Yapay zeka programlama nedir? Başlamanın ve öğrenmenin yolu

Bu makalenin ilk bölümünde yapay zeka programlaması ve bu alanda kullanılan programlama dili türleri incelendikten sonra ilk olarak yapay zekanın ne olduğu ele alınmıştır.

Yapay zeka (AI) programlama, yapay zeka projelerini uygulamaya yönelik bir yöntemdir ve günümüzde bilgisayar biliminin en önemli ve yaygın olarak kullanılan alanlarından biri olarak kabul edilmektedir. Yapay zekanın , yapay zeka projelerini hayata geçirmek için kullanılabilecek “derin öğrenme” ve “sinir ağları” dahil olmak üzere birçok parçası vardır . Ayrıca yapay zekayı kullanarak en uygun çözüme ulaşmanın hala araştırılması gereken birçok zorluğu var; Bu nedenle yapay zeka programlamanın türü ve dili problemlerin çözümü açısından önemlidir. Bu yazıda yapay zeka programlama nedir sorusu cevaplanmış ve öğrenmeye başlamanın yolu tartışılmıştır. Ayrıca bu makalede yapay zeka yapım dilleriİhtiyaç duydukları araçlar da araştırıldı.

Bu makalenin ilk bölümünde yapay zeka programlaması ve bu alanda kullanılan programlama dili türleri incelendikten sonra ilk olarak yapay zekanın ne olduğu ele alınmıştır.

 

Yapay zeka nedir?

Genel olarak bir cümleyle yapay zekanın , insan beynindeki süreçlerin makineler tarafından ve özel olarak bilgisayar sistemleri kullanılarak simüle edilmesi olduğu söylenebilir . Bilindiği gibi insan beyni, faaliyetlerinin çoğunu daha önceki eğitimine dayanarak gerçekleştirir. Dolayısıyla bu simülasyonda yapay zeka sistemleri de aldıkları eğitimleri kullanarak çıktı olarak sonuçlar sağlıyor. Bu mevcut simülasyonlar, eğitimler, sistemler ve desenler programlama kullanılarak oluşturulmakta ve birçok farklı alanda kullanılmaktadır.

Yapay zekanın çok önemli uygulamaları arasında “Uzman Sistemler”, “Makine Görüşü” yer almaktadır.ve”Konuşma Tanıma”,”Doğal Dil İşleme (NLP) Bilgisayar bilimleri lisans derecesi dersinin önemli derslerinden biri, öğrencilerin yapay zekanın ilgi çekici ve gelecek vaat eden alanı hakkında bilgi edinebilecekleri yapay zeka dersidir. Ayrıca yapay zeka sistemleri tasarlamanın ve oluşturmanın çok önemli ilkelerinden biri uygun programlama dilini öğrenmektir, bu nedenle bir sonraki bölüm yapay zeka programlama çalışmalarına ayrılmıştı.

 

Yapay zeka programlama nedir?

Bu sorunun cevabı çok geniştir ve makine öğreniminde örüntü tanımaya yönelik programların oluşturulup kodlanmasından uzman sistemlerin geliştirilmesine kadar belirli bir görevi uygulamak ve gerçekleştirmek için çeşitli şeyleri içerebilir. Genellikle yapay zeka programlaması tanımlanan soruna göre yapılır ve ortaya konulur. Yani bir proje tanımlandığında projenin ihtiyaçları ve hedefleri doğrultusunda yapay zeka programlaması yapılacaktır. Yapay zeka programlama, araştırma ve projeyi oluşturmanın doğru yolunun bulunmasından sonra yapılır ve aşağıdaki üç genel bölüme ayrılabilir:

• Veri hazırlama ve ön işleme
• Projenin desen tasarımı, modeli ve özü
• Nihai proje sonuçlarının test edilmesi ve oluşturulması

Yukarıdaki bölümlerin her biri farklı bir programlama dili ile oluşturulabilir ve çıktıları bir sonraki bölüm için kullanılabilir. Bir yapay zeka programlama projesinin farklı bölümleri birbirinden farklıdır ve yapay zekada kullanılan yöntemlerin her birinin daha kolay uygulanması (kodlanması) için, söz konusu yaklaşımla ilgili çerçeveler ve kütüphaneler kullanılabilir. Büyük yapay zeka projelerinde bu görevlerin tamamı tek bir kişi tarafından yerine getirilmiyor ve her biri kendi uzmanının görevi.

Örneğin projenin hazırlanması ve ön işlenmesi ile ilgili olan ilk kısım “Veri Analistleri”, ” Veri Bilimcileri” ve “Veri Mühendisleri” tarafından yapılır. Sonraki bölümler proje ile ilgili alandaki makine öğrenmesi veya yapay zeka uzmanının da görevi olabilir. “Yapay zeka programlama nedir” yazımızın bir sonraki bölümünde çeşitli yapay zeka programlama dilleri tanıtılmaktadır.

 

Yapay zeka programlama dillerinin türleri nelerdir?

sistemlerinin birçok avantajı bulunmaktadır ve bu nedenle bu alana zaman ve para harcamak mantıklı ve doğru bir tercih gibi görünmektedir. Yapay zekanın kullanımı aşağıdakileri geliştirmek için çok faydalıdır:

• “Kullanıcı Deneyimi” (Kullanıcı Deneyimi | UX)
•  Akıllı karar verme
• Akıllı otomasyon
• Hataları en aza indirme
• “Veri Analizi” (Veri Analizi)
• Akıllı gelişim

Ancak sisteminizde yapay zeka kullanmayı seçtikten sonra yapılması gereken başka bir zor seçim daha vardır ve bu seçim, söz konusu yapay zeka uygulaması için kullanılacak programlama dilidir. Yapay zeka programlamasında kullanılabilecek birçok dil olmasına rağmen projenin performansına göre uygun dil seçilmelidir. Uygun programlama dili seçildikten sonra yapay zekanın öğrenme yolu da incelenebilir. Bu bölümde çeşitli yapay zeka programlama dillerinin bir listesi tanıtıldı. Öncelikle “Python” programlama dili incelenmektedir.

 

Yapay zeka programlama için Python dili nedir?

Python, birçok farklı uygulamaya sahip “genel amaçlı” bir programlama dili olarak kabul edilir. Bu dil web geliştirme ve programlamada , bilgisayar ağlarında, veri biliminde , yapay zekada ve diğer konularda kullanılır . Basitliği ve sözdiziminin yüksek okunabilirliği nedeniyle Python’un öğrenilmesi çok kolaydır . Python’un bu özel özelliği, bu dili başlangıç ​​seviyesinden ileri seviyeye kadar çeşitli seviyelerdeki mühendisler için mükemmel bir seçim haline getirmiştir ve yapay zeka alanında çalışmak için programlama konusunda çok fazla deneyime sahip olmaya gerek yoktur.

