2022 yılını yazılım, veri bilimi ve yapay zeka eğitimleri ile dolu bir yıl olarak planlıyorum. Bu konuda da bir post gireyim dedim bloguma. Şu an üzerinde çalıştığımız girişimize ait proje ciddi düzeyde yapay zeka konularını içeriyor. Teknik kişilerle anlaşabilmek adına kendimi geliştirmem gerekiyor. Bu yüzden ben de belli bir süre alacak bir eğitim tasarlıyorum kendim için. Bu eğitim sırasında hem eskiden aldığım dersleri de hatırlayacağım, güzel olacak.
Öncelikle eğitimlerin sonucunda varmak istediğim nokta Makine Öğrenmesi (ML) Mühendisi olarak sınıflandırılan bir yapıya sokmaya çalışıyorum. Takdir edersiniz ki bu uğraş aylarca sürecek bir uğraş. Bakalım nasıl bir yolculuk olacak.
Öncelikle ML Engineer’i anlatan aşağıdaki şablona bir bakalım, sanıyorum tam olarak 4 disiplinini kesişimini sağlamamız gerekiyor gibi gözüküyor.
Buradan geçmiş tecrübelerimden Communication ve Business konularını belli seviyeye getirdiğimi düşünüyorum. Burada odaklanılması gereken Mathematics ve Programming yetenekleri olarak gözükmektedir.
Yaptığım araştırmalar ve bu konuda bilgili kişilere danışmalarım sonucu aşağıdaki şekilde bir eğitim paketi hazırladım kendime. (Yaklaşık 30 adet kurstan oluşan nereden baksak 1500 saatten fazla bir eğitim kiti ve tamamiyle bedava 🙂 )Öncelikle burada matematik konuları:
- Kalkülüs 1 (Diferansiyel)
- Kalkülüs 2 (İntegral)
- Kalkülüs 3 (Koordinat sistemleri ve Seriler)
- Lineer Cebir
- Olasılık
- Betimsel İstatistik
- Çıkarımsal İstatistik
- Çoklu Değişkenli Kalkülüs
Gelelim programlama konularına:
- Veri yapıları ve Algoritmalar
- Algoritmalar 1
- Algoritmalar 2
- Betik programlama (Python)
- Git ve Github (çalıştıkça yaptığınız programları buraya koymanızı öneriyorum)
- Python programlama
- Python projeler
- Prosedürel programlama (C)
- Nesne Yönelimli programlama (C++)
- Java programlama dili
- Veritabanı Yönetimi
- SQL
- noSQL (mongoDB vs.)
- İş Zekası konsepti, dizaynı araçları ve uygulamaları
Buraya kadar herşey okay, gayet güzel oldu diye düşünüyorum bunların hepsini bitirirsek. Peki Yapay Zeka kısmında ise neler var? Buyrun:
- Veri Bilimine giriş
- Veri Bilimi araçları
- Veri Bilimi: Metodoloji
- Veri Bilimi: Wrangling
- Yapay Zekaya giriş
- Makine Öğrenmesine giriş
- Makine Öğrenmesi orta seviye
- Veri madenciliği
- Büyük Veri
- Daha fazla eklenebilr konu ama öncelikle buraya değil yukarıdaki kısımlara odaklanmakta fayda var. Tüm bunlardan daha sonra örüntü tanıma, bilgisayar görü, robotik, pekiştirmeli öğrenme ve derin öğrenme gibi konular var. Onlar üzerine istenilen projeye göre uzmanlaşılabilir. Tabi bunlarla da sınırlı değil.
- Unutmayalım ki yapay zeka insan zekasını taklit eden makinelerden başka bir şey değil. Yani teknik olarak siz ne yapıyorsanız o da onu yapmayı planlamakta, şöyle bir düşünürsek:
- İnsan bedeni ile hareket eder, yani bu robotik ile adlandırılır
- İnsan zekası matematiksel problemleri çözer beyinde işlemler döner, bu da robotik yazılımlar deniyor.
- İnsan konuşur, speech recognition ve chatbots
- İnsan görür, image recognition, processing ve bilgisayarlı görü
- İnsan öğrenir ve kendince çıkarımlarda bulunur, makine öğrenmesi ve derin öğrenme
Evet tüm bu işlemlerden sonra ancak yapay zeka konularında çalışılabilir diye düşünüyorum. Son zamanlarda çok fazla kişinin yapay zekaya daldığını görüyorum. Ama temeli olmadan ilerlenmesinin çok da mümkün olmadığını düşünüyorum.
Tüm bu çalışmaların yanında girişimim ile uğraşmalıyım, aile işlerine bakmam lazım, spora vakit ayırmam gerekiyor, kitap yazıyorum onunla da uğraşmam lazım, dernek çalışmalarım var onlara da vakit ayırmalı, web sitesi işleri oluyor onlarla da uğraşmam gerekiyor. Baya zaman gerekiyor kısacası 🙂
Şimdilik bu şekilde yapmalı diye düşünüyorum.
SevgilerCan