Yapay zeka mühendisliği nedir? Bu meslek dalının ne olduğunu öğrenmeden önce yapay zekanın yani yaygın ismiyle AI’ın ne olduğunu inceleyelim. Kendini açıklayan bir ad olan yapay zeka bir nevi yapay bir aklı ifade eder. İnsan beynini bir dizi adımlar serisi ile taklit ederek onun sahip olduğu yeteneklere erişir ve bu doğrultuda görevleri otonom bir hale getirir. Eriştiği yetenekler arasında öğrenme, akıl yürütme, karar verme ve problem çözme vardır. Yapay zeka bir insan gibi makaleler yazabilir, işlenmiş veriler ışığında tahminde bulunabilir, çeviri yapabilir ve buna ek olarak birçok meslek grubunun işini otonom bir şekilde gerçekleştirilebilir. Bu durum iş süreçlerini kısaltırken insanların daha az efor ile daha fazla görevi tamamlamasını sağlar. Yapay zekayı iş sürecinde tamamen aktif kullanabileceğiniz gibi onu hedefleriniz doğrultusunda bir araç olarak da kullanabilirsiniz. Örnek vermek gerekirse hiçbir resim düzenleme programına hakim olmadan sadece sözcüklerinizle tarif ederek çeşitli resimler ve videolar oluşturabilirsiniz. Kod yazarken de onu yardımcı bir araç olarak kullanarak nispeten daha basit ama vakit alıcı kod bloklarını sizin yerinize yazmasını isteyebilirsiniz. Buna ek olarak bir hata ile karşılaştığınızda ondan problemin neyden kaynaklanıyor olabileceğini bulmasını da isteyebilirsiniz. Özetle yapay zeka birçok alanda hayatımızı kolaylaştıracak bir araç haline geldi. Peki bu araç kimler tarafından geliştiriliyor? Bu sorunun cevabı bu yazıda detaylı bir şekilde inceleyeceğimiz yapay zeka mühendisleridir. Yapay zeka mühendisliği günümüz dünyasında yapay zeka ile yeni boyutlar oluşturmak için çalışan bir mühendislik dalıdır.
Yapay Zeka Mühendisliği Nedir?
Yapay zeka mühendisliği hayatımızın her alanında yer alan yapay zekanın gelişimi ve sürdürülebilirliğini hedef alır. Sadece geliştirme adımında değil dağıtım adımının sonrasında da yapay zeka mühendisleri aktif bir şekilde çalışır. Yapay zekanın sınırlarını genişletmek için farklı disiplinleri bir araya getirirler. Bir araya getirdikleri disiplinler her biri farklı bir iş kolu olan makine öğrenimi, veri mühendisliği ve sistem mühendisliği olarak açıklanabilir. Şimdi de bu alt küme elemanlarını daha yakından tanıyalım. Makine öğrenimi genel anlamıyla bilgisayarın verileri işleyerek tahmin yapabilme özelliğine odaklanır. Veri mühendisliği büyük çaptaki veriyi inceler, depolar ve ihtiyaç duyulan alanlarda çözüm üretme amacı ile kullanır. Sistem mühendisliği ise sistemlerin tasarım, gelişim ve yönetim süreçleri ile ilgilenilir. Sistemlerin yapısını oluştururken elementlerin birbirleriyle çalışmasını da ayrıca denetler. Yapay zeka mühendisliği birkaç dalı kapsayan bir disiplin olarak yeni çıkmış olsa da merkezine aldığı konunun yani yapay zekanın tarihi çok daha eskidir. 1950 ve 1960 arası önemli gelişmeler yaşanmıştır. Tam olarak yapay zekanın başlangıcı olarak adlandıramasak da günümüzdeki haline gelebilmesi için atılan çok önemli adımlar olduğunu söyleyebiliriz. Alan Turing 1950 yılında "Computing Machinery and Intelligence" adlı kitabını yayınladı ve “Makineler düşünebilir mi?” sorusunu ele aldı. 1952 yılında ise Arthur Samuel tarihe geçen bir çalışma ortaya koydu. Kendi kendine öğrenen bir dama programı geliştirdi. Bu olay makine öğrenimi için büyük bir adım oldu. 1956 yılına gelindiğinde ise John McCarthy yapay zeka üzerine bir konferans düzenledi. Bir grup bilim insanının katıldığı bu konferans yapay zekanın temellerinin atıldığı yer olarak nitelendirilir. Bu terimin resmi olarak kullanıldığı ilk yer de yine bu konferanstır. Yaşanan bu gelişmelerden sonra yapay zeka araştırmaları ivme kazanmıştır. Sahip olunan bilginin kullanılabilirliğini arttırmak için yeni yöntemler geliştirilmiştir. Geoffrey E. Hinton yapay sinir ağları üzerinde çalışmalar yaparak komplike problemlerin daha basit ve hızlı şekilde çözülebileceğini savunmuştur. Yapay zeka tarihinin başında meydana gelen bu olaylardan sonra yapay zeka her geçen gün ilerlemeye devam etmiştir. Bu ilerlemenin bir sonucu olarak hayatımıza son yıllarda yapay zeka mühendisliği dahil olmuştur. Sürecin tamamına hakim olan uzmanlara ihtiyaç duyulması sebebi ile de üniversitede dört yıllık bir lisans programı olarak işlenmeye başlamıştır.