• Önerilen makaleler :
  • 13 Python Derin Öğrenme Kütüphanesi – Pratik Bir Kılavuz
  • 10 Veri Bilimi Python Kütüphanesi – Pratik Bir Kılavuz
  • NLTK ve SpaCy ile adlandırılmış varlık tespiti — Pratik bir kılavuz

Python, en popüler yapay zeka programlama dillerinden biri olarak kabul edildiğinden, yapay zeka geliştirme süreçlerini gerçekleştirmek için kullanılabilecek kanıtlanmış ve tasarlanmış birçok kütüphaneye sahiptir. Örneğin Python programlama dilinin yapay zeka ve makine öğrenmesi kütüphanelerinden bazı örnekler aşağıda listelenmiştir:

• Scikit-learn kütüphanesi : Bu kütüphane, “Sınıflandırma” ve “Regresyon”dahil olmak üzere temel makine öğrenimi algoritmalarını destekler.
• “Tensorflow” kütüphanesi : Bu kütüphane derin öğrenme ağlarını tasarlamak için kullanılır.
• “Keras” kütüphanesi : Bu kütüphane TensorFlow’dan daha basittir ve derin sinir ağları ve derin öğrenme tasarlamak için daha uygun bir seçenek olarak kabul edilir. Bu kütüphanede tensorflow kodları da kullanılmaktadır.
• Caffe kütüphanesi : Bu kütüphane derin öğrenme ağlarını tasarlamak için kullanılır.
• NTLK kütüphanesi : Bu kütüphane veya “Doğal Dil Araç Takımı”, doğal dil işleme projeleri için en popüler kütüphanelerden biridir.
• SpaCy kütüphanesi : Bu kütüphane doğal dil işleme için kullanılır.

Ayrıca Python, programlama topluluğundan kapsamlı belgelere ve desteğe sahiptir ve diğer programlama dilleriyle kolayca entegre olur. Bu konunun bir sonraki bölümünde yapay zekaya yönelik “Java” programlama dili incelenmektedir.

Yapay zeka programlama için Java dili nedir?

Java bir “Nesne Yönelimli Programlama (OOP) dilidir” ve çok güçlü kabul edilir ve basit bir sözdizimine ve hata ayıklamaya sahiptir. Ayrıca Java, mobil uygulama geliştirmede önde gelen dildir ve büyük ölçüde yapay zekaya dayanır. Java dili sektörde yaygın olarak kullanılmaktadır, bu dil programların çalıştırılması ve uygulanmasında Python’dan daha hızlı görünmektedir ve işlemlerini gerçekleştirmek için yüksek hıza ihtiyaç duyan yapay zeka ve makine öğrenmesi projelerine uygundur. Ayrıca Java, büyük ve karmaşık yapay zeka uygulamalarını ölçeklendirmeyi kolaylaştırır. Bu programlama dili, bazıları aşağıda tanıtılan bir dizi makine öğrenimi kütüphanesine sahiptir:

• “Weka” kütüphanesi : Bu kütüphane makine öğrenmesi algoritmalarında ve modellemede tahminde kullanılır.
• “Massive Online Analysis” yazılımı : Bu yazılım “Açık Kaynak” “Veri Madenciliği” aracı olarak kabul edilir .

Birçok popüler Büyük Veri işleme aracı Java dili kullanılarak yazılmıştır. Bu temel çerçevelerden bazıları aşağıda listelenmiştir:

• Apache Hive çerçevesi
• Apache Hadoop çerçevesi
• Apache Spark çerçevesi

Ayrıca Java Sanal Makinesi (JVM) teknolojisi, geliştiricilerin desteklenen tüm platformlarda tutarlı kod yazıp dağıtmasına ve özelleştirilmiş araçlar oluşturmasına olanak tanır. Genel olarak Java, veri analizi, derin öğrenme ve doğal dil işleme alanlarında kullanılmakta ve programlama camiasından büyük destek almaktadır. “Yapay zeka programlama nedir” yazımızın bir sonraki bölümünde “Julia” programlama dili ele alınmaktadır.

 

Yapay zeka programlama için Julia dili nedir?

Bu dinamik programlama dilini tasarlamanın amacı çoğunlukla sayısal analiz ve hesaplamalı bilim içindir. Julia dili 2012 yılında MIT tarafından geliştirildi ve nispeten yeni bir dil olarak kabul ediliyor. Bu programlama dili, yüksek hızı, güçlü bilgi işlem kapasitesi ve komut dosyası benzeri sözdizimi yapısı nedeniyle programcılar arasında hızla popüler hale geliyor . Bu dilin programlama topluluğu hızla büyüyor ve bu da onu mümkün olduğunca desteklemeye yardımcı oluyor. Julia programlama dili makine öğrenimi kitaplıklarından bazıları şunlardır:

• TensorFlow.jl kitaplığı
• Sciktlearn.jl kütüphanesi
• Mocha.jl kütüphanesi
• Akı kütüphanesi

Julia dili, algoritmaları araştırma makalelerinden koda sorunsuz bir şekilde dönüştürebilir, aynı zamanda model riskini azaltır ve güvenliğini artırır. Ek olarak Julia, makine öğrenimi uzmanlarının bir modeli tahmin etmesine ve aynı dili kullanarak onu üretimde devreye almasına olanak tanıyor. Julia, güçlü sayısal hesaplamalar gerektiren yapay zeka programları için uygun bir programlama dilidir.

Bu dil, R ve Python programlama dilleriyle çalışma deneyimi olan yapay zeka programcıları için idealdir . “Yapay zeka programlama nedir” makalesinin bir sonraki bölümünde yapay zeka eğitim kursları serisi tanıtıldıktan sonra yapay zeka programlama için “Haskell” dili incelenmiştir.

 

Ders dışı yapay zeka eğitim videolarının tanıtımı

Faradars web sitesindeki eğitim kursları, konuya göre çeşitli eğitim koleksiyonlarına ayrılmıştır. Bu kapsamlı koleksiyonlardan biri de yapay zeka eğitim kurslarıyla ilgili. İlgilenenler, farklı programlama dilleri ile yapay zeka programlama hakkında daha fazla bilgi edinmek için bu eğitim setini kullanabilirler. Bu makalenin yazıldığı sırada, ders dışı programlama kursları seti 338 saatten fazla video içeriği ve yaklaşık 39 farklı eğitim başlığı içermektedir. Bu bölümün devamında bu serideki bazı dersler kısaca tanıtılmaktadır:

• Yapay zeka eğitim videosu – Giriş niteliğinde (süre: 4 saat 34 dakika, eğitmen: Dr. Mohammad Sabri): Bu ders, lisans öğrencileri ve yapay zekaya ilgi duyanların yanı sıra yapay zekayı kullanabilen kişiler için de faydalı olacak şekilde sunulmuştur. Yüksek lisans veya doktora sınavına katılmak isteyenler. Yapay zeka eğitim videosunu – tanıtımını izlemek için + butonuna tıklayın .
• Python ile Makine Öğrenimi eğitim videosu (süre: 10 saat, eğitmen: mühendis Saeed Mazloumi Rad): Bu eğitim kursunda Python’un iyi bilinen paketleri tanıtılmaya ve daha sonra bunların fonksiyonlarıyla nasıl çalışılacağı öğretilmeye çalışılmıştır. Son olarak makine öğrenmesi konuları Python dilinde çeşitli örneklerle sunulmuştur. Python+ ile Makine Öğrenimi eğitim videosunu izlemek için tıklayın .
• Dağıtılan yapay zeka eğitim videosu (süre: 24 saat 8 dakika, eğitmen: Dr. Amirhossein Kihanipour): Bu eğitim kursunda teorik konular, uygulama yöntemleri ve kurulan sistemlerin uygulanması dahil olmak üzere akıllı ajan ile ilgili temel kavramlar A çok sayıda akıllı ve otomatik ajan kullanılmaktadır. Ayrıca çeşitli alanlardaki güncel uygulama örnekleri de incelenmiştir. Dağıtılmış yapay zeka eğitim videosunu görüntülemek için + işaretine tıklayın .
• Derin öğrenmenin temelleri eğitim videosu (süre: 5 saat 26 dakika, eğitmen: Dr. Saeed Mohagheghi): Bu eğitim kursunda yapay zeka alanında en popüler ve yaygın olarak kullanılan bilimlerden biri olan derin öğrenme öğretilmektedir. Derin öğrenmenin temellerine ilişkin eğitim videosunu izlemek için + işaretine tıklayın .
• Python’da OpenCV ile görüntü işlemeye yönelik tanıtım eğitim videosu (Süre: 3 saat 10 dakika, Eğitmen: Mühendis Mohammad Javad Zamani Qala): Bu eğitimde görüntülerin programlara tanıtılması, kurulması ve programlara yüklenmesi hızlı ve kolay bir şekilde yapılır ve ardından matematiksel yaklaşımlar yapılır. Görüntüler üzerinde ortak temel işlemler uygulanarak geometrik dönüşümler öğretilir. Python+’da OpenCV ile görüntü işlemenin tanıtım videosunu görmek için tıklayın .
• CNN Evrişimli Sinir Ağları Eğitimi – Giriş (süre: 2 saat 12 dakika, eğitmen: Sayeh Kargari): Evrişimli sinir ağları, görüntü işleme ve makine görüşüyle ​​ilgilenenlerin temel ihtiyaçlarından biri olduğundan, bu ağların kavramlarını IT’den öğrenmek büyük önem taşımaktadır ve bu derste tartışılacaktır. CNN Evrişimsel Sinir Ağları – Giriş eğitim videosunu izlemek için + butonuna tıklayın .

