Yapay zeka (AI) alanında bir işe hazırlanmak için ilgili çeşitli konularda güçlü bir temel oluşturmak önemlidir.
Çalışmayı düşünmeniz gereken temel alanların bir listesi:
1.Makine Öğrenimi (ML): Denetimli öğrenme, Denetimsiz öğrenme, Takviyeli öğrenme, Derin öğrenme
2. Programlama Dilleri: Python (yapay zeka geliştirmede yaygın olarak kullanılır), R (istatistiksel analiz için ortak), Java, C++ veya belirli uygulamalar için gereken diğerleri
3. Matematik ve İstatistik: Doğrusal Cebir, Matematik, Olasılık ve İstatistik
4. Veri Bilimi: Veri ön işleme ve temizleme, Özellik mühendisliği, Veri görselleştirme
5. Sinir Ağları ve Derin Öğrenme: Mimariler (örneğin, evrişimli sinir ağları, tekrarlayan sinir ağları), Optimizasyon algoritmaları, Transfer öğrenimi
6. Doğal Dil İşleme (NLP): Tokenizasyon, Adlandırılmış Varlık Tanıma (NER), Duyarlılık analizi.
7.Bilgisayar Görüşü: Görüntü işleme, Nesne algılama ve tanıma, Görüntü segmentasyonu
8. Takviyeli Öğrenme: Markov Karar Süreçleri (MDP), Q-öğrenme, Politika değişimleri
9. Algoritmik Karmaşıklık: Büyük O notasyonu, Algoritmaların verimliliği
10. Veritabanları ve Büyük Veri: SQL ve NoSQL veritabanları, Dağıtılmış bilgi işlem (örn. Apache Hadoop, Apache Spark)
11. Yapay Zekada Etik: Makine öğrenimi modellerinde önyargı ve adalet, Yapay zeka geliştirmede etik hususlar
12. Versiyon Kontrol Sistemleri: İşbirliğine dayalı geliştirme ve sürüm kontrolü için Git
13. Yazılım Geliştirme ve Araçlar: Popüler AI çerçeveleri (TensorFlow, PyTorch) konusunda deneyim, Geliştirme ortamları bilgisi (Jupyter Notebooks, VS Code)
14. Bulut Bilişim: Ölçeklenebilir yapay zeka çözümleri için bulut platformlarına (ör. AWS, Azure, Google Cloud) aşinalık
15. Alana Özel Bilgi: Yapay zekayı uygulamayı planladığınız sektör veya alanı anlamak (ör. sağlık hizmetleri, finans)
16. İletişim Becerileri: Karmaşık teknik kavramları teknik olmayan paydaşlara aktarabilme becerisi
Yapay zekanın dinamik alanında sürekli öğrenme çok önemlidir. Bilgi ve becerilerinizi geliştirmek için en son araştırmalardan haberdar olun, konferanslara katılın ve yapay zeka topluluğuyla etkileşime geçin. Pratik projelerle güçlü bir portföy oluşturmak, yapay zeka ile ilgili pozisyonlara başvururken güvenilirliğinizi de önemli ölçüde artırabilir.
Reklam