalışmalarını, özellikle de artan endişelerin olduğu önyargı ve gizlilik konularında, kaçınılmaz bir şekilde yeniden tanımlayacak.
Shandar, “Yapay zeka, bizim yaptığımız kadar iyidir. Modellerimizi oluştururken düşünceli ve vicdanlı olmazsak, yapay zekamız da adaletsiz ve vicdansız olacaktır” diyor. “Beş yıl önce aynı görünmüyordu ve gelecekte de aynı olacağını kesinlikle düşünmüyorum.”
Seligson, değişimin “devrim niteliğindeki değişime karşı evrimsel değişim” olduğunu belirtiyor. “İnsanların yapay zeka üretme şeklinde büyük, devrim niteliğinde bir değişiklik görmeyeceğimizi düşünmüyorum” diyor. Ancak, otomatik yapay zeka ve makine öğrenimi gibi konular daha yaygın hale geldikçe, yapay zeka mühendisliğinin gerçeklerinin önümüzdeki birkaç yıl içinde değişeceğini düşünüyor. “Evrimsel değişiklikler, uzun vadede devrim niteliğindedir.”
Ancak gelecek beş, on yıl ve sonrasında, yapay zeka bizi hangi yönlere sürüklerse sürüklesin, yapay zeka mühendisleri bu değişimin tam merkezinde olacak.
Haque, “Son teknoloji etkileyici ve çok havalı” diyor. “Bu teknolojiyle kendimin ve başkalarının hayatlarını nasıl olumlu yönde değiştirebileceğim konusunda son derece güçlü hissediyorum.”
Turkish 
English