Şimdi, ders dışı yapay zeka eğitim kurslarının tanıtılmasının ardından, “Yapay zeka programlama nedir” makalesinin bir sonraki bölümü, yapay zeka programlama için Haskell dilinin incelenmesine ayrılmıştır.

Yapay zeka programlama için Haskell dili nedir?

Haskell, “Miranda” dilinin “anlambilimine” (Semantik) dayalı olarak oluşturulmuş bir “işlevsel programlama dili” (İşlevsel Programlama Dili) olarak kabul edilir . Bu programlama dili, makine öğrenimi alanında iyi bir güvenlik ve hıza sahiptir. Haskell, alana özgü gömülü bir dil olarak kabul edildiğinden üniversite yapay zeka araştırmalarında iyi bir yer edinmiştir. Ancak Facebook da dahil olmak üzere büyük yazılım şirketleri bu dili “kötü amaçlı yazılımlarla” mücadele edecek çerçeveler oluşturmak için kullanıyor .

Haskell programlama dili, HLearn kütüphanesini kullanarak makine öğrenimi için algoritmik uygulamalar sağlar ve TensorFlow derin öğrenmeyi destekler. Bu dil, programcıların performanstan ödün vermeden algoritmalar oluşturmasına olanak tanır. Ayrıca Haskell, “Soyut Matematik” ve “Olasılıksal Programlama” özelliğine sahip projeler için uygundur.

Programcılar bu dili kullanarak minimum kodla model oluşturabilir ve yazılı satırları matematiksel denklemler gibi okuyabilir. Dolayısıyla Haskell dilinin derin öğrenme modelinin karmaşıklığını temiz kodlarla ve modelin gerçek matematiğine benzer şekilde temsil edebileceği sonucuna varabiliriz. Bu makalenin bir sonraki bölümünde yapay zeka programlamasında LISP dili ele alınmaktadır.

Yapay zeka programlama için LISP dili nedir?

LISP, Fortran’dan sonra en eski ikinci programlama dilidir, ancak aşağıda listelenen birçok avantajı nedeniyle hala bazı ağır makine öğrenimi projelerinde kullanılmaktadır:

• uyumluluk
• Hızlı prototipleme yetenekleri
• “Otomatik Çöp Toplama”
• Dinamik nesne oluşturma kapasitesi
• Sembolik ifadeler için destek

LISP programlama dili sembolik bilgiyi işleme yeteneğine sahiptir ve semboller ve sembolik bilgilerle hesaplamayı içeren alanlarda hala iyi performans göstermektedir. Sembolik yapay zeka, mantıksal düşünme ve bilgi temsili gerektiren sorunları çözmek için kullanılan birincil bir yöntemdir. Zamanla LISP programlama diline özgü birçok özellik diğer popüler dillere de dahil edildi. Örneğin Python, C# ve LINQ’daki “List Comprehension” terimi bu dilden onlara aktarılmıştır. Makalenin bir sonraki bölümü yapay zeka programlama için R dilinin incelenmesine ayrılmıştır.

 

Yapay zeka programlama için R dili nedir?

R dili istatistikçiler tarafından istatistiksel hesaplama için geliştirildi. Bu programlama dili kapsamlı veri setlerini tartışıp analiz edebildiği için istatistiksel yazılımların geliştirilmesinde, veri analizinde ve “veri görselleştirmede” (Veri Görselleştirme) kullanılır . R programlama dili, kapsamlı analizler içeren ve model eğitimi ve değerlendirmesi için çeşitli yöntemler sunan makine öğrenimi projeleri için en iyi seçimlerden biridir. R, makine öğrenimi için güçlü bir dildir ve bu alanda birçok “paket”e sahiptir; bunlardan iki örneği aşağıda gösterilmiştir:

• CARAT: R dili, bu paket sınıflandırma ve regresyon eğitimi için kullanılır.
• randomForest: “karar ağaçları” (Karar Ağacı) oluşturmak ve oluşturmak için bir araç .

Ayrıca R dilinin interaktif ortamı hızlı prototipleme ve yeni problemlerin keşfedilmesi için oldukça uygundur. Genel olarak bu dilin, makine öğrenimi modellerinin üretimde devreye alınmasında pek kullanılmadığı, daha çok model seçim sürecinde keşifsel çalışmalar için bir araç olduğu söylenebilir. Python ve Java programlama dilleriyle çalışma deneyimi olan programcılar genellikle R programlamayı ve R sözdizimini hızlı bir şekilde öğrenebilirler. “Yapay zeka programlama nedir” yazımızın bir sonraki bölümünde yapay zeka programlama için C++ dili ele alınmıştır.

 

Yapay zeka programlama için C++ dili nedir?

C++, yüksek performansa ve işlem hızına sahip, nesne yönelimli bir programlama dilidir. Bu dil genellikle sıkıştırılmış kodlarla karmaşık makine öğrenimi modellerinin uygulanmasında iyi performans gösterir. C++ statik bir tür dili olarak kabul edildiğinden, çalışma zamanında tür hataları görünmez.

Ayrıca bu dil “Dinamik Yük Dengeleme”, “Uyarlanabilir Önbellek” ve bellek yönetiminde iyi çalışır ve bu nedenle büyük veriler için ölçeklenebilir çerçeveler oluşturmak için iyi bir seçimdir. Birçok makine öğrenimi ve derin öğrenme kütüphanesi C++ dilinde yazılmıştır. Bu kütüphanelerden bazıları aşağıda listelenmiştir:

• SHARK kütüphanesi: Bu kütüphane, doğrusal regresyon gibi denetimli öğrenme algoritmalarını destekler.
• MLPACK Kütüphanesi : Bu kütüphane, kullanıcıların makine öğrenimi çözümlerine entegre edebilecekleri genişletilebilir algoritmalar içerir.

C++ dili genellikle hızlı yürütme gerektiren kaynak yoğun yapay zeka uygulamalarında kullanılır. “Yapay zeka programlama nedir” yazımızın bir sonraki bölümünde yapay zeka programlamaya yönelik “Prolog” dilinin tanımı ve incelemesi ele alınmıştır.

 

Yapay zeka programlama için Prolog dili nedir?

