Yapay Zeka Muhendisligi Nedir? - IRCDefteri

CeReN · 01.Eylül.2022

Yapilan arastirmalar, yapay zekanin 2022 yilina kadar 3,9 trilyon ABD dolari tutarinda bir is degeri yaratacagini gostermektedir. Dahasi, yapay zekanin, bilgi islem gucu, kapasitesi, hizi ve veri cesitliligindeki ilerlemelerin yani sira derin sinir aglarinin (DNN) daha da gelismesi nedeniyle onumuzdeki on yil icin en yikici teknoloji kategorisi olmasi bekleniyor. Bu buyume, yapay zeka muhendisligi de dahil olmak uzere bir dizi ilgili disiplinde yetenek talebini koruklemektedir.Yapay Zeka Muhendisligi Nedir?

Peki ama yapay zeka muhendisligi nedir? Bu soruyu yanitlamadan once, biraz geri cekilip yapay zekanin evrimine ve yeni beceriler gerektiren yeni is yapma bicimlerini nasil mumkun kildigina bakmakta fayda var.

Yapay Zekaya (AI) Bir Bakis
Basit bir ifadeyle yapay zeka, makineler ve sistemler tarafindan sergilenen ve insanlarinkine benzeyen davranis veya faaliyetlerdir. Bir bilgisayar sistemi soz konusu oldugunda, yapay zekanin insan davranisini taklit etme yetenegi, gecmis faaliyetlerin ve verilerin toplanip analiz edilmesinden kaynaklanir.

Her yeni bilgiyle birlikte makine, onceki hatalarin yeniden ortaya cikmamasi icin kendi uzerinde duzeltmeler yapabilir ve yeni girdileri islemek icin kendi uzerinde gerekli ayarlamalari yapabilir. Bu yaklasim, yapay zeka sistemlerinin gorsel algilama, konusma tanima, karar verme ve farkli diller arasinda ceviri gibi normalde insan zekasi gerektiren gorevleri yerine getirmesini saglar.

Yapay zeka kavraminin hayata gecirilmesinin kokleri 20. yuzyila, 1943 yilinda McCullough ve Pitts tarafindan ilk “Yapay Noronlarin” kesfine dayanmaktadir. Noron tabanli ilk ag bilgisayari olan SNARL, 1950 yilinda Marvin Minsky ve Dean Edmonds adli iki Harvard lisans ogrencisi tarafindan insa edilmistir.

Teknoloji, yapay zekaya olan ilginin yeniden canlanmasi 1980’lerin ortalarindan gunumuze kadar daha surekli gelisimini tetikleyene kadar onumuzdeki birkac on yil boyunca bir dizi zirve ve durgunluk yoluyla gelisti.

Yapay Zeka Ekosistemi
Yapay zeka, teknolojinin ona sahip olan veya onu kullanan insanlara gore sahip oldugu elektronik, dijital veya mekanik avantajlardan yararlanmak icin onu ureten insanlar tarafindan yapilan bir girisimi temsil eder. Bu, hiz (fiziksel reaksiyonlar veya hesaplama), guc, surekli ve tekrarlayan eylemler icin bir kapasite veya aksi takdirde insan sagligi icin zararli veya tehlikeli olabilecek ortamlara dayanma yetenegi acisindan olabilir.

Bu amaclara ulasmada bir dizi tamamlayici teknoloji tipik olarak yapay zeka ile iliskilendirilir. Makine ogrenimi (ML), bilgisayarlarin gecmis ve guncel verilerden ogrenmesini saglamak icin istatistiksel teknikler ve karmasIk matematiksel formuller kullanan bir yapay zeka dalidir. Ozellikle insan beyninin yapisini ve islevlerini taklit eden algoritmalarla ilgilenen makine ogreniminin bir alt dali derin ogrenme olarak bilinir. Dogal dil isleme (NLP), insanlar ve makineler arasindaki etkilesimleri kolaylastirmak icin konusma tanima ve diger teknikleri kullanan yapay zekanin bir bilgi islem koludur.

Veri analizi ile birlestirildiginde, AI ve ML, is planlamasi gibi stratejik amaclar veya onleyici bakim gibi pratik uygulamalar icin tahminler saglayabilen bir teknik olan tahmine dayali analitigi kolaylastirir. Bu teknolojiler, yazilimin icine gomuldugunde tip sektoru, jeolojik kesif ve askeri uygulamalar gibi alanlarda uygulayicilara yardimci olan uzman sistemlere yol acabilir.

Yapay Zeka Muhendisligi Nedir?Yapay Zeka Muhendisligi Nedir?
Ozunde yapay zeka muhendisligi, yapay zeka uygulamalari ve tekniklerinin gelistirilmesinde algoritmalarin, bilgisayar programlamanin, sinir aglarinin ve diger teknolojilerin kullanilmasidir. Bu teknikler ve uygulamalar tipik olarak ticarette, bilimde ve yasamin diger yonlerinde pratik kullanimlara sahip olacaktir.

