Yapay Zeka Mühendisliği Nedir?

Yapay Zeka Mühendisliği Nedir?



Yapılan araştırmalar, yapay zekanın 2022 yılına kadar 3,9 trilyon ABD doları tutarında bir iş değeri yaratacağını göstermektedir. Dahası, suni zekanın, bilgi işlem gücü, kapasitesi, hızı ve veri çeşitliliğindeki aşama kaydetmelerin yanı sıra derin sinir ağlarının (DNN) daha da gelişmesi sebebiyle önümüzdeki on yıl için en yıkıcı teknoloji kategorisi olması bekleniyor. Bu gelişme, yapay zeka mühendisliği de dahil olmak üzere bir takım alakalı disiplinde beceri talebini körüklemektedir.Yapay Zeka Mühendisliği Nedir?

Peki fakat yapay zeka mühendisliği nelerdir? Bu soruyu yanıtlamadan önce, biraz geri çekilip yapay zekânın evrimine ve yeni beceriler gerektiren yeni iş yapma biçimlerini iyi mi mümkün kıldığına bakmakta yarar var.

Yapay Zekaya (AI) Bir Bakış

Basit bir ifadeyle yapay zeka, makineler ve sistemler tarafından sergilenen ve insanlarınkine benzeyen alışkanlık veya faaliyetlerdir. Bir bilgisayar sistemi söz konusu olduğunda, yapay zekanın insan davranışını öykünmek etme yeteneği, geçmiş faaliyetlerin ve verilerin toplanıp çözümleme edilmesinden kaynaklanır.

Her yeni bilgiyle beraber makine, önceki hataların tekrar ortaya çıkmaması için kendi üzerinde düzeltmeler yapabilir ve yeni girdileri işlemek için kendi üstünde lüzumlu ayarlamaları yapabilir. Bu yaklaşım, yapay zeka sistemlerinin görsel idrak etme, konuşma tanıma, karar verme ve farklı diller arasında çeviri şeklinde normalde insan zekası gerektiren görevleri yerine getirmesini sağlar.

Yapay zeka kavramının hayata geçirilmesinin kökleri 20. Yüzyıla, 1943 senesinde McCullough ve Pitts tarafından ilk “Yapay Nöronların” keşfine dayanmaktadır. Nöron tabanlı ilk ağ bilgisayarı olan SNARL, 1950 senesinde Marvin Minsky ve Dean Edmonds adlı iki Harvard lisans talebesi tarafından inşa edilmiştir.

Teknoloji, suni zekaya olan ilginin yeniden canlanması 1980’lerin ortalarından günümüze kadar daha sürekli gelişimini tetikleyene kadar önümüzdeki birkaç on yıl boyunca bir takım zirve ve durgunluk yöntemiyle gelişti.

Yapay Zeka Ekosistemi

Yapay zeka, teknolojinin ona haiz olan veya onu kullanan insanlara gore haiz olduğu elektronik, dijital veya mekanik avantajlardan yararlanmak için onu üreten insanoğlu tarafınca yapılan bir girişimi temsil eder. Bu, hız (fizyolojik reaksiyonlar yada hesaplama), güç, sürekli ve tekrarlayan eylemler için bir kapasite yada aksi takdirde insan sağlığı için zararı dokunan veya tehlikeli olabilecek ortamlara dayanma kabiliyeti açısından olabilir.

Bu amaçlara ulaşmada bir takım tamamlayıcı teknoloji tipik olarak yapay zeka ile ilişkilendirilir. Makine öğrenimi (ML), bilgisayarların geçmiş ve güncel verilerden öğrenmesini sağlamak için istatistiksel teknikler ve karmaşık matematiksel formüller kullanan bir suni zeka dalıdır. Özellikle insan beyninin yapısını ve işlevlerini taklit eden algoritmalarla ilgilenen makine öğreniminin bir alt dalı derin öğrenme olarak bilinir. Doğal dil işleme (NLP), insanoğlu ve makineler arasındaki etkileşimleri kolaylaştırmak için konferans tanıma ve diğer teknikleri kullanan suni zekanın bir malumat işlem koludur.