Bildirimsel ve Mantıksal programlama dili Prolog, başlangıçta doğal dil işleme için geliştirildi. Aslında IBM’de Prolog, insanlar tarafından oluşturulan sorular sorulduğunda doğal dilleri analiz etmek için kullanılıyor. Bu programlama dilinde kullanıcı istenilen kuralları ve çözümleri sağladığında Prolog, bir veritabanındaki gerçekleri ve kuralları kullanarak sorunu çözer. Bu programlama dilinin güçlü örüntü eşleştirme özellikleri ve üst düzey muhakeme yetenekleri, onu yapay zeka için oldukça kullanışlı bir dil haline getirmektedir.

Prolog modelinin uyarlanması, doğal dil işleme, “Akıllı Veritabanı Araması” ve makine görüşü alanlarında yararlı bir özellik olarak kabul edilir. Ayrıca bu özellikler, ağaç veri yapısı ve otomatik izleme yöntemleriyle birlikte Prolog’u esnek ve uyarlanabilir bir programlama dili haline getirir. Ayrıca bu programlama dilinin yerleşik, önceden yazılmış listeleri, liste yönetimi programlarının oluşturulmasını kolaylaştıracaktır. Bu problem özyinelemeli olup bu dilin özyinelemeli problemleri de çözdüğü söylenebilir.

Bu dili kullanarak özyinelemeli problemleri çözmenin basitliği, programcıların yapay zeka projelerinin karmaşık sorunlarıyla karşılaştıklarında kompakt ve anlaşılır programlar oluşturmalarına olanak sağlayacaktır. Çok çeşitli yapay zeka programları da yinelemeli olarak çözülmektedir ve Prolog dili bu tür projelerin programlanması için uygun bir seçimdir. Ancak günümüzde yeni programlama dillerinin ortaya çıkmasıyla birlikte Prolog dilinin projelerde ve şirketlerde kullanımı oldukça azalmıştır. “Yapay zeka programlama nedir” makalesinin bir sonraki bölümü , yapay zeka programlama için “Scala” dilinin tanıtımına ve açıklamasına ayrılmıştır .

 

Yapay zeka programlama için Scala dili nedir?

Scala, hem nesne yönelimli programlamayı hem de işlevsel programlamayı destekleyen genel amaçlı bir programlama dilidir. Bu programlama dili, Java dilinin birkaç eksikliğini gidermek için 2004 yılında tasarlanmış ve geliştirilmiştir. Scala kaynak kodu Java Sanal Makinesinde çalışacak şekilde oluşturulmuştur, başka bir deyişle Java ve Scala yığınları uygulamalara birbirinin yerine entegre edilebilir. Bu programlama dili birçok JVM kütüphanesini destekler ve okunabilir sözdizimi özelliklerini diğer popüler programlama dilleriyle de paylaşabilir.

Birçok Android işletim sistemi uygulaması Java dili kullanılarak yazıldığından ve Scala bu dile tam uyumlu olduğundan Scala, yapay zeka uygulamalarını kullanan Android uygulamaları geliştirmek için kullanılabilir. Bu dil, yapay zeka programlama için doğru seçimdir; Çünkü karmaşık algoritmaları ve veri akışlarını yönetme yeteneğine sahiptir. Scala, bu dil kullanılarak yazılan Apache Spark dahil büyük veri işleme motorlarıyla iletişim kurmak için iyi bir seçimdir. Scala’nın makine öğrenimi modelleri oluşturma konusundaki popülaritesi, kısmen Spark ve makine öğrenimi kütüphaneleri sayesinde artıyor.

Apache Spark MLlib ve ML kitaplıkları, kümeleme , sınıflandırma ve denetimli öğrenme ile ilgili görevleri gerçekleştirir . BigDL kitaplığı Apache Spark ile entegredir ve Apache PredictionIO gibi, makine öğrenimi algoritmalarının oluşturulmasını ve dağıtılmasını kolaylaştıran bir yığın sağlar. Bu makalenin bir sonraki bölümünde öğrenilmesi en kolay ve en iyi yapay zeka programlama dilinin ne olduğunun tanımı ve analizi ele alınmaktadır.

 

En basit ve en iyi yapay zeka programlama dili nedir?

Python, yüksek okunabilirliği, basit sözdizimsel yapısı ve İngilizceye benzerliği nedeniyle en kolay yapay zeka programlama dili olarak kabul ediliyor. Python’un bu basitliği, AI kodunun daha hızlı yazılmasına, korunmasına ve geliştirilmesine olanak tanıyarak yüksek düzeyde erişilebilir kod oluşturulmasını sağlar. Python dilinin düzenlenmesi ve analiz edilmesi kolaydır ve sezgisel düzeni son derece ilgi çekicidir.

Python aynı zamanda aktif bir geliştirici topluluğu tarafından da desteklenmektedir ve dile yeni başlayanlar dil için yüksek kaliteli eğitimler, belgeler ve kılavuzlar bulabilirler. Ayrıca bu kişiler deneyimli programcılardan yardım alabilirler. Tüm bunların yanı sıra bir sonraki bölümde ele alınan bazı konular Python’u yapay zeka için en iyi programlama dillerinden biri haline getiriyor. “Yapay zeka programlama nedir” yazımızın bir sonraki bölümünde yapay zeka programlama için Python dilinin kullanılmasının nedeni ele alınmıştır.

 

Yapay zeka programlamasında neden Python tercih ediliyor?

Python’un yapay zeka programlaması açısından popülaritesi büyük ölçüde dil kullanılarak geliştirilen güçlü kütüphanelerden kaynaklanmaktadır. Python kitaplıklarının ve çerçevelerinin bazı özellikleri şunlardır:

• Python çerçeveleri ve kitaplıkları, Python dilini kullanarak kodlamayı basitleştirir.
• Python kitaplıkları ve çerçeveleri hem denetimli hem de denetimsiz makine öğrenimi algoritmalarını destekler.
• Python çerçeveleri ve kütüphaneleri, yapay sinir ağlarının oluşturulmasını ve eğitilmesini ve çok daha fazlasını destekler.
• Bu çerçeveler ve kitaplıklar, geliştirmeyi optimize ederken ek yükü azaltan oyun içi araçlardır.

taşınabilir ve genişletilebilir bir dil olduğundan diğer dillerde programlanan yapay zeka sistemleriyle entegre edilebilmektedir. Python bile “diller arası” görevleri gerçekleştirebilir ve bu esneklik, onu yapay zeka programlamak için en iyi dil haline getirir. Bu dilin esnekliği Python’un desteklediği çeşitli programlama yöntemlerinin ve stillerinin kullanımını içerir. Python, programcıların çeşitli programlama stillerinde kod yazmasına olanak tanır: Zorunlu, İşlevsel, Nesne Yönelimli ve Prosedürel .

Python, bir yapay zeka sorununa en iyi çözümü bulmak için çoğu programlama yaklaşımını destekler. Bu makalenin bu bölümüne kadar yapay zeka programlama kavramları ve bazı programlama dillerinin tanıtımı ele alınmıştı, sonraki bölümde ise bu konuya ilgi duyanlar için yapay zeka programlamanın öğrenme yolu anlatılmıştır.

Yapay zeka programlamayı öğrenmenin yolu nedir?