Bu nedenle bir yapay zeka muhendisi, cesitli kaynaklardan verimli bir sekilde veri cikarabilmeli, algoritmalar tasarlayabilmeli, makine ogrenimi modelleri olusturup test edebilmeli ve ardindan karmasIk gorevleri yerine getirebilen yapay zeka destekli uygulamalar olusturmak icin bu modelleri kullanabilmelidir.

Egitim Gereklilikleri
Orgun egitim acisindan, bir lisans derecesi genellikle yapay zeka muhendisi olma yolundaki temel ilk adimdir. Bu kariyer yolu icin iyi bir temel saglayan konular arasinda bilgisayar bilimleri, matematik, bilgi teknolojisi, istatistik, finans ve ekonomi yer alir.

Veri bilimi, makine ogrenimi ve dogal dil isleme gibi daha uzmanlasmis konular, universiteler, kodlama okullari ve lisans duzeyindeki diger egitim kurumlarindan sertifika programlari olarak yapay zeka muhendisligi adaylarina sunulmaktadir. Makine ogrenimi, derin ogrenme veya veri bilimi icin endustri sertifikalari da bir secenektir.

Gorecegimiz gibi, bilgisayar programlama yapay zeka muhendisliginin hayati bir unsurudur ve Python, Django, JavaScript, CSS, HTML 5, Numpy ve yapay zeka ve veri analitigi alanindaki digerleri gibi dillerde resmi egitim kesin bir artidir.

Lisansustu duzeyde, bilgisayar bilimi, matematik, bilissel bilim veya veri bilimi alanlarinda yuksek lisans derecesi, adaylari yapay zeka muhendisliginin daha teknik yonlerine hazirlayabilir. Resmi is nitelikleri, mustakbel yapay zeka muhendislerini sektorde calismanin stratejik ve ticari yonlerine hazirlamaya yardimci olabilir.

Yapay Zeka Muhendisligi icin Gerekli Beceriler
Bir yapay zeka muhendisinin isini etkili bir sekilde yapmasi icin gereken yetenekler uc genis kategoriye ayrilir: teknik beceriler, is becerileri ve sosyal beceriler.

Teknik Beceriler

Algoritmalar, makine ogrenimi, sinir aglari ve yapay zeka ile ilgili diger teknolojilerle calismak icin bir yapay zeka muhendisinin programlama konusunda iyi olmasi ve yazilim gelistirme yasam dongusu, kodlama teknikleri ve en iyi uygulamalar hakkinda kapsamli bir anlayisa sahip olmasi gerekir.

Python, R, Java ve C++ gibi programlama dilleri, yapay zeka modellerinin olusturulmasi ve uygulanmasi icin gereklidir. Baslica yapay zeka programlama dillerinden en az birinin bilinmesi bir zorunluluktur ve temel dillerden birkacina asina olmak, yapay zeka muhendislerine her bir gorev icin en iyi araclari secme secenegi sunar. Ornegin Python, genel yapay zeka, makine ogrenimi, dogal dil isleme ve derin ogrenme alanlarinda uygulama alani bulmaktadir. R, yapay zekada en yaygin kullanilan programlama dillerinden biridir ve genellikle derin ogrenme uygulamalarini destekler. Ayrica vektor hesaplama, fonksiyonel programlama ve nesne yonelimli programlamada da bir aractir.Yapay Zeka Muhendisligi Nedir?

Dogrusal cebir, olasilik ve istatistik alanlarindaki matematiksel beceriler, yapay zeka muhendislerinin Gizli Markov, Naive Bayes, Gauss karisim modelleri ve dogrusal diskriminant analizi gibi farkli yapay zeka modellerini anlamalarini ve uygulamalarini saglar. Kendileri de karmasIk matematiksel formuller olan dogrusal regresyon, KNN, Naive Bayes ve Destek Vektor Makinesi gibi makine ogrenimi algoritmalarinin anlasilmasi, yapay zeka muhendislerinin makine ogrenimi modelleri gelistirmesini ve uygulamasini saglar. Benzer sekilde, derin ogrenme algoritmalari ve cesitli sinir aglari (konvolusyonel, tekrarlayan, vb.) hakkinda bilgi sahibi olmak, yapay zeka muhendislerine yapilandirilmamis verilerle YAPAY ZEKA modelleri olusturmak icin gerekli becerileri saglar.

