GELECEĞİMİZİ ŞEKİLLENDİRECEK OLAN YAPAY ZEKA KONUSU BENİ EN ÇOK HEYECANLANDIRAN KONU VE BU KONU ÜZERİNDE ÇALIŞMALAR YAPIYORUM. MERAK EDENLER İÇİN YAPAY ZEKAYA BAŞLAMA REHBERİ BUYRUN
Yapay zeka nedir?
Yapay zeka, dar zeka ve yapay genel zeka olarak ikiye ayrılmaktadır.
Yapay genel zeka; biyolojik olarak insan sinir sisteminden esinlenerek matematiksel olarak tasarlanan görsel algılama, konuşma ve ses tanıma, hareket, muhasebe ve muhakeme yeteneğine sahip, kendi kendine öğrenme işlemlerini sürdürebilen yazılımsal ve donanımsal sistemler bütünüdür.
Yapay dar zeka ise belirli bir problemin çözümü için geliştirilen ve veriden öğrenen dar kapsamlı yapay zeka sistemleridir.
Yapay zeka öğrenmek zor mu? Kendi kendime öğrenebilir miyim?
Hayır, zor değil. Ancak yapay zeka, ciddi anlamda zaman ayırıp çalışmayı gerektiren bir alandır. Üniversitelerde, bilimsel konferanslarda, online eğitim platformlarında, bloglarda ve Youtube’da yer alan
dokümanları,
videoları,
açık kaynaklı uygulamaları,
akademik makaleleri
takip ederek seviyenize uygun şekilde kendi kendinize de öğrenmeniz mümkündür.
Yapay zeka algoritmalarını ve matematiğini nereden öğrenebilirim?
Yapay zekanın temelini öğrenmek önemlidir. Aksi halde geliştirici değil uyarlayıcı olursunuz. Bu yüzden yapay sinir ağları (artificial neural networks), makine öğrenmesi (machine learning), işlemsel zeka (computational intelligence), derin öğrenme (deep learning) gibi temel dersleri mutlaka takip etmelisiniz.
Yapay zeka için hangi programlama dillerini tercih etmeliyim?
Veri biliminde en çok kullanılan 5 programlama dili*:
Python (%57),
C/C++ (%44),
Java (%41),
R (%37), ve
JavaScript (%28) dir.
Özellikle Python birçok derin öğrenme kütüphanesinin arka planında kullanılmasından dolayı en çok tercih edilen programlama dili iken veri görselleştirme içinse en tercih edilen dil R’dır. Python programlama dilinin bir diğer avantajı da hem akademik hem ticari uygulamalar için kullanılabilmesidir.
Yapay zeka uygulaması geliştirmek için hangi araçları kullanmalıyım?
Kendi bilgisayarınızda:
Kullandığınız programlama diline göre uygun IDE (Integrated Development Environment-Tümleşik Geliştirme Ortamı) seçimi yapmalısınız. Örneğin en çok kullanılan Python dilinde çalışıyorsanız Anaconda ve/veya Visual Code Studio, Java için Eclipse tercih edebilirsiniz.
Ücretsiz bulut ortamında:
Microsoft Azure Notebook (sadece CPU) ve Google Colab (GPU desteği var) herhangi bir kurulum gerektirmeksizin uygulamanızı geliştirmenizi sağlamaktadır.
Derin öğrenme için GPU’ya ihtiyaç var diyorlar, doğru mu?
Doğru, ancak şart değil. Çünkü GPU’ya ihtiyacınız olup olmadığı çalışacağınız veri setine, modelinizin karmaşıklığına ve zaman kısıtınıza bağlıdır.
Hangi problem için hangi modelleri tercih etmeliyim/öğrenmeliyim?
Bunun için daha önce benzer problemlere nasıl yöntemler uygulanmış incelemeniz gerekir. Literatür taraması yapmanız şart ancak Andrew Ng’in Geoffrey Hinton ile yapmış olduğu “Derin Öğrenmenin Kahramanları” isimli röportajda Hinton’ın da söylediği gibi literatürde boğulmadan uygulamaları inceleyip yolunuza bakmalısınız. Teoriye hakim olmanız uygun modeli tasarlayabilmeniz için size gerekli bilgi birikimini sağlayacaktır. Çevrenizle fikir alışverişi yapmayı unutmayın!
ŞİMDİLİK BU KADAR DEVAMIDA GELECEK...