Günümüzde sektördeki popüler ve yeni işlerin büyük bir kısmı yapay zeka, makine öğrenmesi ve derin öğrenme alanlarındadır. Bu nedenle yapay zeka programlamayı basit ve net bir yol kullanarak öğrenmek, birçok kişinin çalışmasına ve en sevdiği işi bulmasına yardımcı olabilir. Yapay zeka öğrenimi kullanılarak yapılabilecek işlerden bazıları şunlardır:

• Veri Bilimcisi
• “Makine Öğrenimi Mühendisi”
• “Yapay Zeka Mühendisi” (Yapay Zeka Mühendisi)
• Makine öğrenimi ve yapay zeka araştırmacısı

Bazı insanlar eğitim yollarında bilgisayarları ve yapay zekayı farklı seviyelerde incelemeye karar verirler, ancak bir kişi bu bilimi daha uzmanlaşmış bir şekilde öğrenmeyi veya bu çekici alana başka bir çalışma alanından girmeyi planlıyorsa, yol basit öğrenme olabilir. Bu bölümde sunulan kişi. Genel olarak yapay zeka, donanım ve yazılım olmak üzere iki bölümden oluşur ve yazılım bölümünün aşağıda ele alınan iki yaklaşımı vardır:

• “Kural Tabanlı” yaklaşım : Bu yaklaşımda projenin mantığı, asıl problem anlaşıldıktan sonra yapay zeka programlama kullanılarak yapılır.
• Makine öğrenmesi yaklaşımı : Bu yaklaşımda veriler ve deneyimler kullanılarak projenin mantığı anlaşılır.

Makine öğrenmesinin bir parçası olan ve yapay zeka programlamasında kullanılan çeşitli algoritmalar ve yaklaşımlar bulunmaktadır. Bunlardan bazıları aşağıda listelenmiştir:

• “Doğrusal Regresyon”
• Destek Vektör Makinesi (SVM)
• Karar ağacı
• “Rastgele Orman”
• “Topluluk Öğrenme”
• ” Derin Sinir Ağı ” (Yapay Sinir Ağı)

Son yıllarda yapay sinir ağına dayalı algoritmalar oldukça başarılı olmuştur. Karmaşık ve çok katmanlı bir sinir ağıyla ilgilenen makine öğrenimi alanına derin öğrenme adı verilmektedir. Bu alanda kullanılan ve derin öğrenmeden daha karmaşık olan, Üretken Rekabetçi Ağlar (GAN) adı verilen başka ağlar da vardır. Her biri yapay zeka alanının belirli bir bölümünde çalışan çok sayıda yapay zeka uzmanı var. Yapay zeka öğrenmeye başlamadan önce istediğiniz alanı seçip ona göre öğrenmeye başlamalısınız.

Örneğin görüntü işlemeyi öğrenme yöntemi, doğal dil işlemeden çok farklıdır ve her birinin kendi eğitimi vardır. Yapay zeka özel donanımlar gerektirir ve programlarının istenilen sistem ve cihaz üzerinde uygulanabilmesi için donanımın programa uygun olarak sağlanması gerekmektedir. Örneğin bazı projelerde veri miktarının büyük olması nedeniyle CPU işlemcisi yerine GPU işlemcisinin kullanılması gerekmekte olup, tüm programların CPU işlemcisi ve normal bilgisayar sistemleri ile uygulanması mümkün olmamaktadır. Aşağıda öncelikle yapay zeka programlamaya başlamak için ihtiyaç duyulan kavram ve araçlar incelenmiştir.

Yapay zeka programlaması için gerekli kavramlar ve araçlar

Yapay zeka programlama için bu beceriyi kolaylaştıran bazı araçlar mevcut, bu yapay zeka araçları daha detaylı olarak ele alındı. Bir sonraki bölüm komut satırı incelemesine ayrılmıştır.

İşletim sistemi komut satırı nedir?

Yapay zekayı programlamayı ve bu alandaki ağlarla çalışmayı öğrenmek için genellikle komut satırı veya terminal komutlarını kullanmak gerekir. Yapay zeka alanında çalışmak için “Linux” işletim sisteminin seçilmesi önerilmektedir çünkü bu işletim sisteminde yapay zeka ile ilgili uygulamaların kurulumu daha kolaydır. Ancak Windows gibi diğer işletim sistemlerini de kullanabilirsiniz. Genel olarak yapay zeka araçlarını yüklemek, programları uygulamak ve daha fazlası için terminal komutlarının öğrenilmesi önerilir.

Yapay zeka projeleri hem kendi sisteminizde uygulanabiliyor hem de uygulanmasında Google Colab kullanılıyor. Google Kolb, yapay zeka kodlaması için bir ortama sahip olan bir web sitesidir ve TensorFlow ve Cross gibi gerekli araçların çoğu varsayılan olarak üzerine kuruludur. Bir sonraki bölümde programlama dili incelenmektedir.

Yapay zeka projesinin programlama dilini seçme

Yapay zeka programlama için dilin kullanım amacına göre seçilmesi gerekmektedir. Python dili genellikle yapay zeka programlaması için en iyi seçenek olarak kabul edilir; Çünkü yapay zekanın çoğu alanında bu dili kullanarak çalışmak mümkün. Neredeyse hazır araçlarla ve kodlamadan yapay zeka projeleri oluşturmak mümkün olsa da en az bir dil öğrenmek daha iyidir. Programlama dilleri, projeyi tanımlama yolunda daha iyi düşünmeye yardımcı olur ve dili öğrenmek daha eksiksiz, yaratıcı ve çekici bir proje oluşturur. Bir sonraki bölümde “Veri Temizleme ve Analizi” konusu ele alınmaktadır.

Veri temizleme ve analizi

Bir yapay zeka projesinin büyük bir kısmı, çeşitli formatlardaki verileri yükleme, metin verilerini “ayrıştırma”, verilere daha fazla sütun ekleme veya yapılandırılmamış verileri satırlara ve sütunlara dönüştürme ve daha fazlasını içeren verileri temizlemeyi içerir. Yapay zeka projelerindeki veriler; resimler, kelimeler, metinler, videolar ve daha fazlası dahil olmak üzere herhangi bir şey olabilir.

Ayrıca veri analizinde, projenin gerektirdiği veriler temizlenip yapılandırıldıktan sonra, dağıtım, eksik veriler ve diğerleri gibi çeşitli özelliklerini anlamak için veriler üzerinde temel analizlerin yapılması gerekir. Yapay zeka projesinin ana kodlarına girilmeden önce bu iki bölüme veri ön işleme de denir. Genellikle veri temizliği ve analizi Python’daki Pandas kütüphanesi kullanılarak yapılmakta , dizi halinde sunulması gereken veriler ise Numpy Python kütüphanesi tarafından hazırlanmaktadır .

Veriler, tanımlanan proje gereksinimine göre hazırlandıktan sonra yapay zeka algoritmasına girdi olarak verilebilir. Dolayısıyla yapay zeka programlamanın bir kısmının bu aşamada verilerin hazırlanması ve ön işlenmesi amacıyla yapıldığı sonucuna varılabilir. Bir sonraki bölümde yapay zeka programlamaya yönelik makine öğrenmesi kavramları tartışılmaktadır.

Yapay zeka programlaması için makine öğrenimi kavramları

Bir yapay zeka projesi tasarlamaya başlamak için öncelikle makine öğrenmesi problemlerinin türlerini incelemek daha iyidir. Bu öğrenme yöntemleri, aşağıda sunulan “DataSet” (DataSet) türüne ve bunların öğrenme yöntemine bağlıdır:

• “Supervised Learning” (Supervised Learning) : Bu öğrenme türünde sistem, yapay zeka algoritmasına verilen belirli bir veri setini kullanarak gerekli sonuçları sağlayacak şekilde eğitilir. Başka bir deyişle denetimli öğrenme, veri kümelerini etiketleyen bir öğrenme türüdür. “Destek Vektör Makinesi”, ” Lojistik Regresyon” , ” Rastgele Orman”, “Naïve Bayes Sınıflandırması” ve diğerleri gibi birçok denetimli öğrenme algoritması vardır .
• “Denetimsiz Öğrenme” (Denetimsiz Öğrenme) : Bu algoritma türü, etiketi olmayan verileri kullanır. Bu algoritmalarda veri sınıflandırma yöntemi “kümeleme”dir. Bu algoritmalar nesneleri aralarındaki benzerlikleri bularak sınıflandırır.
• Yarı denetimli öğrenme : Yarı denetimli öğrenme, veri kümesinde küçük bir etiketli veri kümesi ve büyük bir etiketsiz veri kümesi içeren bir algoritma türüdür.
• “Güçlendirme Öğrenme” (Güçlendirme Öğrenme) : Bu öğrenme türü, nesneleri değerlerine veya ödüllerine göre kategorize eden bir yöntemdir. Genel olarak, bir takviyeli öğrenme aracısı çevresini anlayabilir ve yorumlayabilir, harekete geçebilir ve deneme yanılma yoluyla öğrenebilir.