Terabayt veya petabayt hacimlerindeki akis veya gercek zamanli uretim verileri, endustride yapilan yapay zeka muhendisligi calismalarinin cogunun ortamini olusturmaktadir. Bu nedenle yapay zeka muhendislerinin Apache Spark, Hadoop, Cassandra ve MongoDB gibi buyuk veri teknolojileri hakkinda biraz bilgi sahibi olmalari gerekir.
Hizi artirmak icin donanim entegrasyonu gerektiren projelerde, yapay zeka muhendisleri temel algoritmalara hakim olmanin yani sira siniflar, bellek yonetimi ve baglanti kurma konularinda da bilgi sahibi olmalidir.

Dogal dil isleme alaninda yapay zeka muhendisleri, buyuk veri setlerini islemek ve analiz etmek icin sistemleri programlarken bilgisayar bilimi, bilgi muhendisligi, dilbilim ve yapay zekayi birlestirmelidir. Bunu yapmak icin, yapay zeka muhendisi NTLK, Sentiment Analytics, Gensim, TextBlob ve CoreNLP gibi NLP’yi kolaylastiran cesitli dil, ses ve video kutuphanelerini ve araclarini anlayabilmeli ve manipule edebilmelidir. Etkili ceviri, konusma tanima ve goruntu siniflandirmanin anahtarini sagladiklari icin sinir aglarinin anlasilmasi da gereklidir.

Hizli prototip olusturma ve A/B testi becerisi, yapay zeka muhendislerine cesitli fikirleri hizli bir sekilde yineleme ve en iyi calisana karar verme konusunda avantaj saglar. Bu beceri, yapay zeka alaninda, belirli bir gorev icin dogru makine ogrenimi modelinin secilmesinden, fiziksel bir parcanin veya montajin olcekli bir modelinin uretilmesine ve tasarim projelerinde uc boyutlu bilgisayar modellerinin kullanilmasina kadar uzanan bir dizi uygulamaya sahiptir.

Is Becerileri

Ticari alanda, yapay zeka muhendisinin makine ogrenimi surecinin cesitli is sureclerini desteklemek icin nasil uyarlanabilecegini anlamasi, teknik becerilerin isletme icin degerli hale geldigi baslangic noktasidir. Yapay zeka muhendisi, bir makine ogrenimi modelinin ne zaman dagitima hazir olduguna karar vererek ve zaman icinde dogrulugunu izleyerek, performansini yonetebilir ve ne zaman yeniden egitilmesi veya degistirilmesi gerektigine karar verebilir. Bu sekilde yapay zeka muhendisleri, kurumsal kaynak planlamasi (ERP) veya musteri iliskileri yonetimi (CRM) sistemleri gibi mevcut is kaynaklarina makine ogrenimi yeteneklerini hizli bir sekilde ekleyebilir.

Elbette, isletme icin gercek bir deger yaratmak icin, yapay zeka muhendisligi, isletmeye ozel ve ilgili uygulamalar saglamak icin tamamen teknik olanin otesine gecmelidir. Bu da yapay zeka muhendislerinin temel isin nasil yurudugunu, musterilerin kim oldugunu, pazarin ve faaliyet ortaminin kosullarini anlamalarini gerektirir. Bu tur bir anlayis, yapay zeka muhendislerinin teknik fikirlerini basarili bir sekilde pratik ve verimli is modellerine donusturmelerini saglar.

Yumusak Beceriler

Iletisim ve baskalariyla iyi isbirligi yapabilme gibi “sosyal beceriler” artik dijital ekonomide calisan herkes icin bir on kosul haline geldi. Yapay zeka muhendisligi de bir istisna degil.

Sektorleri hakkinda bilgi sahibi olmak, yaratici dusunme yetenegi ve problem cozmeye yonelik analitik bir yaklasim, yapay zeka muhendislerinin isletmenin karsilastigi sorunlara yenilikci ve uygun cozumler gelistirmesini saglayabilir. Daha sonra bu fikirleri, herkesin anlayabilecegi bir dil ve gorsellestirmeler kullanarak kurum icindeki veya disindaki ilgili tum paydaslara etkili bir sekilde iletebilmeleri gerekir.

Yapay zeka muhendisleri daha sonra, yapay zeka cozumlerini minimum surtunme ve maksimum etki ile uygulamak icin kilit paydaslar ve is birimleriyle uyum icinde calisabilmelidir.

Bir Yapay zeka Muhendisinin SorumluluklariYapay Zeka Muhendisligi Nedir?
Genel olarak, yapay zeka muhendisi, kurum genelinde makine ogrenimi algoritmalarinin ve yapay zeka araclarinin tasarimi, uygulanmasi ve yonetimi icin sorumluluk almalidir. Bu sistemleri kurum genelinde entegre etmek icin yapay zeka muhendisleri, geleneksel is uygulamalarinin mantigini makine ogrenimi modellerinin ogrenilmis mantigi ile birlestirmekten kaynaklanan benzersiz tasarim zorluklarinin ustesinden gelebilmelidir.