Yapay Zeka Mühendisliği Nasıl Olunur?
Sadece yazılımla değil aynı zamanda yapay zeka ile de ilgileniyorsanız yapay zeka mühendisi olmayı düşünebilirsiniz. Üniversitelerde lisans düzeyinde verilen bu eğitim ile bilgisayar bilimine dair birçok şey öğrenebilirsiniz. Eğitim içeriğinde sadece yapay zekaya değil yazılım hakkında bilgiler de mevcuttur. Bilgisayar mühendisliği ile benzer bir müfredatı vardır. Yapay zeka mühendisi yetiştirmek için üniversitelerin takip ettiği çeşitli ders programları mevcuttur. Bu ders programlarında bilgisayar programlama, bilgisayar bilimleri için ayrık matematik, veri bilimine giriş, veri yapıları, doğrusal cebir ve uygulamaları, sistem programlama ve daha birçok konu yer alır. Lisans eğitimin sonunda kişi tüm bu derslerde yetkinlik kazanır ve yapay zeka mühendisi ünvanını alır. Lisans eğitimi olmadan da yapay zeka mühendisi olmak mümkündür. Yazılım eğitimi alarak ya da internetteki açık kaynaklardan ilerleyerek yapay zeka mühendisliği alanında çalışabilecek yetkinliğe erişebilirsiniz. Her ne kadar yapay zeka mühendisliği alanında çalışmak için lisans eğitimi zorunlu olmasada kapsamlı bir alan olması sebebi ile bir müfredata bağlı olarak öğrenilmesi gerekir. Müfredatta plansız bir öğrenme eğrisi kişiyi konu yoğunluğunda boğacaktır. Bilgisayar bilimine yeni adım atacak kişilerin önceden keşfedilmiş bir yol haritası kullanmaları tavsiye edilir. Öğrenme sürecinin sonrasında ise yapay zeka ile yazılım geliştirmek kişinin verimliliğini arttırır. Pratik ve uzmanlaşma sürecine iyi yönde katkı sağlar.
Yapay Zeka Mühendisliği Dersleri Nelerdir?
