2024'te Yeni Başlayanlar İçin Yapay Zeka Eğitimi | Uzmanlardan Yapay Zeka Eğitimini Öğrenin

Bu Yapay Zeka eğitimi, Yapay Zeka kavramları hakkında temel ve orta düzey bilgiler sağlar. Tamamen yeni başlayan öğrencilere ve çalışan profesyonellere yardımcı olmak için tasarlanmıştır. Bu eğitimde odak noktamız yapay zeka olacak, makine öğrenimi hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız bu eğitime göz atabilirsiniz. Yeni başlayanlar için Makine Öğrenimi eğitimini tamamlayın.

Bu süreçte Yapay Zeka eğitimiyapay zekanın anlamı, yapay zekanın seviyeleri, yapay zekanın neden önemli olduğu, çeşitli uygulamaları, yapay zekanın geleceği ve daha fazlası gibi çeşitli kavramlara bakacağız.

Genellikle yapay zeka alanında çalışmak için çok fazla deneyime sahip olmanız gerekir. Böylece yapay zeka ile ilişkili çeşitli iş profillerini de tartışacağız ve sonuçta ilgili deneyimi kazanmanıza yardımcı olacağız. İhtiyaç duyulan becerileri öğrenmek ve elde etmek mümkün olduğundan, yapay zeka alanına katılmadan önce belirli bir altyapıdan olmanıza gerek yoktur. Veri Bilimi terimleri, Yapay Zeka (AI) ve Makine öğrenimi aynı alana girer ve birbiriyle bağlantılıdır; kendilerine özgü uygulamaları ve anlamları vardır. Basitçe söylemek gerekirse yapay zeka, makinelerin insan zekasını kopyalayarak akıl yürütmesini sağlamayı amaçlamaktadır. Yapay zeka süreçlerinin temel amacı makinelere deneyimlerden öğretmek olduğundan, doğru bilgilerin beslenmesi ve kendi kendini düzeltmesi çok önemlidir.

Yapay Zeka Nedir?

Bu sorunun cevabı kime sorduğunuza bağlı olacaktır. Teknoloji konusunda geçici bir anlayışa sahip olan sıradan bir kişi, bunu robotlara bağlayacaktır. Bir yapay zeka araştırmacısına yapay zeka hakkında soru sorduğunuzda, bunun açıkça talimat verilmesine gerek kalmadan sonuçlar üretebilen bir dizi algoritma olduğunu söyleyecektir. Bu cevapların her ikisi de doğrudur. Özetlemek gerekirse Yapay Zeka:

• İnsanlar tarafından yaratılmış akıllı bir varlık.
• Açıkça talimat verilmeden görevleri akıllıca yerine getirme yeteneğine sahiptir.
• Akılcı ve insanca düşünüp hareket edebilen.

Yapay Zekanın özünde, makinelerde insan zekasını yaratmayı veya kopyalamayı amaçlayan bir bilgisayar bilimi dalıdır. Peki bir makineyi akıllı yapan şey nedir? Birçok yapay zeka sistemi makine öğrenimi yardımıyla desteklenmektedir ve derin öğrenme algoritmalar. Yapay zeka sürekli gelişiyor; geçmişte yapay zekanın bir parçası olarak kabul edilen şeye artık yalnızca bir bilgisayar işlevi olarak bakılabilir. Örneğin, geçmişte hesap makinesinin yapay zekanın bir parçası olduğu düşünülebilirdi. Artık basit bir fonksiyon olarak kabul ediliyor. Benzer şekilde yapay zekanın da çeşitli seviyeleri vardır, bunları anlayalım.

Yapay Zeka Neden Önemli?

Yapay Zekanın amacı, insan yeteneklerine yardımcı olmak ve geniş kapsamlı sonuçları olan gelişmiş kararlar almamıza yardımcı olmaktır. Teknik açıdan bakıldığında yapay zekanın ana hedefi budur. Yapay zekanın önemine daha felsefi bir perspektiften baktığımızda, insanların ağır emeklerden uzak, daha anlamlı hayatlar yaşamalarına yardımcı olma potansiyeline sahip olduğunu söyleyebiliriz. Yapay zeka aynı zamanda birbirine bağlı bireyler, şirketler, devletler ve uluslardan oluşan karmaşık ağların tüm insanlığa faydalı olacak şekilde yönetilmesine de yardımcı olabilir.

Şu anda Yapay Zeka, insan çabasını kolaylaştırmak ve daha iyi kararlar almamıza yardımcı olmak için son bin yılda icat ettiğimiz tüm farklı araç ve teknikler tarafından paylaşılmaktadır. Yapay Zeka, çekişmeyi, eşitsizliği ve insanların acılarını ortadan kaldırmayı umarak, hayatlarımızı sürdürme biçimimizi katlanarak değiştirecek çığır açan araçlar ve hizmetler icat etmemize yardımcı olacak böyle bir yaratımdır.

Bu tür sonuçlara henüz çok uzağız. Ama gelecekte ortaya çıkabilir. Yapay Zeka şu anda çoğunlukla şirketler tarafından süreç verimliliklerini artırmak, kaynak ağırlıklı görevleri otomatikleştirmek ve elimizdeki verilere dayanarak iş tahminleri yapmak için kullanılıyor. Gördüğünüz gibi yapay zeka bizim için birçok açıdan önemli. Dünyada yeni fırsatlar yaratıyor, üretkenliğimizi artırmamıza yardımcı oluyor ve çok daha fazlasını sağlıyor. 