Bu gorev, yapay zeka muhendisinin once yapay zeka ve makine ogrenimi modelleri olusturmasini ve ardindan makine ogrenimi modellerini diger uygulamalarin kullanabilmesi icin uygulama programi arayuzlerine (API’ler) donusturmesini gerektirir. Yapay zeka muhendisleri daha sonra bir kurulusun cesitli paydaslarina bu modellerin sagladigi ciktilari ve sonuclardan elde edebilecekleri icgoru ve faydalari anlamalari icin yardimci olmalidir.

Bu yapay zeka muhendisligi ortaminin temelinde, yapay zeka muhendisinin de insa etmesi gereken bir veri alimi ve veri donusturme altyapisi bulunmaktadir. Diger altyapi sorumluluklari arasinda bir yapay zeka gelistirme ve urun altyapisinin kurulmasi ve yonetimi ile bir kurulusun veri bilimi ekibi tarafindan kullanilan altyapinin otomasyonu yer alir.

Yapay zeka muhendisleri, kurulusun yapay zeka dagitiminin genel denetcileri olarak rollerinde, is planlamacilarinin daha iyi bilgilendirilmis kararlar alabilmeleri icin istatistiksel analizler yapmali ve cesitli modellerinden elde edilen sonuclara ince ayar yapmalidir. Bu, kurulustaki diger paydaslarla bir dereceye kadar isbirligi, iletisim ve koordinasyon gerektirir.

Yapay zeka Muhendisliginin Isletmelerdeki Rolu
Daha once de gozlemledigimiz gibi, yapay zeka muhendisleri kurumsal kaynak planlamasi (ERP), musteri iliskileri yonetimi (CRM) ve mobil cihaz yonetimi (MDM) gibi is acisindan kritik sistemlere makine ogrenimi yeteneklerini hizla ekleyebilirler. Ayrica sifirdan yapay zeka iceren is uygulamalari da gelistirebilirler.

Yapay zeka muhendisligi, kuruluslarin veri bilimi, veri muhendisligi ve yazilim gelistirmeyi birlestiren hibrit isletim ortamlari olusturmasini sagliyor. Basarili yapay zeka projeleri kuruma deger katacak ve ister kurum ici ister musteri iliskileri, tedarik zincirleri veya diger dis faktorlerle ilgili olsun, isletmenin ilgili sorunlu noktalarini ele alacaktir. Yapay zeka muhendisleri, hangi projelerin zayif veya guclu yapay zekadan en fazla fayda saglayacagina karar verebilecek konumdadir.

Sektore bagli olarak, yapay zeka muhendisleri, isletme icinde veri yonetimi ve surec otomasyonu calismalarini kolaylastirmak icin diger yapay zeka ve BT uzmanlariyla birlikte hareket ederler. Ornegin, imalat sektorunde yapay zeka gelistiricileri, yapay zekali robotlar yaratan yazilimlar gelistirmek icin elektrik muhendisleriyle yakin isbirligi icinde calisir. Perakende ve diger sektorlerde, yapay zeka muhendisleri makine ogrenimi modelleri gelistirmekte ve tahmine dayali analitigi mumkun kilan buyuk ve karmasIk veri setlerinin yonetiminde veri bilimcilerle isbirligi yapmaktadir. Ve stratejik duzeyde, is zekasi (BI) gelistiricileri, endustri modellerini ve pazar egilimlerini belirlemek icin karmasIk verileri tasarlar, modeller ve analiz eder.

Son DusuncelerYapay Zeka Muhendisligi Nedir?
Gercek zamanli analitik ve insan benzeri muhakeme bir dizi sektorde giderek daha onemli hale geldikce ve altta yatan teknoloji olgunlasmaya devam ettikce, yapay zeka muhendisligi yeteneklerine olan talep onumuzdeki yillarda muhtemelen artacaktir. Bununla birlikte, bu talep su anda arzin uzerinde olsa da, giderek daha fazla kurulusun mevcut calisanlarin becerilerini artirmak icin programlar baslatmasi, universitelerin daha fazla kurs sunmaya baslamasi ve kendi kendini motive eden bireylerin diger adaylara gore avantaj elde etmek icin kendi kendine ogrenme surecine baslamasiyla bu durum onumuzdeki on yil icinde degisebilir. Eger yapay zeka muhendisligi takip etmek istediginiz bir kariyer yoluysa, egitime erismenin ve gerekli becerileri edinmenin tam zamanidir, cunku gercekten de yapay zeka cok yakin gelecekte mevcut olan en heyecan verici is firsatlarindan bazilarini yaratacaktir.