Yapay zeka mühendisliği dersleri bölümün doğası gereği son derece kapsamlıdır. Üniversiteden üniversiteye müfredat değişiklik gösterebilir. Şimdi ise genel manada sizi neyin beklediğini anlamanız için bu bölüm için yaygın şekilde işlenen dersleri inceleyelim. İlk adımda bilgisayar mühendisliği ve türevi bölümlerinde olan bilgisayar programlama dersi ile giriş yaparsınız. Bu derste algoritmalar, akış şemaları, veri tipleri, değişkenler, veri yapıları ve fonksiyonlar gibi kod yazma mantığının temeli olan birçok konu hakkında bilgi sahibi olursunuz. Bilgisayar bilimleri için ayrık matematik dersinde ise algoritma tasarımı yaparken kullanacağınız bileşenleri öğrenirsiniz. Kümeler, bağıntı ve fonksiyonlar, graflar ve sayılar teorisi gibi konularla algoritmik düşünme konseptine alışırsınız. Problem çözme becerileriniz gelişir. Algoritmanın nasıl çalıştığını anlayabilmek için birçok argümandan yararlanırsınız. Bilgisayar bilimleri için ayrık matematik dersi okul hayatınız boyunca işleyeceğiniz çoğu ders için destekleyici bir tuğla görevi görecektir. Veri yapıları dersinde ise verilerin nasıl tutulduğu ve işlendiğine odaklanır. Ders içeriğini veriye dair temel kavramlar, doğrusal veri yapıları, doğrusal olmayan veri yapıları, algoritmalar, veri tabanları ve derleyiciler gibi konular oluşturur. Sistem programlama dersinde ise bilgisayar sistemlerinin yapısı ile başlanır ve öğelerin nasıl çalıştığı üzerinde durulur. Ek olarak işletim sistemleri, düşük seviyeli programlama, donanım etkileşimi ve sistem performansı gibi içerikler de bu derse dahildir. Eğitimin ilerleyen dönemlerinde ise yapay öğrenme, veri madenciliği, görüntü işleme ve doğal dil işleme gibi dersler yer alır. Yapay öğrenme dersi kişiye öğrenme sistemlerini nasıl tasarlayacağı hakkında kazanımlar verir. Veri madenciliği dersinde ise veri hazırlama, veri analiz teknikleri, algoritmada kullanımı ve veri ön işleme konuları yer alır. Bu yazıda bahsedeceğim son ders olan görüntü işleme ise bilgisayarın görüntüleri nasıl işlediği konusu etrafında şekillenir. Görüntü oluşumundan görüntü işlemede kullanılan matematiksel kavramlara kadar birçok konu detaylı bir şekilde açıklanır.
Yapay Zeka Mühendisleri Ne İş Yapar?
Yapay zeka mühendisliği bölümüne olan ilgi her geçen gün daha da artmaya başlamıştır. Bölümün popülaritesinin artmasının iki göze çarpan nedeni vardır. Bu nedenler iş imkanları ve maaş ölçeğidir. Yapay zeka mühendisliği maaşları bazı meslek gruplarına nazaran daha tatmin edicidir. Bir yapay zeka mühendisinin birden fazla uzmanlık alanı olduğu için de çalışabileceği iş alanları son derece çeşitlidir. Bir yapay zeka mühendisi olarak sağlık, finans, perakende ve otomotiv gibi birbirinden farklı birçok alanda çalışabilme imkanınız doğar. İş imkanlarıyla aynı çeşitlilikte teknik yeteneğinizin de olması gerekir. Eğer yazılım kariyerinizin başında iseniz ve henüz ne yapmanız gerektiğini bilmiyorsanız yapacağınız ilk şey araştırma olmalı. Bu alana yönelmeden diğer konseptler hakkında da bilgi sahibi olmanız sizin yararınıza olacaktır. Alanınızı seçtikten sonra Mobile App developer eğitimi yoğunlaştırılmış bootcampler ya da yapay zeka mühendisliği lisans programı gibi eğitimlerle öğrenim sürecine ilk adımı atabilirsiniz.
Kaynakça Carnegie Mellon University. (n.d.). Artificial intelligence engineering. Software Engineering Institute. https://www.sei.cmu.edu/our-work/artificial-intelligence-engineering/#:~:text=AI%20Engineering%20is%20a%20field,human%20needs%20for%20mission%20outcomes Wikipedia. (2024, Ağustos 28). Yapay zekâ mühendisliği. Wikipedia. https://tr.wikipedia.org/wiki/Yapay_zek%C3%A2_m%C3%BChendisli%C4%9Fi Amazon Web Services. (n.d.). What is artificial intelligence? AWS. https://aws.amazon.com/tr/what-is/artificial-intelligence/ Tableau. (n.d.). History of artificial intelligence. Tableau Data Insights. https://www.tableau.com/data-insights/ai/history TOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi. (n.d.). Yapay zekâ mühendisliği ders müfredatı. TOBB ETÜ. https://etu.edu.tr/tr/bolum/yapay-zeka-muhendisligi/ders-mufredati TechTarget. (2024, Ekim 10). How to become an artificial intelligence engineer. TechTarget. https://www.techtarget.com/whatis/feature/How-to-become-an-artificial-intelligence-engineer#:~:text=AI%20engineers%20must%20be%20experts,program%20interface%20(API)%20calls