Yapay zeka (AI) alanında bir iş peşinde koşmak istiyorsanız, hızla gelişen bu alanın temelini oluşturan çeşitli konularda sağlam bir anlayışa sahip olmanız çok önemlidir. AI, bilgisayar bilimi, matematik, istatistik ve diğer özel alanlardan ilkeleri birleştiren çok disiplinli bir alandır. Yapay zeka alanında bir kariyere hazırlanmak için çalışmayı düşünmeniz gereken bazı temel konular aşağıdadır:
Makine Öğrenimi (ML): Denetimli öğrenme: Sınıflandırma, gerilemeN; Denetimsiz öğrenme: Kümeleme, boyutluluk azaltma; Takviye öğrenme: Ödüle dayalı karar verme; Derin öğrenme: Sinir ağları, evrişimli sinir ağları (CNN’ler), tekrarlayan sinir ağları (RNN’ler), vb. Model değerlendirme, hiperparametre ayarı ve fazla uydurma
Olasılık ve İstatistik: Olasılık teorisi: Bayes teoremi, rastgele değişkenler, dağılımlar.
İstatistiksel yöntemler: Hipotez testi, güven aralıkları, örnekleme teknikleri Bayes istatistikleri ve olasılık grafik modelleri
Doğrusal Cebir ve Matematik: Matrisler ve vektörler, Özdeğerler ve özvektörler; Gradyanlar, kısmi türevler ve optimizasyon teknikleri
Veri Hazırlama ve Özellik Mühendisliği: Veri temizleme ve ön işleme, Özellik seçimi ve çıkarma, Eksik verileri ve aykırı değerleri işleme
Doğal Dil İşleme (NLP): Metin işleme: Belirteçleştirme, köklendirme, lemmatizasyon; Dil modelleme: N-gramlar, diziden diziye modeller; Duyarlılık analizi, adlandırılmış varlık tanıma ve konu modelleme
Bilgisayar görüşü: Görüntü işleme ve manipülasyon, Özellik algılama ve çıkarma, Nesne algılama ve görüntü tanıma; Tavsiye Sistemleri: İşbirlikçi filtreleme, İçerik tabanlı filtreleme, Hibrit yaklaşımS; Yapay Zeka Etiği ve Önyargı Azaltma: Yapay zeka geliştirme ve dağıtımındaki etik hususları anlamak. Veri ve algoritmalardaki önyargıları ele alma
Büyük Veri ve Dağıtılmış Bilgi İşlem: Büyük veri kümelerini ve dağıtılmış bilgi işlem çerçevelerini (örn. Hadoop, Spark) işleme
Yazılım Geliştirme ve Programlama:Python, Java veya C++ gibi dillerde yeterlilik
Sürüm kontrolü (ör. Git) ve yazılım mühendisliği en iyi uygulamaları
AI Kitaplıkları ve Çerçeveleri: TensorFlow, Keras, PyTorch, scikit-learn, vb. gibi popüler yapay zeka kitaplıkları ve çerçevelerine aşinalık
Yapay Zeka Modeli Dağıtımı: Yapay zeka modellerini dağıtmak için bulut hizmetleri bilgisi (ör. AWS, Azure, Google Cloud)
Etki Alanı Bilgisi: Yapay zekanın uygulanacağı belirli alanı anlamak (ör. finans, sağlık, robot bilimi)
Devamlı öğrenme: Dergiler, konferanslar ve çevrimiçi kurslar aracılığıyla AI’daki en son gelişmeler ve araştırmalarla güncel kalın.
Yapay zekanın sürekli gelişen bir alan olduğunu ve uyarlanabilir ve meraklı kalmanın bu alanda başarılı bir kariyer için anahtar olduğunu unutmayın. Uygulamalı projelere katılın, AI yarışmalarına katılın ve pratik deneyim kazanmak ve becerilerinizi potansiyel işverenlere sergilemek için başkalarıyla işbirliği yapın.
reklam