ALİNTİ ~

01.Eylül.2022	#1
Çevrimdışı CeReN Bizimsohbet.net	Yapay Zeka Muhendisligi Nedir? Yapilan arastirmalar, yapay zekanin 2022 yilina kadar 3,9 trilyon ABD dolari tutarinda bir is degeri yaratacagini gostermektedir. Dahasi, yapay zekanin, bilgi islem gucu, kapasitesi, hizi ve veri cesitliligindeki ilerlemelerin yani sira derin sinir aglarinin (DNN) daha da gelismesi nedeniyle onumuzdeki on yil icin en yikici teknoloji kategorisi olmasi bekleniyor. Bu buyume, yapay zeka muhendisligi de dahil olmak uzere bir dizi ilgili disiplinde yetenek talebini koruklemektedir.Yapay Zeka Muhendisligi Nedir? Peki ama yapay zeka muhendisligi nedir? Bu soruyu yanitlamadan once, biraz geri cekilip yapay zekanin evrimine ve yeni beceriler gerektiren yeni is yapma bicimlerini nasil mumkun kildigina bakmakta fayda var. Yapay Zekaya (AI) Bir Bakis Basit bir ifadeyle yapay zeka, makineler ve sistemler tarafindan sergilenen ve insanlarinkine benzeyen davranis veya faaliyetlerdir. Bir bilgisayar sistemi soz konusu oldugunda, yapay zekanin insan davranisini taklit etme yetenegi, gecmis faaliyetlerin ve verilerin toplanip analiz edilmesinden kaynaklanir. Her yeni bilgiyle birlikte makine, onceki hatalarin yeniden ortaya cikmamasi icin kendi uzerinde duzeltmeler yapabilir ve yeni girdileri islemek icin kendi uzerinde gerekli ayarlamalari yapabilir. Bu yaklasim, yapay zeka sistemlerinin gorsel algilama, konusma tanima, karar verme ve farkli diller arasinda ceviri gibi normalde insan zekasi gerektiren gorevleri yerine getirmesini saglar. Yapay zeka kavraminin hayata gecirilmesinin kokleri 20. yuzyila, 1943 yilinda McCullough ve Pitts tarafindan ilk “Yapay Noronlarin” kesfine dayanmaktadir. Noron tabanli ilk ag bilgisayari olan SNARL, 1950 yilinda Marvin Minsky ve Dean Edmonds adli iki Harvard lisans ogrencisi tarafindan insa edilmistir. Teknoloji, yapay zekaya olan ilginin yeniden canlanmasi 1980’lerin ortalarindan gunumuze kadar daha surekli gelisimini tetikleyene kadar onumuzdeki birkac on yil boyunca bir dizi zirve ve durgunluk yoluyla gelisti. Yapay Zeka Ekosistemi Yapay zeka, teknolojinin ona sahip olan veya onu kullanan insanlara gore sahip oldugu elektronik, dijital veya mekanik avantajlardan yararlanmak icin onu ureten insanlar tarafindan yapilan bir girisimi temsil eder. Bu, hiz (fiziksel reaksiyonlar veya hesaplama), guc, surekli ve tekrarlayan eylemler icin bir kapasite veya aksi takdirde insan sagligi icin zararli veya tehlikeli olabilecek ortamlara dayanma yetenegi acisindan olabilir. Bu amaclara ulasmada bir dizi tamamlayici teknoloji tipik olarak yapay zeka ile iliskilendirilir. Makine ogrenimi (ML), bilgisayarlarin gecmis ve guncel verilerden ogrenmesini saglamak icin istatistiksel teknikler ve karmasIk matematiksel formuller kullanan bir yapay zeka dalidir. Ozellikle insan beyninin yapisini ve islevlerini taklit eden algoritmalarla ilgilenen makine ogreniminin bir alt dali derin ogrenme olarak bilinir. Dogal dil isleme (NLP), insanlar ve makineler arasindaki etkilesimleri kolaylastirmak icin konusma tanima ve diger teknikleri kullanan yapay zekanin bir bilgi islem koludur. Veri analizi ile birlestirildiginde, AI ve ML, is planlamasi gibi stratejik amaclar veya onleyici bakim gibi pratik uygulamalar icin tahminler saglayabilen bir teknik olan tahmine dayali analitigi kolaylastirir. Bu teknolojiler, yazilimin icine gomuldugunde tip sektoru, jeolojik kesif ve askeri uygulamalar gibi alanlarda uygulayicilara yardimci olan uzman sistemlere yol acabilir. Yapay Zeka Muhendisligi Nedir?Yapay Zeka Muhendisligi Nedir? Ozunde yapay zeka muhendisligi, yapay zeka uygulamalari ve tekniklerinin gelistirilmesinde algoritmalarin, bilgisayar programlamanin, sinir aglarinin ve diger teknolojilerin kullanilmasidir. Bu teknikler ve uygulamalar tipik olarak ticarette, bilimde ve yasamin diger