Anasayfa Bloglar Yapay Zeka Mühendisi Nedir? Ne İş Yapar?

Yapay Zeka Mühendisi Nedir? Ne İş Yapar?

Kariyer Tavsiyeleri
9 Dakika Okuma Süresi · 29.04.2024
Blog Small Image

10 yıl önce, kendi zekasını geliştirebilecek bilgisayar yazılım programları fikri bilim kurgu gibi görünüyordu. Artık her gün kullandığımız sosyal medyanın ve arama motorlarının ayrılmaz bir parçası haline geldi. Yapay zeka, yolu bilmediğimizde bize nereye gitmemiz gerektiğini söylüyor ve hatta en çok izlediğimiz film türlerine göre izleyecek yeni film önerileri sunabiliyor.

Yapay zeka (AI), genellikle insan zekası gerektiren görevleri simüle etmek ve gerçekleştirmek için bilgisayarların geliştirilmesi ve eğitilmesidir. Kısacası yapay zekanın amacı, makinelerin (örneğin bilgisayarların) insan benzeri zekaya sahip bir kişi gibi hareket etmesini sağlamaktır. 

Statista, 2023 yılına kadar 8 milyar yapay zeka destekli sesli asistan olacağını öngörüyor. Bildiğiniz gibi, OpenAI'nin ChatGPT'sinin 2022'de piyasaya sürülmesinden bu yana, her büyüklükteki şirket, şirketlerini daha verimli, etkili ve karlı hale getirmek için yapay zeka uygulamalarını kullanmanın yollarını bulmaya çalışıyor. 

Tüm bunlar, yapay zeka mühendislerine olan ihtiyacın hızla arttığı anlamına geliyor. Bu yazımızda yapay zeka mühendisinin ne olduğunu, bazı sorumluluklarının neler olduğunu ve yapay zeka mühendisi olmak için atabileceğiniz adımları inceliyoruz.

 

Yapay Zeka Nedir?

Yapay zeka, problem çözme ve karar verme görevlerini gerçekleştirmek amacıyla insan zihninin nasıl çalıştığını taklit etmek için bilgisayarları ve makineleri kullanır. 

Yapay zekada makineler, verileri işleyerek belirli eylemlerin sonuçlarını öğrenir. Daha sonra bu süreçten elde edilen bilgileri gelecekteki eylemler hakkında kararlar almak ve sorunları çözmek için kullanır. Aynı zamanda makinenin kararlarına ilişkin veriler toplanır ve gelecekteki eylem ve kararların düzeltilmesi için kullanılır.

 

Yapay Zeka Mühendisi Nedir?

Netflix, Spotify veya YouTube'u her kullandığımızda, makine öğreniminin önerilerinde yapay zeka mühendislerinin çalışmalarıyla karşılaşırız. Yapay zeka mühendisi, yapay zeka tabanlı sistemlerin tasarlanması, geliştirilmesi ve sürdürülmesinden sorumlu olan bir profesyoneldir. Verilerden öğrenebilen ve karar verebilen akıllı uygulamalar oluşturmak için makine öğrenimi, programlama, veri analitiği ve diğer teknolojilerdeki becerilerini kullanır. 

Yapay zeka mühendisi, algoritmaları "akıllı" hale getirecek şekilde eğitmek için gereken yazılım mimarisini geliştirir ve ardından bunları belirli sorunları çözmek için kullanır. Bir şirketin operasyonlarının yapay zeka çözümlerinden en iyi şekilde yararlanabileceği alanları belirlemeleri gerekir.

Bir yapay zeka mühendisi genellikle gelişmiş türde bir makine öğrenimi mühendisi veya veri bilimcisidir. Bazıları farklı bir akademik geçmişe sahip olabilir, ancak herkesin bir noktada veri ve makine öğrenimi dünyasıyla etkileşime geçmesi gerekir. Yapay zeka mühendisliğinin geleceğini merak ediyorsanız bu yazımızı okuyabilirsiniz.

 

Yapay Zeka Mühendisi Ne Yapar?

Yapay zeka mühendisi, tüm organizasyonu etkileyen iş kararları vermek için makine öğrenimi algoritmalarını ve derin öğrenme sinir ağlarını kullanarak yapay zeka modelleri oluşturur.