Bu bölümde tanımlanan probleme ve mevcut veri setine göre projenin öğrenme türü seçilir. Daha sonra projenin öğrenme türüne göre ağlar ve yapay zeka yöntemleri kontrol edilecek ve istenilen yapay zekanın programlanması için en iyi yöntem yapılacaktır. Makalenin bir sonraki bölümünde “Yapay zeka programlama nedir” bölümünde yapay zeka programlama modelinin seçimi ele alınmaktadır.

• Önerilen makaleler :
  • Veri bilimi ve makine öğrenimi için ücretsiz ve indirilebilir veri kümeleri
  • Veri Madenciliği ve Yapay Zeka için Genel Veri Kümeleri – Pratik Bir Kılavuz

Yapay zeka programlama modelinin seçilmesi

Çeşitli makine öğrenimi yöntemlerini inceledikten sonra artık bir yapay zeka modeli veya “Yapay Sinir Ağı” (YSA) seçip oluşturmanın zamanı geldi . En ünlü modellerden biri , birçok alanda kullanılan Evrişimsel Sinir Ağı’dır (CNN) . Bu modeller karmaşık sorunları kolayca çözebilir. Bu aşamada programlamayı kullanarak kendi istediğiniz ve spesifik modelinizi oluşturabilir ve sorunları çözmek için daha önce yazılmış ve eğitilmiş ağları kullanabilirsiniz. Tanınmış ve “Ön Eğitimli” ağları kullanma ve onlara girdilerinizi verme yöntemine “İnce Ayar” denir.

Modelde kullanılacak sınıflandırma yöntemlerindeki veri seti “Eğitim”, “Doğrulama” ve “Test” olmak üzere iki veya üç bölüme ayrılmalıdır. Bazı projelerde doğrulama setine gerek yoktur. Genellikle en büyük set olarak kabul edilen eğitim seti, modeli eğitmek için kullanılır. Doğrulama seti, uygulama sırasında eğitimin her “Dönemini” test etmek için kullanılır ve test seti, modelin tam olarak uygulanmasından sonra son modeli test etmek için kullanılır. Ayrıca bu kümelerin hiçbiri örtüşmemelidir.

Yapay zeka projelerinde veriyi eğitirken, istenilen sonuca ulaşabilmek için bu çalışma birkaç kez (birkaç periyot) yapılır ve bu periyotların her birine Epoch adı verilir. Bazen ders sayısı projeye uygun sayıdan daha fazla tanımlanabilmekte ve bu da modelin “fazla uyum sağlamasına” neden olmaktadır. Aşırı uyum, model yalnızca eğitim verileri için iyi bir doğruluk ürettiğinde ve doğrulama ve test verileri için doğruluğu düşük olduğunda meydana gelir. Yani modelin koşullu hale geldiği ve sadece eğitim verileriyle sağlandığı söylenebilir. Bu durumda aşırı uyumu ortadan kaldırmanın yollarından biri çağ sayısını azaltmaktır. Ayrıca bazen veri sayısı artırılarak bu sorun çözülmektedir.

Yapay zeka modellerinin çalışma şekli, veri setinin bir kısmını alıp modeli onunla eğitmek veya uygulamaktır; daha sonra son model, veri setinin eğitim veri setinde bulunmayan başka bir kısmı ile test edilecektir. İyi bir sonuç ve doğruluk alınmışsa model iyi tasarlanmış demektir. Bu ağların yapay zekasını programlamak için Tensorflow veya PyTorch gibi kütüphaneler kullanılabilir. Makalenin bir sonraki bölümünde “Yapay zeka programlama nedir” bölümünde yapay zekanın uygulamaları araştırılmıştır.

Yapay zeka programlamanın uygulamaları nelerdir?

Günümüzde yapay zekanın neredeyse tüm önemli alanlarda kullanıldığı söylenebilir. Son yıllarda büyük verinin evrimi ve gelişmesiyle birlikte yapay zeka ve makine öğrenmesi de gelişmeye başladı. Yapay zeka üzerine yapılan çalışmalar büyük miktarda verinin depolanmasını gerektirdiğinden, bilgi depolama yöntemlerinin ve toplu verilerin gelişmesiyle birlikte yapay zeka uygulamaları da artmıştır. Geçmişte bu verilerin saklanması, uygun donanım altyapısının bulunmamasından dolayı zor bir iş olarak görülüyordu, dolayısıyla yapay zeka programlaması pek kullanılmıyordu. Yapay zekanın bazı yaygın uygulamaları aşağıda sunulmaktadır:

• “Yüz tanıma”
• “Nesnelerin İnterneti” (Nesnelerin İnterneti | IoT)
• Kanser ve tümör teşhisi gibi tıbbi hizmetler
• Endüstriyel robotlar
• Kendi kendine giden arabalar
• Savunma sistemlerinde füze rehberliği
• Siber güvenlik
• Web sitesi ziyaretçilerinin arttırılması

Bir sonraki bölümde yapay zekanın öğrenilmesini zorlaştıran şeyler ele alınıyor.

Yapay zekanın öğrenilmesini zorlaştıran şey nedir?

Bazen yapay zekayı ve programlamayı öğrenmek zor becerilerden biri olarak kabul edilir ve onu doğru bir şekilde öğrenmek çok fazla çaba ve çalışma gerektirir. Yapay zeka şirketleri programlarını uygularken birçok zorlukla karşı karşıya kalıyor. Bu zorluklardan biri de çalışanların beceri eksikliğidir ve şirketlerin %56’sının karşılaştığı söylenebilir. Ancak yapay zekanın doğasında olan karmaşıklık nedeniyle bu konu tamamen anlaşılabilir ve yaygındır. Yapay zekayı öğrenmeyi zorlaştıran bazı şeyler şunlardır:

• Kapsamlı programlama : Yapay zeka, çok çeşitli alanlarda programlamayı gerektirir. Yapay zeka programlamanın amacı bilgisayarların kolaylıkla karar verebileceği şekilde programlar tasarlamaktır ve bu tür kodlama kolay bir iş değildir.
• Veri verimliliği : Yapay zeka programlarının iyi bir doğruluk elde edebilmesi için öğrenecek büyük miktarda veriye ihtiyacı vardır. Bu verileri elde etmek özellikle yeni başlayanlar için kolay bir iş değildir.
• Karmaşıklık : Genel olarak yapay zeka karmaşık bir alan olarak kabul edilir, bu alanda başarılı olmak için bilgisayar bilimi, istatistik, diferansiyel integral hesabı ve diğer konular hakkında iyi bir anlayışa sahip olmak daha iyidir.
• Gerekli araçların eksikliği : Yapay zeka alanında geliştirilen mevcut araç ve süreçlerin çoğu geleneksel yazılımlarla oluşturulmaktadır. Bu alana giren kişiler genellikle yeni araçlar geliştirmek için zaman ve kaynak harcamak zorunda kalır; bu da zor ve zaman alıcı olabilir.

