Yapay zeka mühendisliği öğrenmeye nereden başlamalıyım?

Yapay zeka mühendisliği alanına girmek istiyorum ancak nereden başlayacağımı tam olarak bilemiyorum. Hangi programlama dillerini öğrenmeliyim? Hangi matematiksel ve istatistiksel temellere sahip olmalıyım? Hangi online kurslar, kitaplar veya diğer kaynaklar başlangıç seviyesi için uygun olur? Bir lisans derecesi şart mı, yoksa sertifika programları veya bootcamp’ler yeterli mi? Hangi temel yapay zeka algoritmaları ve teknikleriyle başlamalıyım ve bunları pratikte nasıl uygulayabilirim? Proje tabanlı öğrenme için hangi başlangıç seviyesi projeler uygun olur?

Cevap

Yapay zeka mühendisliği öğrenmeye başlamak için izleyebileceğiniz kapsamlı bir yol haritası aşağıdadır:

I. Temel Bilgi ve Beceriler:

1. Matematik:

   • Lineer Cebir: Vektörler, matrisler, lineer dönüşümler, özdeğerler ve özvektörler. Yapay zeka algoritmalarının temelini oluşturur. Özellikle derin öğrenme ve makine öğrenmesi modelleri için önemlidir. (Kaynak: Khan Academy Lineer Cebir, MIT OpenCourseware 18.06 Linear Algebra)
   • Kalkülüs: Türev, integral, optimizasyon teknikleri (gradient descent gibi). Algoritmaların nasıl çalıştığını anlamak ve model parametrelerini ayarlamak için gereklidir. (Kaynak: Khan Academy Kalkülüs, MIT OpenCourseware 18.01 Single Variable Calculus)
   • Olasılık ve İstatistik: Olasılık dağılımları, hipotez testleri, regresyon, sınıflandırma. Veri analizi, model değerlendirmesi ve belirsizlikle başa çıkmak için kritiktir. (Kaynak: Khan Academy İstatistik ve Olasılık, MIT OpenCourseware 6.041 Probabilistic Systems Analysis and Applied Probability)
   • Ayrık Matematik: Kümeler, mantık, grafik teorisi. Algoritmaların ve veri yapılarının temellerini anlamak için faydalıdır. (Kaynak: MIT OpenCourseware 6.042J Mathematics for Computer Science)

2. Programlama:

   • Python: Yapay zeka ve makine öğrenmesi için en popüler dil. NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch gibi zengin kütüphane ekosistemine sahiptir. (Kaynak: Python resmi web sitesi, Codecademy Python kursu, Coursera Python for Everybody)
   • R: İstatistiksel analiz ve veri görselleştirme için kullanılır. Özellikle akademik araştırmalarda ve bazı endüstriyel uygulamalarda tercih edilir. (Kaynak: R Project resmi web sitesi, DataCamp R kursları)
   • Java/C++: Performans odaklı uygulamalar ve gömülü sistemler için kullanılabilir. Derin öğrenme framework’lerinin bazı arka uç bileşenleri bu dillerde yazılmıştır.

3. Veri Yapıları ve Algoritmalar:

   • Temel Veri Yapıları: Diziler, bağlı listeler, yığınlar, kuyruklar, ağaçlar, graflar. Verimli veri işleme için gereklidir.
   • Temel Algoritmalar: Sıralama, arama, grafik algoritmaları (en kısa yol, minimum kapsayan ağaç). Çeşitli yapay zeka problemlerini çözmek için kullanılır. (Kaynak: MIT OpenCourseware 6.006 Introduction to Algorithms, Stanford Algorithms Specialization on Coursera)

4. İşletim Sistemleri ve Bilgisayar Mimarisi:

   • Temel işletim sistemi kavramları (süreçler, bellek yönetimi, dosya sistemleri) ve bilgisayar mimarisinin temelleri (CPU, GPU, bellek hiyerarşisi). Performansı optimize etmek ve altyapıyı yönetmek için önemlidir.