Yapay zeka mühendisi programlama, yazılım mühendisliği ve veri bilimi konularında sağlam bir anlayışa sahiptir. Yapay zeka mühendisi, duygu analizine dayalı reklamcılık, görsel tanımlama veya algı ve dil çevirisi gibi farklı türde yapay zeka uygulamaları oluşturur. Verileri işleyebilmek, yapay zeka sistemlerini geliştirip sürdürebilmek için farklı araçlar ve teknikler kullanır. 

 

Yapay Zeka Mühendislerinin Kullanabileceği Popüler Araçlar

Yapay zeka mühendisleri, projelerini geliştirirken birçok farklı araç kullanırlar. Bu araçlar, yapay zeka mühendislerinin ihtiyaç duyduğu çeşitli görevleri yerine getirmelerini sağlar ve projelerinin başarılı bir şekilde geliştirilmesine katkıda bulunur. Yapay zeka mühendisinin bilmesi gereken programlama dillerini bu yazımızda detaylı bir şekilde ele aldık. Yapay zeka mühendislerinin kullanabileceği araçlardan bazıları şunlardır:

✅ Java, Scala ve Python gibi programlama dilleri

✅ H20.AI gibi derin öğrenme platformları

✅ Derin öğrenme kütüphaneleri

✅ Azure veya Google Cloud AI gibi bulut platformları

✅ IBM Watson yapay zeka çözümleri

✅ OpenGL veya PhysX gibi API'ler

✅ Perl veya Perforce gibi profil oluşturma araçları

✅ TensorFlow, Torch ve PyTorch gibi analitik araçlar

 

Yapay Zeka Mühendisinin Sorumlulukları

Yapay zeka mühendisleri, yapay zekaya dayanan organizasyonlarda önemli bir rol oynar. Yalnızca yapay zeka kullanılarak çözülebilecek sorunları tanımlamaktan değil, aynı zamanda yapay zeka sistemlerinin geliştirilmesinden, üretilmesinden ve uygulanmasından da sorumludurlar. Diğer görevlerinden bazıları şunlardır:

  1. Bir ürünün yapay zeka geliştirme sürecini ve genel altyapısını oluşturmak ve yönetmek
  2. Bir kuruluşun karar alma sürecine rehberlik etmek için istatistiksel analiz yapmak ve sonuçları yorumlamak
  3. Veri bilimi ekibi için altyapıyı otomatikleştirmek
  4. Veri dönüşümü ve alımı için altyapıları geliştirmek
  5. Büyük miktarda veriye dayanarak tahminler yapan yapay zeka modelleri oluşturmak
  6. Diğer uygulamalarla etkileşim kurmak için makine öğrenimi modellerini API'lere dönüştürmek
  7. Yapay zeka kullanılarak hangi iş süreçlerinin iyileştirilebileceğini belirlemek için yazılım ekipleriyle koordinasyon sağlamak
  8. Görüntü tanıma için makine öğrenimi tekniklerini uygulamak
  9. Müşterilerle etkileşime giren sohbet robotları oluşturmak ve sürdürmek
  10. Halihazırda insanlar tarafından yapılan tekrarlanan görevleri gerçekleştirmek için insan davranışını taklit eden yapay zeka odaklı çözümler geliştirmek
  11. Alışveriş siteleri, akış hizmetleri ve diğer uygulamalar için öneri motorları oluşturmak

 

Yapay Zeka Mühendisi Olmak İçin Gereken Beceriler

Yapay zeka geniş bir alandır ve yapay zeka mühendisi, hem yazılım mühendisinin hem de veri bilimcinin becerilerini gerektirir. Hatta matematik ve istatistik bilmek bile yardımcı olabilir.

1. Programlama Dilleri

Yapay zeka mühendisi olmak için gereken ilk beceri programlamadır. Yapay zeka konusunda bilgili olmak için modeller oluşturmak ve uygulamak amacıyla Python, R, Java ve C++  gibi programlama dillerini öğrenmek oldukça önemlidir. 

Yıllar geçtikçe Python kullanımında artış - Kaynak

Python, öğrenmesi kolay sözdizimi ve yapay zeka ve makine öğrenimine yönelik kapsamlı kütüphaneleri nedeniyle popülerdir. Bu dilleri bilmek, algoritma geliştirmek, modelleri uygulamak ve verilerle çalışmak için çok önemlidir.