yonlerinde pratik kullanimlara sahip olacaktir. Bu nedenle bir yapay zeka muhendisi, cesitli kaynaklardan verimli bir sekilde veri cikarabilmeli, algoritmalar tasarlayabilmeli, makine ogrenimi modelleri olusturup test edebilmeli ve ardindan karmasIk gorevleri yerine getirebilen yapay zeka destekli uygulamalar olusturmak icin bu modelleri kullanabilmelidir. Egitim Gereklilikleri Orgun egitim acisindan, bir lisans derecesi genellikle yapay zeka muhendisi olma yolundaki temel ilk adimdir. Bu kariyer yolu icin iyi bir temel saglayan konular arasinda bilgisayar bilimleri, matematik, bilgi teknolojisi, istatistik, finans ve ekonomi yer alir. Veri bilimi, makine ogrenimi ve dogal dil isleme gibi daha uzmanlasmis konular, universiteler, kodlama okullari ve lisans duzeyindeki diger egitim kurumlarindan sertifika programlari olarak yapay zeka muhendisligi adaylarina sunulmaktadir. Makine ogrenimi, derin ogrenme veya veri bilimi icin endustri sertifikalari da bir secenektir. Gorecegimiz gibi, bilgisayar programlama yapay zeka muhendisliginin hayati bir unsurudur ve Python, Django, JavaScript, CSS, HTML 5, Numpy ve yapay zeka ve veri analitigi alanindaki digerleri gibi dillerde resmi egitim kesin bir artidir. Lisansustu duzeyde, bilgisayar bilimi, matematik, bilissel bilim veya veri bilimi alanlarinda yuksek lisans derecesi, adaylari yapay zeka muhendisliginin daha teknik yonlerine hazirlayabilir. Resmi is nitelikleri, mustakbel yapay zeka muhendislerini sektorde calismanin stratejik ve ticari yonlerine hazirlamaya yardimci olabilir. Yapay Zeka Muhendisligi icin Gerekli Beceriler Bir yapay zeka muhendisinin isini etkili bir sekilde yapmasi icin gereken yetenekler uc genis kategoriye ayrilir: teknik beceriler, is becerileri ve sosyal beceriler. Teknik Beceriler Algoritmalar, makine ogrenimi, sinir aglari ve yapay zeka ile ilgili diger teknolojilerle calismak icin bir yapay zeka muhendisinin programlama konusunda iyi olmasi ve yazilim gelistirme yasam dongusu, kodlama teknikleri ve en iyi uygulamalar hakkinda kapsamli bir anlayisa sahip olmasi gerekir. Python, R, Java ve C++ gibi programlama dilleri, yapay zeka modellerinin olusturulmasi ve uygulanmasi icin gereklidir. Baslica yapay zeka programlama dillerinden en az birinin bilinmesi bir zorunluluktur ve temel dillerden birkacina asina olmak, yapay zeka muhendislerine her bir gorev icin en iyi araclari secme secenegi sunar. Ornegin Python, genel yapay zeka, makine ogrenimi, dogal dil isleme ve derin ogrenme alanlarinda uygulama alani bulmaktadir. R, yapay zekada en yaygin kullanilan programlama dillerinden biridir ve genellikle derin ogrenme uygulamalarini destekler. Ayrica vektor hesaplama, fonksiyonel programlama ve nesne yonelimli programlamada da bir aractir.Yapay Zeka Muhendisligi Nedir? Dogrusal cebir, olasilik ve istatistik alanlarindaki matematiksel beceriler, yapay zeka muhendislerinin Gizli Markov, Naive Bayes, Gauss karisim modelleri ve dogrusal diskriminant analizi gibi farkli yapay zeka modellerini anlamalarini ve uygulamalarini saglar. Kendileri de karmasIk matematiksel formuller olan dogrusal regresyon, KNN, Naive Bayes ve Destek Vektor Makinesi gibi makine ogrenimi algoritmalarinin anlasilmasi, yapay zeka muhendislerinin makine ogrenimi modelleri gelistirmesini ve uygulamasini saglar. Benzer sekilde, derin ogrenme algoritmalari ve cesitli sinir aglari (konvolusyonel, tekrarlayan, vb.) hakkinda bilgi sahibi olmak, yapay zeka muhendislerine yapilandirilmamis verilerle YAPAY ZEKA modelleri olusturmak icin gerekli becerileri saglar. Terabayt veya petabayt hacimlerindeki akis veya gercek zamanli uretim verileri, endustride yapilan yapay zeka muhendisligi calismalarinin cogunun ortamini olusturmaktadir. Bu nedenle yapay zeka muhendislerinin Apache Spark, Hadoop, Cassandra ve MongoDB gibi buyuk veri teknolojileri hakkinda