II. Makine Öğrenmesi (Machine Learning):

1. Temel Kavramlar:

   • Denetimli Öğrenme: Regresyon, sınıflandırma. Etiketli verilerle model eğitme.
   • Denetimsiz Öğrenme: Kümeleme, boyut indirgeme. Etiketlenmemiş verilerden örüntüler çıkarma.
   • Pekiştirmeli Öğrenme: Ajanların bir ortamda etkileşim kurarak ödüller elde etmeyi öğrenmesi.

2. Temel Algoritmalar:

   • Lineer Regresyon, Lojistik Regresyon: Temel regresyon ve sınıflandırma algoritmaları.
   • Destek Vektör Makineleri (SVM): Sınıflandırma ve regresyon için güçlü bir algoritma.
   • Karar Ağaçları, Rastgele Ormanlar: Yorumlanabilir modeller ve güçlü sınıflandırma algoritmaları.
   • K-Means Kümeleme: Verileri benzer gruplara ayırmak için kullanılan popüler bir algoritma.
   • Boyut İndirgeme Teknikleri (PCA, t-SNE): Veri görselleştirme ve gürültüyü azaltmak için kullanılır.

3. Model Değerlendirmesi ve Seçimi:

   • Hata Metrikleri: Doğruluk, kesinlik, geri çağırma, F1 skoru, AUC-ROC.
   • Çapraz Doğrulama: Modelin genelleme yeteneğini değerlendirme.
   • Model Seçimi: Farklı algoritmalar arasında en iyi performansı göstereni seçme.
   • Aşırı Uygunluk (Overfitting) ve Düzenleme (Regularization): Modelin genelleme yeteneğini artırma.

4. Araçlar ve Kütüphaneler:

   • Scikit-learn: Makine öğrenmesi algoritmaları, model seçimi ve değerlendirme için kapsamlı bir kütüphane.
   • Pandas: Veri manipülasyonu ve analizi için kullanılır.
   • NumPy: Bilimsel hesaplamalar için temel bir kütüphane.
   • Matplotlib/Seaborn: Veri görselleştirme için kullanılır.

III. Derin Öğrenme (Deep Learning):

1. Temel Kavramlar:

   • Yapay Sinir Ağları (ANN): Perceptronlar, çok katmanlı perceptronlar (MLP).
   • Evrişimsel Sinir Ağları (CNN): Görüntü işleme için kullanılır.
   • Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN): Zaman serisi ve doğal dil işleme için kullanılır.
   • Geri Yayılım (Backpropagation): Sinir ağlarını eğitmek için kullanılan algoritma.
   • Aktivasyon Fonksiyonları: ReLU, Sigmoid, Tanh.
   • Kayb Fonksiyonları: Cross-entropy, Mean Squared Error (MSE).
   • Optimizasyon Algoritmaları: Gradient Descent, Adam, SGD.

2. Derin Öğrenme Mimarileri:

   • CNN Mimarileri: LeNet, AlexNet, VGGNet, ResNet, Inception.
   • RNN Mimarileri: LSTM, GRU.
   • Transformatörler (Transformers): BERT, GPT. Doğal dil işleme alanında devrim yaratan mimariler.

3. Derin Öğrenme Uygulamaları:

   • Bilgisayarla Görü (Computer Vision): Nesne tanıma, görüntü sınıflandırma, nesne tespiti, görüntü üretimi.
   • Doğal Dil İşleme (NLP): Metin sınıflandırma, makine çevirisi, soru-cevap sistemleri, metin üretimi.
   • Konuşma Tanıma (Speech Recognition): Sesli komutlar, transkripsiyon.
   • Önerim Sistemleri (Recommender Systems): Kullanıcılara ürün veya içerik önerme.

4. Araçlar ve Kütüphaneler:

   • TensorFlow: Google tarafından geliştirilen popüler bir derin öğrenme framework’ü.
   • Keras: TensorFlow veya Theano üzerinde çalışan yüksek seviyeli bir API. TensorFlow ile entegre edilmiştir.
   • PyTorch: Facebook tarafından geliştirilen başka bir popüler derin öğrenme framework’ü. Dinamik hesaplama grafikleri sunar.
   • CUDA: NVIDIA GPU’larında derin öğrenme modellerini hızlandırmak için kullanılır.