TensorFlow, Keras ve PyTorch gibi kütüphaneler Python'da yapay zeka geliştirme için yaygın olarak kullanılır. Kullanım örnekleri arasında tahmine dayalı analizler, doğal dil işleme ve görüntü tanıma yer alır. 

2. Veri Modelleme 

Veriler yapay zekanın temelidir ve yapay zeka mühendislerinin veri modelleme ve mühendislik konusunda derinlemesine bilgi sahibi olmaları gerekir. Verilerin nasıl elde edileceğini, temizleneceğini ve analiz için uygun bir formata dönüştürüleceğini bilmeleri gerekir. 

Büyük veri kümelerini sorgulamak ve yönetmek için SQL ve NoSQL veri tabanları bilgisi gereklidir. Apache Spark, Hadoop ve AWS S3 gibi araçlar da yapay zeka projelerinde veri işleme için yaygın olarak kullanılır.

3. Büyük Veri Analizi

Yapay zeka mühendisleri büyük veri kümelerini analiz edebilmeli ve bunlardan anlamlı içgörüler elde edebilmelidir. Bu, büyük veri kümelerini sorgulamak ve işlemek için SparkSQL, Apache Flink ve Google Cloud Platform gibi büyük veri araçlarının kullanılmasını içerir.

4. Makine Öğrenimi Modelleri

Yapay zeka mühendisleri için makine öğrenimi modelleri ve algoritmaları bilgisi şarttır. Buna, denetimli ve denetimsiz öğrenme tekniklerinin yanı sıra sinir ağları (CNN'ler) ve tekrarlayan sinir ağları (RNN'ler) gibi derin öğrenme algoritmalarının anlaşılması da dahildir.

5. Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi Hizmetleri

Yapay zeka mühendisleri ayrıca AWS , Azure ve Google Cloud Platform gibi büyük sağlayıcılar tarafından sunulan bulut tabanlı yapay zeka ve makine öğrenimi hizmetlerine de aşina olmalıdır . Bu hizmetler, kapsamlı kodlamaya ihtiyaç duymadan akıllı uygulamalar geliştirmeye yönelik önceden oluşturulmuş modeller, API'ler ve araçlar sağlar. 

6. Yapay Zeka Dağıtımı ve DevOps

Yapay zeka uygulamalarını dağıtmak, sorunsuz entegrasyon ve dağıtımı sağlamak için DevOps ekipleriyle iş birliği yapmak gerekir. Yapay zeka mühendisleri, konteynerleştirme , yapılandırma yönetimi ve dağıtımları düzenlemek için Docker ve Kubernetes gibi araçları nasıl kullanacaklarını bilmelidir. Ayrıca AI sistemlerinin dağıtım sonrası performansını izlemek ve sürdürmekten de sorumludurlar.

7. Yapay Zeka Güvenliği

Yapay zeka uygulamaları yeni güvenlik açıkları getirdiğinden, güçlü veri güvenliği ve gizlilik önlemlerini anlamak ve uygulamak her yapay zeka mühendisi için çok önemlidir. Bir yapay zeka mühendisi olarak, kullandığınız verilerin gizliliğini, bütünlüğünü ve kullanılabilirliğini sağlamak sizin sorumluluğunuzdur.

Ek olarak yapay zeka mühendislerinin çeşitli şifreleme yöntemleri, güvenli yapay zeka modeli geliştirme uygulamaları hakkında bilgi sahibi olması ve olası güvenlik saldırıları veya ihlallerini ele almaya hazırlıklı olması gerekir.

Yapay zeka uygulamalarını güvence altına almak için kullanılan bazı araçlar şunlardır:

  • AWS Identity and Access Management: AWS kaynaklarına erişimi güvenli bir şekilde yönetmenize olanak tanıyan bir hizmet
  • TensorFlow Privacy: Güvenli ve gizliliği koruyan makine öğrenimi modellerinin geliştirilmesini kolaylaştıran bir kütüphane

 

Yapay Zeka Mühendisi Nasıl Olunur?

1. Programlama Deneyimi Kazanın

Python, R veya Java gibi programlama dillerinde kendinizi geliştirin. Kodlama pratiği yapın ve veri analizi ile makine öğrenimini içeren projeler üzerinde çalışın. 