Veri analizi ile birleştirildiğinde, AI ve ML, iş planlaması şeklinde stratejik amaçlar veya önleyici bakım gibi ergonomik uygulamalar için tahminler sağlayabilen bir teknik olan tahmine dayalı analitiği kolaylaştırır. Bu teknolojiler, yazılımın içine gömüldüğünde tıp sektörü, jeolojik bulgu ve askeri uygulamalar şeklinde alanlarda uygulayıcılara destek olan uzman sistemlere yol açabilir.

Yapay Zeka Mühendisliği Nedir?Yapay Zeka Mühendisliği Nedir?

Özünde suni zeka mühendisliği, yapay zeka uygulamaları ve tekniklerinin geliştirilmesinde algoritmaların, bilgisayar programlamanın, sinir ağlarının ve öteki teknolojilerin kullanılmasıdır. Bu teknikler ve uygulamalar tipik olarak ticarette, bilimde ve hayatın diğer yönlerinde pratik kullanımlara sahip olacaktır.

Bu nedenle bir suni zeka mühendisi, muhtelif kaynaklardan bereketli bir biçimde veri çıkarabilmeli, algoritmalar tasarlayabilmeli, makine öğrenimi modelleri oluşturup kontrol edebilmeli ve peşinden kompleks görevleri yerine getirebilen suni zeka destekli uygulamalar oluşturmak için bu modelleri kullanabilmelidir.

Eğitim Gereklilikleri

Örgün eğitim açısından, bir lisans derecesi genellikle suni zeka mühendisi olma yolundaki temel ilk adımdır. Bu kariyer yolu için iyi bir temel elde eden mevzular içinde bilgisayar bilimleri, matematik, malumat teknolojisi, istatistik, finans ve ekonomi yer alır.

Veri bilimi, makine öğrenimi ve naturel dil işleme gibi daha uzmanlaşmış konular, üniversiteler, kodlama okulları ve lisans düzeyindeki öteki eğitim kurumlarından sertifika programları olarak suni zeka mühendisliği adaylarına sunulmaktadır. Makine öğrenimi, derin öğrenme veya veri bilimi için endüstri sertifikaları da bir seçenektir.

Göreceğimiz gibi, bilgisayar programlama suni zeka mühendisliğinin hayati bir unsurudur ve Python, Django, JavaScript, CSS, HTML 5, Numpy ve yapay zeka ve veri analitiği alanındaki diğerleri benzer biçimde dillerde resmi öğrenim kesin bir artıdır.

Lisansüstü düzeyde, bilgisayar bilimi, matematik, bilişsel bilim veya veri bilimi alanlarında yüksek lisans derecesi, adayları suni zeka mühendisliğinin daha teknik yönlerine hazırlayabilir. Resmi iş nitelikleri, müstakbel yapay zeka mühendislerini sektörde çalışmanın stratejik ve ticari yönlerine hazırlamaya yardımcı olabilir.

Yapay Zeka Mühendisliği için Gerekli Beceriler

Bir yapay zeka mühendisinin işini etken bir biçimde yapması için gereken kabiliyetler üç geniş kategoriye ayrılır: teknik beceriler, iş becerileri ve toplumsal beceriler.

Teknik Beceriler

Algoritmalar, makine öğrenimi, sinir ağları ve suni zeka ile alakalı diğer teknolojilerle çalışmak için bir suni zeka mühendisinin programlama mevzusunda iyi olması ve yazılım geliştirme yaşam döngüsü, kodlama teknikleri ve en iyi uygulamalar hakkında kapsamlı bir anlayışa haiz olması gerekir.