biraz bilgi sahibi olmalari gerekir. Hizi artirmak icin donanim entegrasyonu gerektiren projelerde, yapay zeka muhendisleri temel algoritmalara hakim olmanin yani sira siniflar, bellek yonetimi ve baglanti kurma konularinda da bilgi sahibi olmalidir. Dogal dil isleme alaninda yapay zeka muhendisleri, buyuk veri setlerini islemek ve analiz etmek icin sistemleri programlarken bilgisayar bilimi, bilgi muhendisligi, dilbilim ve yapay zekayi birlestirmelidir. Bunu yapmak icin, yapay zeka muhendisi NTLK, Sentiment Analytics, Gensim, TextBlob ve CoreNLP gibi NLP’yi kolaylastiran cesitli dil, ses ve video kutuphanelerini ve araclarini anlayabilmeli ve manipule edebilmelidir. Etkili ceviri, konusma tanima ve goruntu siniflandirmanin anahtarini sagladiklari icin sinir aglarinin anlasilmasi da gereklidir. Hizli prototip olusturma ve A/B testi becerisi, yapay zeka muhendislerine cesitli fikirleri hizli bir sekilde yineleme ve en iyi calisana karar verme konusunda avantaj saglar. Bu beceri, yapay zeka alaninda, belirli bir gorev icin dogru makine ogrenimi modelinin secilmesinden, fiziksel bir parcanin veya montajin olcekli bir modelinin uretilmesine ve tasarim projelerinde uc boyutlu bilgisayar modellerinin kullanilmasina kadar uzanan bir dizi uygulamaya sahiptir. Is Becerileri Ticari alanda, yapay zeka muhendisinin makine ogrenimi surecinin cesitli is sureclerini desteklemek icin nasil uyarlanabilecegini anlamasi, teknik becerilerin isletme icin degerli hale geldigi baslangic noktasidir. Yapay zeka muhendisi, bir makine ogrenimi modelinin ne zaman dagitima hazir olduguna karar vererek ve zaman icinde dogrulugunu izleyerek, performansini yonetebilir ve ne zaman yeniden egitilmesi veya degistirilmesi gerektigine karar verebilir. Bu sekilde yapay zeka muhendisleri, kurumsal kaynak planlamasi (ERP) veya musteri iliskileri yonetimi (CRM) sistemleri gibi mevcut is kaynaklarina makine ogrenimi yeteneklerini hizli bir sekilde ekleyebilir. Elbette, isletme icin gercek bir deger yaratmak icin, yapay zeka muhendisligi, isletmeye ozel ve ilgili uygulamalar saglamak icin tamamen teknik olanin otesine gecmelidir. Bu da yapay zeka muhendislerinin temel isin nasil yurudugunu, musterilerin kim oldugunu, pazarin ve faaliyet ortaminin kosullarini anlamalarini gerektirir. Bu tur bir anlayis, yapay zeka muhendislerinin teknik fikirlerini basarili bir sekilde pratik ve verimli is modellerine donusturmelerini saglar. Yumusak Beceriler Iletisim ve baskalariyla iyi isbirligi yapabilme gibi “sosyal beceriler” artik dijital ekonomide calisan herkes icin bir on kosul haline geldi. Yapay zeka muhendisligi de bir istisna degil. Sektorleri hakkinda bilgi sahibi olmak, yaratici dusunme yetenegi ve problem cozmeye yonelik analitik bir yaklasim, yapay zeka muhendislerinin isletmenin karsilastigi sorunlara yenilikci ve uygun cozumler gelistirmesini saglayabilir. Daha sonra bu fikirleri, herkesin anlayabilecegi bir dil ve gorsellestirmeler kullanarak kurum icindeki veya disindaki ilgili tum paydaslara etkili bir sekilde iletebilmeleri gerekir. Yapay zeka muhendisleri daha sonra, yapay zeka cozumlerini minimum surtunme ve maksimum etki ile uygulamak icin kilit paydaslar ve is birimleriyle uyum icinde calisabilmelidir. Bir Yapay zeka Muhendisinin SorumluluklariYapay Zeka Muhendisligi Nedir? Genel olarak, yapay zeka muhendisi, kurum genelinde makine ogrenimi algoritmalarinin ve yapay zeka araclarinin tasarimi, uygulanmasi ve yonetimi icin sorumluluk almalidir. Bu sistemleri kurum genelinde entegre etmek icin yapay zeka muhendisleri, geleneksel is uygulamalarinin mantigini makine ogrenimi modellerinin ogrenilmis mantigi ile birlestirmekten kaynaklanan benzersiz tasarim zorluklarinin ustesinden gelebilmelidir. Bu gorev, yapay zeka muhendisinin once yapay zeka ve makine ogrenimi modelleri olusturmasini ve ardindan