Elbette bu istatistik tüm yapay zeka projelerinin çok zor olduğu anlamına gelmiyor, yapay zeka programlamaya başlamak için yapılabilecek daha basit projeler var. “Yapay Zeka Programlama Nedir” makalesinin bir sonraki bölümü yapay zekayı öğrenmenin ne kadar sürdüğüne ayrılacaktır.

Yapay zeka programlamayı öğrenmek ne kadar sürer?

öğrenmenin hiçbir zaman bitmediği söylenebilse de temel ilke ve kavramların öğrenilmesi yaklaşık beş ila altı ay sürebilmektedir. Bu kavramlardan bazıları aşağıda sıralanmıştır:

• veri bilimi
• Yapay Sinir Ağları
• Tensorflow çerçevesi
• Doğal dil işleme uygulamaları
• Diğer durumlar

Ayrıca derin öğrenme, takviyeli öğrenme ve denetimsiz makine öğrenimi gibi daha ileri kavramları öğrenmek için daha fazla zamana ihtiyaç duyulacağı açıktır. Çoğu kişi yapay zekayı üniversite veya eğitim kursları aracılığıyla öğrendiğinden, öğrenimlerinin süresi kursun süresiyle aynıdır ve söz konusu kursa bağlıdır. “Yapay zeka programlama nedir” yazımızın bir sonraki bölümünde yapay zeka programlamayı öğrenmeye nasıl başlanacağı anlatılmaktadır.

Yapay zeka programlamayı öğrenmeye nasıl başlanır?

programlamaya başlamak zor ve göz korkutucu görünebilir, bu sorunları azaltmak için bu bölümde öğrencilerin ve meraklıların öğrenmeye başlamaları ve becerilerini güçlendirmeleri için faydalı olabilecek ipuçları verilmektedir. Öncelikle bazı temel yapay zeka programlama becerilerinin güçlendirilmesi araştırılmıştır.

Yapay zeka programlamanın temel becerilerini güçlendirmek

Her kişinin ilgi duyduğu yapay zeka uzmanlığı ne olursa olsun önemli temel bilgilere hakim olmak her kişi için oldukça önemlidir. Bu temel kavram ve becerilerden bazıları şunlardır:

• Python gibi bir programlama dili : Python, yapay zeka için en yaygın programlama dillerinden biridir. Bu dil, basit görevler ve görevler için kullanışlıdır ve daha gelişmiş uygulamalara taşınırken tüm kodların yükseltilmesine veya değiştirilmesine gerek yoktur.
•  Makine öğreniminin temel ilkeleri : Yapay zeka algoritmalarını anlamak ve anlamak için makine öğreniminin temel ilkelerini de öğrenmek gerekir.
• İstatistik ve Olasılık Teorisi : Büyük veri kümeleriyle uğraşırken istatistiksel ve olasılık teorisinin temel bir anlayışı faydalıdır.
• Matematik : Bu kavramlar yapay zeka programlarında kullanılır, dolayısıyla temel kavramlarını anlamak yapay zeka programlaması için faydalı olabilir. Matematikte var olan ve yapay zekada kullanılan önemli konulardan biri de doğrusal cebirdir.

Öğrenilmesi gereken ancak daha az önemli olan diğer bazı beceriler aşağıda verilmiştir:

• Doğal Dil İşleme
• Gerçek dünya sorunlarını çözme
• Hata ayıklama ve sorun giderme
• Verilerle çalışma ve yeni veriler oluşturma

Yukarıdaki bilimsel becerilere ek olarak bu alanın öğretmenlerinin bazı bilişsel becerilere de sahip olması daha iyidir. Bu becerilerden bazıları aşağıda sunulmuştur:

• Öğrenme : Bu konu, verileri pratik bir veri toplama biçimine dönüştürmek için oluşturulmuştur ve bu süreçte belirli kurallar kullanılır.
• Sebep ve Argüman : Bu kavramın amacı karar verme ve mantıksal çıkarımdır.
• Kendini düzeltme : Bilgileri düzeltir ve sonuçları iyileştirmek için değişiklikler yapar.

Tüm bu temel kavramlar kafada oluşturulduktan sonra yapay zeka programlama projesi yapmaya başlamak oldukça verimli olacaktır. Bu yöntem kişide pratik deneyim yaratır ve yeni kavramların öğrenilmesine yardımcı olur. Bu makalenin bir sonraki bölümünde yapay zeka programlamayı öğrenmede ücretsiz kaynakları kullanma yöntemleri ele alınmaktadır.

Yapay zeka programlamayı öğrenmek için ücretsiz kaynakların kullanımı nedir?

Birisi yapay zekayı öğrenmenin başlangıcındaysa, bu alanı öğrenmek için çok fazla para harcamanıza gerek yoktur, kavramları öğrenmek için Faradars dergisinde yayınlanan makaleler ve mevcut e-kitaplar dahil olmak üzere ücretsiz çevrimiçi içerik ve kurslardan yararlanabilirsiniz. bu alanın. Ayrıca Faradarların da aralarında bulunduğu. Yapay zeka uygulamalarını uygulamaya yönelik programlama pratiği yapmak için GitHub’un yapay zeka programlama kodları ve çevrimiçi eğitimleri, bu beceriyi öğrenmek için yararlı araçlardır.

Google, yapay zeka ve programlamayı öğrenmek için çok sayıda ücretsiz kaynağa ev sahipliği yapıyor ve bu kaynaklar hem yapay zekaya yeni başlayanlar hem de makine öğrenimi uzmanları için çok faydalı olabilir. Ücretsiz kaynakları kullanarak temel kavramları öğrendikten sonra, ücretsiz olmayan çevrimiçi kurslara geçebilir ve bir ücret karşılığında yapay zekanın ileri düzey kısımlarını öğrenebilirsiniz. “Yapay Zeka Programlama Nedir” yazımızın bir sonraki bölümünde yapay zeka programlama dersinin zamanı ve türü hakkında açıklamalara yer verilmiştir.

Yapay zeka programlama dersini geçmek

becerisini güçlendirmek için bazı noktalara dikkat etmek gerekir, bu noktalar bu bölümde sunulmuştur:

• Güçlü yapay zeka becerileri kazanmak için makine öğrenimi ile ilgili bir eğitim kursu almak daha iyidir. Bu kurs, profesyonellere daha ileri düzey projeler için gerekli becerileri öğretir ve öğrenme sürecini hızlandırır.
• Birçok web sitesi ve enstitü çevrimiçi ve çevrimdışı yapay zeka kursları sunmaktadır. Satın alınan eğitim kursunun eksiksiz olduğundan ve yapay zekanın tüm temellerini kapsadığından emin olunmalıdır. Aynı zamanda gerçek projelerle çalışma eğitiminin de verildiği uygun bir kurstur.
• Çevrimiçi kurs almanın bir diğer yararı da benzer düşüncelere sahip diğer insanlarla ağ kurabilmenizdir. Yapay zeka konusunda uzman olan veya öğrenme yolunda olan kişilerle iletişim kurmak, yapay zeka öğrenme sürecini iyileştirir.

Yazının bir sonraki bölümünde “Yapay zeka programlama nedir” bölümünde bu becerinin öğrenilmesi için yapay zeka uzmanlarından yardım alma yöntemi anlatılmıştır.

