Yapay zeka öğrenmeye nereden başlamalıyım?

🤖 Dikkat! Bu makale yapay zeka tarafından hazırlanmıştır. Daha önce hazırlamış olduğumuz Dil Edinim Modeli kullanılmıştır.

Yapay zeka öğrenmenin birçok yolu var

Yapay zekayı öğrenmenin birçok yolu vardır, ancak sağlam bir temelle başlamak her zaman en iyisidir. Örneğin, sıfırdan öğrenmek istiyorsanız, çevrimiçi bir kurs almayı düşünün. Ayrıca, kendi hızınızda ve kendi programınıza göre bilgi oluşturmanıza yardımcı olabilecek çevrimiçi olarak sunulan birçok ücretsiz eğitim ve kaynak bulunmaktadır.

Profesyonellerden ve deneyimli geliştiricilerden öğrenmekle daha çok ilgileniyorsanız, bir akıl hocası bulmayı veya YZ öğrenme sürecinde size rehberlik edebilecek bir eğitmen tutmayı düşünün. Sadece işlerin nasıl yürüdüğünü bilmek değil, aynı zamanda neden bu şekilde çalıştığını bilmek de önemlidir ve bu alanda kapsamlı bilgiye sahip birisine sahip olmak, eğitim oturumları sırasında (ve sonrasında) tüm temellerin kapsanmasını sağlamaya yardımcı olacaktır.

Önce yapay zekanın ne olduğunu bilmelisin

İlk olarak, YZ’nın ne olduğunu bilmelisiniz. Yapay zeka (YZ/AI), insan zekası süreçlerinin makineler, özellikle bilgisayar sistemleri tarafından simülasyonudur. Daha resmi olarak, akıllı bir ajanın çevresini algılayan ve bir hedefte başarı şansını en üst düzeye çıkaran eylemlerde bulunan bir sistem olduğu “akıllı ajanların çalışması ve tasarımı” olarak tanımlanır. Yapay zeka araştırması geliştikçe, modern YZ araştırmalarındaki kavramları tanımlamak için yeni terimler de yarattı:

Makine öğrenimi terimi, bilgisayarlara açıkça programlanmadan öğrenme yeteneği veren bir yapay zeka dalı anlamına gelir. Makine öğrenimi, bilgisayarlara sorunların nasıl çözüleceği veya kararların nasıl alınacağına ilişkin açık kurallar vermek yerine verilerle hedeflere ulaşmaya odaklanır; bunun yerine, makine öğrenimi algoritmaları, önceki deneyimlerden veya verilerden öğrenebilecekleri ve bu dersleri eskisinden daha verimli bir şekilde daha iyi sonuçlar elde etmek için kullanabilecekleri şekilde tasarlanmıştır.

Makine öğrenimi teknikleri, birçok katmandan (veya seviyeden) oluşan sinir ağlarını kullanan derin öğrenmeyi (derin yapılandırılmış öğrenme olarak da bilinir) içerir. Sinir ağları, beynimizin nöronları gibi biyolojik sinir ağlarından ilham alan matematiksel modellerdir; katmanlar halinde düzenlenmiş nöronlar adı verilen büyük bağlı düğüm kümeleri kullanılarak inşa edilirler. Her katmanda, kenarları tanımak veya görüntülerdeki belirli nesneleri tanımlamak gibi belirli görevlere ayrılmış birden fazla düğüm olabilir; bunlara, işledikleri bir görüntüdeki belirli özellikleri algıladıkları için özellik algılayıcı denir.

Çevrimiçi bir kursa başlayabilirsiniz

Yapay zeka öğrenmeye başlamak istiyorsanız, çevrimiçi bir kurs almayı düşünmelisiniz. Çevrimiçi kurslar, sınıf tabanlı kurslardan daha ucuzdur ve kendi hızınızda öğrenebilirsiniz. Bu, dersleri kaçırmak veya kursu tamamlamak için sınırlı bir zaman dilimine sahip olmak konusunda endişelenmenize gerek olmadığı anlamına gelir. Ayrıca, birçok çevrimiçi kurs mevcuttur, bu nedenle ihtiyaçlarınıza uygun olanı bulmanız kolaydır.

YZ için çeşitli çevrimiçi kurslar var

Yapay zekayı öğrenmenin uygun fiyatlı bir yolunu arıyorsanız, birkaç çevrimiçi kurs mevcut.

EdX, çeşitli ücretsiz ve ücretli kurslar sunar.
Coursera ayrıca belirli sınıflar için ücretsiz ve ücretli seçenekler sunar.
Udemy, internet erişiminiz olduğu sürece, istediğiniz zaman alınabilecek, kendi hızınızda kurslardan oluşan geniş bir seçkiye sahiptir. Makine öğrenimi ve veri bilimi gibi konularda diğer sınıfları bulmak için sitenin arama işlevini de kullanabilirsiniz.
Web sitemizde de eğitimler ve ArGe projeleri bulunmaktadır.

Başka bir seçenek de YouTube’dur: Ne arayacağınızdan emin değilseniz, “makine öğrenimi” araması, daha fazla bilgi edinmek isteyen herkes için araştırmaları hakkında videolar oluşturan alandaki uzmanlardan yüzlerce sonuç getirecektir—ve bu uzmanlardan çok var! Dikkate değer bazı örnekler arasında Sebastian Thrun (Stanford), Andrew Ng (Google Brain), Yann LeCun (Facebook AI Research), Geoffrey Hinton (Google Brain), Yoshua Bengio (Université de Montréal & Université de Sherbrooke) sayılabilir.

Sana en uygun olanı seç

Kendiniz için bir kurs seçerken, aşağıdaki faktörleri göz önünde bulundurmak isteyebilirsiniz:

Hedefleriniz: Kişisel ve profesyonel hedefleriniz nelerdir? Kendi işinizi kurmak için mi yoksa sadece yan projeler yapmak için mi yapay zeka öğrenmek istiyorsunuz?
İlgi alanlarınız: Sizi diğerlerinden daha fazla ilgilendiren belirli AI alanları var mı (makine öğrenimi ve derin öğrenme gibi)? Seçtiğiniz kurs(lar) için AI’nın tüm yönlerini (örneğin teori ve pratik) kapsaması önemli mi yoksa belirli bir alana (örneğin endüstriyel uygulamalar) odaklanmaları uygun mudur?
Zaman: Bu materyalle ilgilenmek için her hafta/ay/yıl ne kadar zamanım var? Henüz tam zamanlı çalışmıyorsam, o zaman çevrimiçi bir kurs iyi çalışmayabilir çünkü haftada çok fazla saat gerektirebilir; alternatif olarak, zaten yoğun bir programım varsa, o zaman belki de zaten yapılmış olanın ötesinde benden herhangi bir ekstra çaba gerektirmeyeceğinden, bunun yerine bir kolejde çevrimdışı bir kurs almak daha uygun olabilir.”

Yapay zekayı öğrenmek, tek seferlik bir olaydan çok bir süreç gibidir. Bu, bir gecede öğrenip sonra bitirebileceğiniz bir şey değil. Öğrenme süreci sonuçtan çok daha önemlidir ve bundan zevk almalısınız! Yapay zekayı öğrenmek zor ama aynı zamanda heyecan verici ve ödüllendirici olacak: En son algoritmanızı bazı veri setlerinde denediğinizde veya makine öğrenimi modelinizin eğitim verilerine dayanarak tahminler yapmaya başladığını izlediğinizde ne kadar ilerlediğinizi görmek eğlenceli. .