2. Makine Öğrenimi ve Yapay Zekayı Öğrenin 

Makine öğrenimi ve yapay zeka alanlarını iyi anlamak için öncelikle temel matematik (olasılık, istatistik, lineer cebir) ve programlama bilgisine sahip olmanız gerekir. 

Coursera, Udemy gibi platformlarda sunulan yapay zeka ve makine öğrenimi kurslarına başlayabilirsiniz. Ayrıca, TensorFlow veya PyTorch gibi kütüphaneleri öğreten kurslar da faydalı olacaktır. Veri bilimi ve yapay zeka mülakat sorularını inceleyerek, eksik konularınıza da göz atabilirsiniz. 

3. Projeler Üzerinde Çalışın

Öğrendiklerinizi pekiştirmenin en iyi yolu gerçek projeler üzerinde çalışmaktır. Kaggle gibi platformlar, gerçek dünya verileriyle çalışma ve toplulukla etkileşim fırsatı sunar. Yapay zeka becerilerinizi sergileyen uygulamalar veya sistemler oluşturarak portföyünüzü oluşturun. Pratik deneyim kazanmak için açık kaynaklı projelerde başkalarıyla iş birliği yapın.

4. Güncel Kalın ve Topluluklara Katılın

Yapay zeka hızla gelişen bir alandır, bu nedenle en son gelişmeler ve trendler konusunda güncel kalmak çok önemlidir. Yapay zeka ile ilgili blogları ve Discord kanallarını takip edin. Bilginizi genişletmek için konferanslara veya buluşmalara katılın. Discord kanalımız aracılığıyla yapay zeka meraklıları ve uzmanlarıyla bağlantı kurabilir, aylık yazılımcı bültenimiz ile en son haberleri takip edebilirsiniz. 

5. Yarışmalara ve Hackathon’lara Katılın

Becerilerinizi test etmek ve başkalarından öğrenmek için yapay zeka yarışmalarına, hackathon'lara ve veri bilimi yarışmalarına katılın. Kaggle gibi platformlar, yeteneklerinizi sergileyebileceğiniz ve topluluğun geri bildirimlerinden bilgi alabileceğiniz çok çeşitli veri kümeleri ve yarışmalar sunar. Kaggle nedir daha fazla bilgi edinmek için bu yazımızı okuyabilirsiniz. 

6. Pratik Deneyim Kazanın

Yapay zekaya odaklanan şirketlerde staj, araştırma fırsatları veya giriş seviyesi pozisyonları arayın. Gerçek dünya projelerinde çalışırken edineceğiniz pratik deneyim, teorik bilgilerinizi uygulamanıza ve becerilerinizi geliştirmenize yardımcı olacaktır.

7. Sürekli Öğrenmeye Önem Verin

Yapay zeka sürekli gelişen bir alandır, bu nedenle yaşam boyu öğrenmeyi benimsemek çok önemlidir. Meraklı kalın, yeni algoritmaları, teknikleri ve araçları keşfedin. Farklı veri kümeleriyle denemeler yapın ve başarılarınızdan ve başarısızlıklarınızdan ders alın.

 

Yapay Zeka Mühendisliğinin Geleceği

Sadece on yıl içinde yapay zekada kaydedilen tüm gelişmeleri düşünün: sanal ev akıllı cihazları, sürücüsüz arabalar, yüz tanıma robotları ve ChatGPT… Liste uzayıp gidiyor. Yapay zeka sadece birkaç yıl içinde sağlık hizmetlerinden üretime, üretimden sanata kadar her konuda devrim yarattı. 

Yapay zeka her yerde yaygınlaştıkça, şirketlerin yapay zeka mühendislerine olan ihtiyacı da artıyor ve gelecekte de artması öngörülüyor. Yapay zeka araştırma ve geliştirme alanında çalışmak isteyenler için oldukça fazla kariyer fırsatları var.

Yapay zeka bootcamp’leri ve eğitim programlarının artmasıyla birlikte, giderek daha fazla kişi bu alanda kariyer yapmaya yöneliyor. Kariyerinizde yapay zeka alanında ilerlemek istiyor ancak nereden başlayacağınızı bilemiyorsanız teknoloji çalışanlarından oluşan Discord kanalımızdan sorularınızı sorabilirsiniz. 

İÇERİKLER
Konu içeriği

Önerilen İçerikler

Tüm İçerikler