Python, R, Java ve C++ gibi programlama dilleri, yapay zeka modellerinin oluşturulması ve uygulanması için gereklidir. Başlıca yapay zeka programlama dillerinden minimum birinin bilinmesi bir zorunluluktur ve temel dillerden birkaçına aşina olmak, yapay zeka mühendislerine her bir vazife için en iyi araçları seçme seçeneği sunar. Örneğin Python, genel suni zeka, makine öğrenimi, naturel dil işleme ve derin öğrenme alanlarında uygulama alanı bulmaktadır. R, yapay zekada en yaygın kullanılan programlama dillerinden biridir ve genellikle derin öğrenme uygulamalarını destekler. Ayrıca vektör hesaplama, fonksiyonel programlama ve nesne yönelimli programlamada da bir araçtır.Yapay Zeka Mühendisliği Nedir?

Doğrusal cebir, ihtimal ve istatistik alanlarındaki matematiksel beceriler, yapay zeka mühendislerinin Gizli Markov, Naive Bayes, Gauss karışım modelleri ve doğrusal diskriminant analizi şeklinde değişik suni zeka modellerini anlamalarını ve uygulamalarını sağlar. Kendileri de kompleks matematiksel formüller olan doğrusal regresyon, KNN, Naive Bayes ve Destek Vektör Makinesi şeklinde makine öğrenimi algoritmalarının anlaşılması, yapay zeka mühendislerinin makine öğrenimi modelleri geliştirmesini ve uygulamasını sağlar. Benzer biçimde, derin öğrenme algoritmaları ve muhtelif sinir ağları (konvolüsyonel, tekrarlayan, vb.) hakkında malumat sahibi olmak, yapay zeka mühendislerine yapılandırılmamış verilerle YAPAY ZEKA modelleri oluşturmak için lüzumlu becerileri sağlar.

Terabayt yada petabayt hacimlerindeki akış yada gerçek zamanlı üretim verileri, endüstride yapılan yapay zeka mühendisliği çalışmalarının çoğunun ortamını oluşturmaktadır. Bu nedenle suni zeka mühendislerinin Apache Spark, Hadoop, Cassandra ve MongoDB gibi büyük veri teknolojileri hakkında birazcık malumat sahibi olmaları icap eder.
Hızı artırmak için donanım entegrasyonu gerektiren projelerde, suni zeka mühendisleri temel algoritmalara hakim olmanın yanı sıra sınıflar, hafıza yönetimi ve rabıta kurma konularında da bilgi sahibi olmalıdır.

Doğal dil işleme alanında yapay zeka mühendisleri, büyük veri setlerini işlemek ve analiz etmek için sistemleri programlarken bilgisayar bilimi, malumat mühendisliği, dilbilim ve suni zekayı birleştirmelidir. Bunu yapmak için, yapay zeka mühendisi NTLK, Sentiment Analytics, Gensim, TextBlob ve CoreNLP gibi NLP’yi kolaylaştıran muhtelif dil, ses ve video kütüphanelerini ve araçlarını anlayabilmeli ve manipüle edebilmelidir. Etkili tercüme, konferans tanıma ve imaj sınıflandırmanın anahtarını sağladıkları için sinir ağlarının anlaşılması da gereklidir.

Hızlı prototip oluşturma ve A/B testi becerisi, suni zeka mühendislerine çeşitli fikirleri süratli bir biçimde yineleme ve en iyi çalışana karar verme konusunda avantaj sağlar. Bu kabiliyet, suni zeka alanında, belirli bir vazife için doğru makine öğrenimi modelinin seçilmesinden, fiziksel bir parçanın yada montajın ölçekli bir modelinin üretilmesine ve tasavvur projelerinde 3d bilgisayar modellerinin kullanılmasına kadar uzanan bir dizi uygulamaya haizdir.