IV. Yapay Zeka Mühendisliği Becerileri:

1. Model Dağıtımı (Model Deployment):

   • Modeli Üretime Alma: Modeli gerçek dünya uygulamalarına entegre etme.
   • API Geliştirme: Modeli API aracılığıyla erişilebilir hale getirme (Flask, FastAPI).
   • Bulut Bilişim Platformları: AWS, Azure, Google Cloud üzerinde model dağıtımı.
   • Konteynerleştirme (Docker): Modeli bağımsız bir ortamda paketleme.
   • Model İzleme (Model Monitoring): Modelin performansını izleme ve gerektiğinde yeniden eğitme.

2. Veri Mühendisliği (Data Engineering):

   • Veri Toplama: Farklı kaynaklardan veri toplama (API’ler, veritabanları, sensörler).
   • Veri Temizleme ve Ön İşleme: Eksik verileri giderme, aykırı değerleri temizleme, verileri dönüştürme.
   • Veri Depolama: Verileri verimli bir şekilde depolama (SQL, NoSQL veritabanları, veri gölleri).
   • Veri İşleme: Büyük veri kümelerini işleme (Spark, Hadoop).

3. Yapay Zeka Altyapısı (AI Infrastructure):

   • GPU’lar: Derin öğrenme modellerini hızlandırmak için kullanılır.
   • Yüksek Performanslı Hesaplama (HPC): Büyük ölçekli yapay zeka görevlerini çalıştırmak için kullanılır.
   • Bulut Bilişim Kaynakları: AWS, Azure, Google Cloud gibi platformlardaki yapay zeka servisleri.

4. Versiyon Kontrolü ve İşbirliği:

   • Git: Kod değişikliklerini izleme ve işbirliği yapma.
   • GitHub/GitLab: Projeleri barındırma ve ekip çalışmasını kolaylaştırma.

V. Öğrenme Kaynakları:

1. Online Kurslar:

   • Coursera: Andrew Ng’nin Makine Öğrenmesi kursu, Deep Learning Specialization.
   • edX: MIT, Harvard gibi üniversitelerin yapay zeka ve makine öğrenmesi kursları.
   • Udacity: Nanodegree programları (örneğin, AI Product Manager Nanodegree).
   • Fast.ai: Derin öğrenme pratik uygulamaları odaklı kurslar.

2. Kitaplar:

   • "Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras & TensorFlow" (Aurélien Géron): Uygulamalı bir yaklaşım sunar.
   • "Deep Learning" (Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville): Derin öğrenmenin teorik temellerini kapsar.
   • "Pattern Recognition and Machine Learning" (Christopher Bishop): Makine öğrenmesinin matematiksel temellerini açıklar.

3. Araştırma Makaleleri:

   • arXiv: Yapay zeka ve makine öğrenmesi alanındaki son araştırmaları takip etmek için.
   • Google Scholar: Akademik makaleleri aramak için.
   • Konferans Bildirileri: NeurIPS, ICML, ICLR gibi konferanslardaki en son araştırmaları takip etmek.

4. Projeler ve Uygulamalar:

   • Kaggle: Veri bilimi yarışmalarına katılmak ve gerçek dünya problemleri üzerinde çalışmak.
   • GitHub: Açık kaynak projelerine katkıda bulunmak ve kendi projelerinizi oluşturmak.
   • Gerçek Dünya Uygulamaları: Çevrenizdeki problemleri yapay zeka ile çözmeye çalışmak. Örneğin, bir görüntü sınıflandırma uygulaması geliştirmek veya bir metin özetleme aracı oluşturmak.

VI. Sürekli Öğrenme ve Gelişim:

1. Trendleri Takip Etme: Yapay zeka alanı hızla gelişmektedir. Yeni algoritmaları, teknikleri ve araçları öğrenmeye devam edin.
2. Topluluklara Katılma: Online forumlara, konferanslara ve yerel buluşmalara katılarak diğer yapay zeka mühendisleriyle etkileşim kurun.
3. Pratik Yapmaya Devam Etme: Sürekli olarak projeler geliştirin ve yeni beceriler öğrenin.

Bu yol haritası, yapay zeka mühendisliği öğrenmeye nereden başlayacağınızı ve hangi konulara odaklanmanız gerektiğini gösteren kapsamlı bir rehberdir. Başarılar!