Yapay zeka, insan zekasını makinelere yerleştirmekle ilgilenen daha geniş bir kavramdır. Makinelerin herhangi bir insan müdahalesi olmadan düşünmesini, işlemesini, öğrenmesini ve kendini düzeltmesini sağlar. Yapay zekanın kullanılmasının arkasındaki temel mantık, makinelerin veya sistemlerin tekrarlanan programcı kodlaması olmadan kendi kendine hareket etmesini sağlamaktır.

Yapay zeka yetenekleri, oyun, robotik, konuşma tanıma ve arama motorları, dinleme teknolojisi vb. sektörler genelinde yüksek talep görüyor. 2023’te yapay zeka alanında gelecek vadeden bir kariyer yapmak için, kişinin veri bilimi ve istatistik hakkında derinlemesine bilgi sahibi olması gerekir ve veri işleme ve yazılım mühendisliği ile ilgili belirli temel bilgiler.

İşte yapay zeka alanında gelecek vadeden bir kariyer yapmak için sahip olunması gereken 5 beceri:

1.        Veri mühendisliği

Veriler, herhangi bir yapay zeka ve makine öğrenimi sürecinin temelinde yer alır. AI/ML geliştirmedeki ilk adım, entegre sistemler tarafından üretilen ham verileri önceden işlemek ve depolamaktır. Örneğin, çok oyunculu bir çevrimiçi oyun, oyuncular tarafından oynanma şekline göre milyonlarca farklılığa sahip olacaktır. Bu, oyunun her aşamasında çok fazla veri oluşturur. Tüm bu veriler daha sonra ETL’yi (Çıkarma, Yükleme ve Dönüştürme) gerçekleştirmek, verileri düzenlemek, yapılandırmak ve istenen kalıpları ve sonuçları oluşturmak için zekayı uygulamak için AI motorlarına gönderilir.

ETL sürecini bilmeli, veri ambarını anlamalı ve Nesne depolama platformlarının temellerini öğrenmelidir.

2.        Programlama dilleri

Kullanılan bazı programlama dillerini öğrenin, makine öğrenimi süreçleridir. Kuruluşlarda yaygın olarak kullanılan en yaygın olanları Python, C++, JavaScript, R, TypeScript, C#, Julia, Shell ve Scala’dır. Bu dillerin temellerini bilmek önemlidir ve bunlardan birinde kurs almak ve sertifika almak işe alınma şansınızı artıracaktır.

Python, GitHub gibi makine öğrenimi havuzları arasında en yaygın dil olsa da, Scala özellikle büyük veri çerçeveleriyle etkileşim kurarken trend olarak büyüyor.

3.        Analiz, İstatistik ve Lineer Cebir (Matematik)

Matrisler, Vektörler ve Matris Çarpımı gibi kavramları bilmek gerekir. Ayrıca, diferansiyel denklem veya türevlerin ve integrallerin anlaşılması, gradyan iniş vb. gibi temel makine öğrenimi kavramlarını anlamak için zorunludur.

Naive Bayes, Gauss Karışım Modelleri ve Gizli Markov Modelleri gibi algoritmalar için olasılık teorisini öğrenmek, yapay zeka modelleri oluşturmak için gereklidir. Ortalama, standart sapma ve gauss dağılımları gibi istatistiksel kavramları da öğrenmeli ve bunların yapay zekada nerede ve nasıl kullanıldığını anlamalıdır.

4.        Sinir Ağı Mimarileri

AI ve ML, büyük hacimli verileri bölünmüş saniyeler içinde hesaplayabilir. Bunlar, karmaşık görevleri ve algoritmaları daha hızlı gerçekleştirmek için sinir ağları oluşturmalarını gerektirir. Bu sinir ağları, konuşma tanıma, görüntü tanımlama, permütasyonlar, çeviri, tahminler vb. alanlardaki sorunları tanımlamaya yardımcı olur. Sinir ağlarının temellerini öğrenmek, seçim şansınızı artırmak için yararlı olabilir. Sinir motorlarını ve ağları öğrenmek için kullanılan yaygın araçlar Python, R, SAS, Tableau vb.’dir.

5.        Sinyal İşleme Teknikleri

Sinyal işleme, görüntü, ses ve video içeren veri kümeleriyle çalışırken özellik çıkarmada hayati bir süreçtir. Bir elektrik mühendisliği alt alanıdır. Ses, görüntü ve bilimsel ölçümler gibi sinyalleri analiz etmeye, değiştirmeye ve sentezlemeye odaklanır.

Sinyal işleme tekniklerini ve araçlarını anlamak, teknik bir özgeçmiş oluşturmanıza yardımcı olacaktır. Sinyal işlemede yaygın olarak kullanılan en yaygın teknikler, Zaman-frekans Analizi ve Wavelet, Shearlet, Curvelet ve Bandlet gibi Gelişmiş Sinyal İşleme Algoritmalarıdır. Bunlarla ilgili derin bir teorik ve pratik bilgi, AI/ML’deki karmaşık sorunları çözmenize yardımcı olacaktır.

Son düşünceler

AI becerilerine olan talep her geçen gün artıyor. Dijital dönüşümle beslenen teknoloji, yapay zekada her yıl milyonlarca iş yaratıyor. AI becerilerini etkin bir şekilde kullananlar yüksek talep görecek ve çeşitli sektörlerde iş bulacaktır. Tanınmış kuruluşlardan çevrimiçi/çevrimdışı kurslar kullanarak bu alanlardan bazılarında beceri geliştirmek, sağlam bir temel oluşturacak ve becerilerle eşleşen mükemmel işi bulmanıza yardımcı olacaktır.