makine ogrenimi modellerini diger uygulamalarin kullanabilmesi icin uygulama programi arayuzlerine (API’ler) donusturmesini gerektirir. Yapay zeka muhendisleri daha sonra bir kurulusun cesitli paydaslarina bu modellerin sagladigi ciktilari ve sonuclardan elde edebilecekleri icgoru ve faydalari anlamalari icin yardimci olmalidir. Bu yapay zeka muhendisligi ortaminin temelinde, yapay zeka muhendisinin de insa etmesi gereken bir veri alimi ve veri donusturme altyapisi bulunmaktadir. Diger altyapi sorumluluklari arasinda bir yapay zeka gelistirme ve urun altyapisinin kurulmasi ve yonetimi ile bir kurulusun veri bilimi ekibi tarafindan kullanilan altyapinin otomasyonu yer alir. Yapay zeka muhendisleri, kurulusun yapay zeka dagitiminin genel denetcileri olarak rollerinde, is planlamacilarinin daha iyi bilgilendirilmis kararlar alabilmeleri icin istatistiksel analizler yapmali ve cesitli modellerinden elde edilen sonuclara ince ayar yapmalidir. Bu, kurulustaki diger paydaslarla bir dereceye kadar isbirligi, iletisim ve koordinasyon gerektirir. Yapay zeka Muhendisliginin Isletmelerdeki Rolu Daha once de gozlemledigimiz gibi, yapay zeka muhendisleri kurumsal kaynak planlamasi (ERP), musteri iliskileri yonetimi (CRM) ve mobil cihaz yonetimi (MDM) gibi is acisindan kritik sistemlere makine ogrenimi yeteneklerini hizla ekleyebilirler. Ayrica sifirdan yapay zeka iceren is uygulamalari da gelistirebilirler. Yapay zeka muhendisligi, kuruluslarin veri bilimi, veri muhendisligi ve yazilim gelistirmeyi birlestiren hibrit isletim ortamlari olusturmasini sagliyor. Basarili yapay zeka projeleri kuruma deger katacak ve ister kurum ici ister musteri iliskileri, tedarik zincirleri veya diger dis faktorlerle ilgili olsun, isletmenin ilgili sorunlu noktalarini ele alacaktir. Yapay zeka muhendisleri, hangi projelerin zayif veya guclu yapay zekadan en fazla fayda saglayacagina karar verebilecek konumdadir. Sektore bagli olarak, yapay zeka muhendisleri, isletme icinde veri yonetimi ve surec otomasyonu calismalarini kolaylastirmak icin diger yapay zeka ve BT uzmanlariyla birlikte hareket ederler. Ornegin, imalat sektorunde yapay zeka gelistiricileri, yapay zekali robotlar yaratan yazilimlar gelistirmek icin elektrik muhendisleriyle yakin isbirligi icinde calisir. Perakende ve diger sektorlerde, yapay zeka muhendisleri makine ogrenimi modelleri gelistirmekte ve tahmine dayali analitigi mumkun kilan buyuk ve karmasIk veri setlerinin yonetiminde veri bilimcilerle isbirligi yapmaktadir. Ve stratejik duzeyde, is zekasi (BI) gelistiricileri, endustri modellerini ve pazar egilimlerini belirlemek icin karmasIk verileri tasarlar, modeller ve analiz eder. Son DusuncelerYapay Zeka Muhendisligi Nedir? Gercek zamanli analitik ve insan benzeri muhakeme bir dizi sektorde giderek daha onemli hale geldikce ve altta yatan teknoloji olgunlasmaya devam ettikce, yapay zeka muhendisligi yeteneklerine olan talep onumuzdeki yillarda muhtemelen artacaktir. Bununla birlikte, bu talep su anda arzin uzerinde olsa da, giderek daha fazla kurulusun mevcut calisanlarin becerilerini artirmak icin programlar baslatmasi, universitelerin daha fazla kurs sunmaya baslamasi ve kendi kendini motive eden bireylerin diger adaylara gore avantaj elde etmek icin kendi kendine ogrenme surecine baslamasiyla bu durum onumuzdeki on yil icinde degisebilir. Eger yapay zeka muhendisligi takip etmek istediginiz bir kariyer yoluysa, egitime erismenin ve gerekli becerileri edinmenin tam zamanidir, cunku gercekten de yapay zeka cok yakin gelecekte mevcut olan en heyecan verici is firsatlarindan bazilarini yaratacaktir. ALİNTİ ~

5846 sayılı Fikir ve Sanat Eserleri Kanunu gereğince sitemizde telif hakkı bulunan mp3,video v.b. eserlerin paylaşımı yasaktır. Yasal işlem olması halinde paylaşan kişi yada kişilerin bilgileri gerekli kuruma verilecektir.