İş Becerileri

Ticari alanda, yapay zeka mühendisinin makine öğrenimi periyodunun muhtelif iş süreçlerini desteklemek için nasıl uyarlanabileceğini anlaması, teknik becerilerin işletme için değerli hale geldiği başlangıç noktasıdır. Yapay zeka mühendisi, bir makine öğrenimi modelinin ne vakit dağıtıma hazır olduğuna karar vererek ve zaman içinde doğruluğunu izleyerek, performansını yönetebilir ve ne vakit yine eğitilmesi yada değiştirilmesi gerektiğine karar verebilir. Bu halde suni zeka mühendisleri, kurumsal kaynak planlaması (ERP) veya satın alan ilişkileri yönetimi (CRM) sistemleri benzer biçimde mevcut iş kaynaklarına makine öğrenimi yeteneklerini hızlı bir halde ekleyebilir.

Elbette, işletme için reel bir değer yaratmak için, suni zeka mühendisliği, işletmeye hususi ve ilgili uygulamalar sağlamak için tamamen teknik olanın ötesine geçmelidir. Bu da suni zeka mühendislerinin temel işin iyi mi yürüdüğünü, müşterilerin kim olduğunu, pazarın ve faaliyet ortamının koşullarını anlamalarını gerektirir. Bu tür bir seka, yapay zeka mühendislerinin teknik fikirlerini başarı göstermiş bir halde pratik ve verimli iş modellerine dönüştürmelerini sağlar.

Yumuşak Beceriler

İletişim ve başkalarıyla iyi işbirliği yapabilme gibi “toplumsal beceriler” artık dijital ekonomide çalışan hepimiz için bir ön koşul halini aldı. Yapay zeka mühendisliği de bir kural dışı değil.

Sektörleri ile alakalı bilgi sahibi olmak, yaratıcı düşünme yeteneği ve sorun çözmeye yönelik analitik bir yaklaşım, yapay zeka mühendislerinin işletmenin karşılaştığı sorunlara yenilikçi ve müsait çözümler geliştirmesini sağlayabilir. Daha sonrasında bu fikirleri, herkesin anlayabileceği bir dil ve görselleştirmeler kullanarak müessese içerisindeki yada dışındaki ilgili tüm paydaşlara etkili bir halde iletebilmeleri gerekir.

Yapay zeka mühendisleri ondan sonra, yapay zeka çözümlerini minimum sürtünme ve en çok etki ile icra etmek için kilit paydaşlar ve iş birimleriyle ahenk içinde çalışabilmelidir.

Bir Yapay zeka Mühendisinin SorumluluklarıYapay Zeka Mühendisliği Nedir?

Genel olarak, suni zeka mühendisi, müessese genelinde makine öğrenimi algoritmalarının ve yapay zeka araçlarının tasarımı, uygulanması ve yönetimi için sorumluluk almalıdır. Bu sistemleri müessese genelinde entegre etmek için suni zeka mühendisleri, geleneksel iş uygulamalarının mantığını makine öğrenimi modellerinin öğrenilmiş mantığı ile birleştirmekten kaynaklanan benzersiz tasavvur zorluklarının üstesinden gelebilmelidir.

Bu görev, suni zeka mühendisinin ilkin yapay zeka ve makine öğrenimi modelleri oluşturmasını ve arkasından makine öğrenimi modellerini diğer uygulamaların kullanabilmesi için tatbik programı arayüzlerine (API’ler) dönüştürmesini gerektirir. Yapay zeka mühendisleri hemen sonra bir kuruluşun çeşitli paydaşlarına bu modellerin sağlamış olduğu çıktıları ve sonuçlardan elde edebilecekleri içgörü ve faydaları anlamaları için destek olmalıdır.

Bu yapay zeka mühendisliği ortamının temelinde, suni zeka mühendisinin de inşa etmesi ihtiyaç duyulan bir veri alımı ve veri dönüştürme altyapısı bulunmaktadır. Diğer altyapı sorumlulukları içinde bir suni zeka geliştirme ve ürün altyapısının kurulması ve yönetimi ile bir kuruluşun veri bilimi kadrosu tarafından kullanılan altyapının otomasyonu yer alır.