Yapay zeka uzmanlarından yardım almak

Yapay zekanın zorluk derecesi daha önce tartışıldığı için bu becerinin zorluk derecesi yüksektir. Bu nedenle ihtiyaç halinde yardım istemekten çekinmeyin. Yapay zeka programlamayı öğrenme konusunda yardım için bağlanabileceğiniz ve sorularınızı sorabileceğiniz çeşitli çevrimiçi forumlar vardır. Mesela Facebook grupları ve Reddit forumları bunlara iki örnektir. Ayrıca kişi çevrimiçi bir derse katılmışsa, sorunlarının çözümü için eğitmenden veya sınıf arkadaşlarından yardım alabilir. “Yapay zeka programlama nedir” yazımızın bir sonraki bölümünde yapay zeka programlamanın nasıl geliştirilebileceği ele alınmıştır.

Yapay zeka programlamada nasıl geliştirilebilir?

Artık yapay zeka programlamayı öğrenmenin ve bu alana girmenin yöntemleri incelendiğine göre bu bölümde bu alanda ilerlemenin yöntemleri tartışılmıştır. Öncelikle yapay zeka programlamayı öğrenecek bir “mentor”un olması incelenmiştir.

Becerilerinizi geliştirecek bir koça sahip olmak

Yapay zeka mentoru, insanların yapay zekayı öğrenmesine ve sorularını yanıtlamasına yardımcı olabilir. İnsanların yeni şeyler öğrenmesine yardımcı olabilir ve öğretmenlerin yazdığı projeler hakkında onlara geri bildirimde bulunabilirler. Bir mentorun şahsen mevcut olmaması durumunda, çevrimiçi olarak bir mentor arayabilirsiniz. Bir sonraki bölümde yapay zeka programlama uygulaması anlatılmaktadır.

Yapay zeka programlama uygulaması

Yapay zekayı öğrenme yolunda ilerleyen kişiler boş zamanlarında projeler üzerinde çalışarak yapay zeka programlama pratiği yapabilirler. Bu yöntem onların kavramları daha iyi öğrenmelerine yardımcı olur ve insan becerilerini geliştirir. Yapay zeka programlamayı uygulamak için insanların gerçek hayatındaki bir sorunu çözen kod yazabilirsiniz.

Örneğin tüketicilere satın alma geçmişlerine göre ürün önermek için kodlar yazılabilir. Ayrıca, eğer bir kursa kaydolursanız, insanlara pratik olarak yapay zeka kullanılarak çözülebilecek gerçek hayattaki problemlerin verilmesi muhtemeldir. “Yapay zeka programlama nedir” başlıklı makalenin devamı, yapay zeka programlama yarışmalarına katılarak yapay zekanın öğrenilmesini geliştirme yönteminin araştırılmasına ayrılmıştır.

Yapay zeka programlama yarışmalarına katılım

Becerilerinizi geliştirmenin diğer yollarından biri de Kaggle yarışmaları da dahil olmak üzere bu alana özel yarışmalara katılmaktır. Genellikle bu eşleşmelerde bir veri seti ve ilgili veri setinin kullanılmasını gerektiren çözülmesi gereken bir problem bulunur. Bu testin en iyi yanı, sorunun cevabını bulmak için herhangi bir aracı veya programlama dilini kullanabilmenizdir. Ayrıca yapay zeka programlama becerilerini geliştirmek için bu yarışmalara katılan çevrimiçi insan topluluklarına da katılabilirsiniz. Bu makalenin bir sonraki bölümünde yapay zeka becerilerini geliştirmeye yönelik etkinlik ve sunumlara katılım ve programlanması ele alınmaktadır.

Becerilerinizi geliştirecek etkinliklere katılın

Her yıl mevcut ve gelecekteki yapay zeka becerilerini tartışan çeşitli etkinlikler düzenlenmektedir. Bu bilimsel konferans ve etkinliklerde sektörde çalışan ve bu alanda çalışan uzmanlarla iletişim kurabilirsiniz. Ayrıca bu konferanslar katılımcılarına yapay zeka çalışmaları ve yeni problemler yaratma konusunda fikir verebilir. “Yapay zeka programlama nedir” yazısının devamında yapay zekanın bir meslek olarak görülmesi ele alınmıştır.

Yapay zeka işleri

Kuşkusuz her insan iş piyasasına girmek için arzu ettiği beceriyi öğrenmeden önce maaşı ve iş piyasasını araştırır. İnsanların yapay zeka ile ilgili işlerin umut verici olup olmadığını ve bu becerinin yıllık programlama gelirinin ne olduğunu bilmeleri önemlidir. Aşağıda yapay zeka iş piyasasına girmenin ön koşulları incelenmiştir.

Yapay zeka programlama iş piyasasına girmenin önkoşulları nelerdir?

Yapay zeka ve programlama ile ilgili işlerde istihdam edilebilmek için aşağıdaki ön koşullar aranmaktadır:

• Bilgisayar bilimi, matematik veya istatistik ve olasılık alanlarında üniversite diplomasına sahip olmak
• Yapay zeka programlama dillerinden birinde bilgi sahibi olmak
• Makine öğrenmesi ve derin öğrenme algoritmaları konusunda bilgi sahibi olmak
• Büyük veri ve veri kümeleri hakkında bilgi sahibi olmak

Elbette bu şartların kesin olmadığını ve iş koşullarına göre değişiklikler yapılabileceğini de belirtmek gerekiyor. Bu makalenin bir sonraki bölümünde yapay zekanın sürdürülebilir bir iş olup olmadığı tartışılıyor.

Yapay zeka sürdürülebilir bir iş midir?

2015 yılında şirket ve kuruluşların yalnızca %10’u yapay zeka kullandıklarını ve gelecekte de kullanmayı planladıklarını bildirdi. Ancak 2019 yılında bu rakam %37’ye çıktı. Dolayısıyla bu istatistiklere dayanarak yapay zekanın istikrarlı bir iş olduğu, şirketlerin gündeminde kalacağı ve gün geçtikçe daha popüler hale geleceği söylenebilir. Yazının bir sonraki bölümünde “Yapay zeka programlama nedir” bölümünde bu becerinin dünyada geliri konusu ele alınmaktadır.

Dünyanın yapay zekadan geliri nasıl?

Orta düzey yapay zeka uzmanları Amerika Birleşik Devletleri’nde yılda yaklaşık 106.823 dolar kazanıyor. Bu ülke programlama için en iyi ülke olarak kabul ediliyor. Yapay zeka programlama uzmanları yılda yaklaşık 177.000 dolar kazanabiliyor. Avrupa ülkelerinde yapay zeka programlama hakları hemen hemen aynı miktardadır.

Çözüm

Günümüz yapay zeka dünyasında, yapay zekanın farklı alanlardaki kullanımı günün meseleleri arasında sayılıyor. Günlük hayatta da açıkça görüldüğü gibi günümüzde insanların kullandığı sistemlerin, organizasyonların ve hatta cihazların çoğunda yapay zeka sistemleri bulunmaktadır ve bunların kullanımı her geçen gün artmaktadır. Ayrıca bu artan kullanıma bağlı olarak bu alandaki iş pozisyonları da genişlemekte ve birçok kişi yapay zekanın nasıl programlanacağı konusunda bilgi arayışına girmektedir.

Bu makalede yapay zeka programlama konusu kapsamlı bir şekilde ele alınmaya çalışılmıştır. Ayrıca bu alanın kapsamlı incelemesi doğrultusunda bu makalede yapay zeka öğrenimi ve programlamasıyla ilgili sık sorulan soruların çoğuna değinilmiştir. Makalenin orta ve son bölümlerinde yapay zekanın öğrenilmesi ve programlanması süreci ve aşamaları ele alındı. Bu makalede öğrencilere ve meraklılara daha fazla yapay zeka programlama becerileri ve makine öğrenimi öğrenmeleri için bazı ders dışı yapay zeka eğitim kursları da tanıtıldı.