Yapay zeka mühendisleri, kuruluşun yapay zeka dağıtımının genel denetçileri olarak rollerinde, iş planlamacılarının daha iyi bilgilendirilmiş kararlar alabilmeleri için istatistiksel analizler yapmalı ve muhtelif modellerinden elde edilen sonuçlara ince ayar yapmalıdır. Bu, kuruluştaki öteki paydaşlarla bir dereceye kadar ortaklık, iletişim ve koordinasyon gerektirir.

Yapay zeka Mühendisliğinin İşletmelerdeki Rolü

Daha önce de gözlemlediğimiz benzer biçimde, suni zeka mühendisleri kurumsal kaynak planlaması (ERP), alan kişi ilişkileri yönetimi (CRM) ve mobil cihaz yönetimi (MDM) şeklinde iş açısından tehlikeli sonuç sistemlere makine öğrenimi kabiliyetlerini hızla ekleyebilirler. Ayrıca sıfırdan suni zeka içeren iş uygulamaları da geliştirebilirler.

Yapay zeka mühendisliği, kuruluşların veri bilimi, veri mühendisliği ve yazılım geliştirmeyi birleştiren hibrit işletim ortamları oluşturmasını sağlıyor. Başarılı suni zeka projeleri kuruma değer katacak ve ister müessese içi ister müşteri ilişkileri, tedarik zincirleri yada öteki dış faktörlerle alakalı olsun, işletmenin ilgili sorunlu noktalarını ele alacaktır. Yapay zekâ mühendisleri, hangi projelerin sıska veya güçlü yapay zekâdan en fazlaca yarar sağlayacağına karar verebilecek konumdadır.

Sektöre bağlı olarak, yapay zeka mühendisleri, işletme arasında veri yönetimi ve süreç otomasyonu çalışmalarını kolaylaştırmak için diğer yapay zeka ve BT uzmanlarıyla beraber hareket ederler. Örneğin, imalat sektöründe suni zeka geliştiricileri, yapay zekalı robotlar yaratan yazılımlar geliştirmek için elektrik mühendisleriyle yakın ortaklık arasında çalışır. Perakende ve diğer sektörlerde, yapay zeka mühendisleri makine öğrenimi modelleri geliştirmekte ve tahmine dayalı analitiği olası kılan büyük ve karmaşık veri setlerinin yönetiminde veri bilimcilerle ortaklık yapmaktadır. Ve stratejik düzeyde, iş zekası (BI) geliştiricileri, endüstri modellerini ve pazar eğilimlerini belirlemek için karmaşa verileri tasarlar, modeller ve analiz eder.

Son DüşüncelerYapay Zeka Mühendisliği Nedir?

Gerçek zamanlı analitik ve insan benzeri muhakeme bir dizi sektörde giderek daha mühim hale geldikçe ve altta yatan teknoloji olgunlaşmaya devam ettikçe, yapay zeka mühendisliği yeteneklerine olan istek önümüzdeki yıllarda muhtemelen artacaktır. Bununla birlikte, bu istek şu anda arzın üstünde olsa da, giderek daha fazla kuruluşun mevcut çalışanların becerilerini artırmak için programlar başlatması, üniversitelerin daha fazla kurs sunmaya başlaması ve kendi kendini motive eden bireylerin diğer adaylara göre avantaj elde etmek için kendi haline öğrenme sürecine başlamasıyla bu durum önümüzdeki on yıl arasında değişebilir. Eğer yapay zeka mühendisliği takip etmek dilediğiniz bir kariyer yoluysa, öğrenime erişmenin ve lüzumlu becerileri edinmenin tam zamanıdır, şu sebeple hakikaten de yapay zeka fazlaca yakın gelecekte mevcut olan en coşku verici iş fırsatlarından bazılarını yaratacaktır.

Kaynakça:

Forbes

Yazar: Tuncay Bayraktar

kaynak: bilgiustam.com

Similar Posts

Bir cevap yazın