Yapay Zekanın Tarihi

Akıllı varlıklar kavramı uzun zamandır ortalıkta dolaşıyor ve artık eğitimde yapay zeka, otomotiv, bankacılık ve finans, yapay zeka sağlık hizmetleri gibi birçok sektörde kendine yer buldu. Çinli ve Mısırlı mühendisler gibi eski Yunanlıların da robotlarla ilgili mitleri vardı. otomatlar üretti. Ancak modern yapay zekanın başlangıcı, klasik filozofların insan düşüncesini sembolik bir sistem olarak tanımlamaya çalıştıkları zamana kadar uzanıyor. 1940'lı ve 50'li yıllar arasında çeşitli alanlardan bir avuç bilim insanı yapay bir beyin yaratma olasılığını tartıştı. Bu, 1956'da New Hampshire, Hannover'deki Dartmouth College'da bir konferansta akademik bir disiplin olarak kurulan yapay zeka araştırma alanının yükselişine yol açtı. Kelime, artık Yapay Zekanın babası olarak kabul edilen John McCarthy tarafından türetildi.

Onlarca yıldır iyi finanse edilen küresel çabalara rağmen, bilim insanları makinelerde zeka yaratmanın son derece zor olduğunu gördü. 1970'lerin ortaları ile 1990'ların ortaları arasında bilim insanları, yapay zeka araştırmaları için ciddi bir finansman sıkıntısıyla uğraşmak zorunda kaldı. Bu yıllar 'Yapay Zeka Kışları' olarak bilinmeye başlandı. Ancak 1990'ların sonlarında Amerikan şirketleri bir kez daha yapay zekayla ilgilenmeye başladı. Dahası, Japon hükümeti de yapay zekanın ilerlemesi için beşinci nesil bir bilgisayar geliştirme planlarını gündeme getirdi. Nihayet 1997'de IBM'in Deep Blue'su, dünya satranç şampiyonu Garry Kasparov'u yenen ilk bilgisayarı yendi.

Yapay zeka ve teknolojisi ilerlemeye devam ettikçe (büyük ölçüde bilgisayar donanımındaki gelişmeler nedeniyle), şirketler ve hükümetler de onun yöntemlerini diğer dar alanlarda başarıyla kullanmaya başladı. Son 15 yılda Amazon, Google, Baidu ve daha pek çok şirket yapay zeka teknolojisinden büyük bir ticari avantaj elde etmeyi başardı. Günümüzde yapay zeka, kullandığımız birçok çevrimiçi hizmetin içine yerleştirilmiştir. Sonuç olarak teknoloji sadece her sektörde rol oynamakla kalmadı, aynı zamanda borsanın da büyük bir bölümünü yönlendirmeyi başardı. 

Günümüzde Yapay Zeka, bu yazımızda detaylı olarak ele alacağımız Yapay Genel Zeka, Yapay Dar Zeka ve Yapay Süper Zeka olmak üzere alt alanlara ayrılmaktadır. Ayrıca AI ve AGI arasındaki farkı da tartışacağız.

Yapay Zeka Seviyeleri

Yapay Zeka üç ana seviyeye ayrılabilir:

1. Yapay Dar Zeka
2. Yapay Genel Zeka
3. Yapay Süper Zeka

Yapay Dar Zeka (ANI)

Dar yapay zeka veya zayıf yapay zeka olarak da bilinen Yapay dar zeka, hedef odaklıdır ve tekil görevleri gerçekleştirmek üzere tasarlanmıştır. Bu makineler her ne kadar akıllı görünse de minimum sınırlamalarla çalışıyorlar ve bu nedenle zayıf yapay zeka olarak adlandırılıyorlar. İnsan zekasını taklit etmez; belirli parametrelere dayalı olarak insan davranışını uyarır. Dar yapay zeka, görevleri gerçekleştirmek için NLP'den veya doğal dil işlemeden yararlanır. Bu, sohbet robotları ve Siri gibi konuşma tanıma sistemleri gibi teknolojilerde açıkça görülmektedir. Derin öğrenmeden yararlanmak, gelecekteki deneyiminizi daha iyi hale getirmek için verilerinizi depolayan sanal asistanlar gibi kullanıcı deneyimini kişiselleştirmenize olanak tanır. 

Zayıf veya dar yapay zeka örnekleri:

1. Siri, Alexa, Cortana
2. IBM'in Watson'ı
3. Kendinden sürmeli arabalar
4. Yüz tanıma yazılımları
5. E-posta spam filtreleri 
6. Tahmin araçları 

Yapay Genel Zeka (AGI)

Güçlü yapay zeka veya derin yapay zeka olarak da bilinen yapay genel zeka, makinelerin sorunları çözmek için zekalarını uygulama yeteneğini sergilerken insan zekasını taklit edebildiği konsepti ifade eder. Bilim insanları henüz bu zeka seviyesine ulaşamadı. Bu zeka seviyesine ulaşabilmek için ciddi araştırmaların yapılması gerekiyor. Bilim adamlarının, makinelerin bir dizi bilişsel yeteneği programlayarak bilinçli hale gelebileceği bir yol bulmaları gerekecek. Derin yapay zekanın birkaç özelliği:

• Tanıma
• Geri çağırmak 
• Hipotez testi 
• Hayal
• analoji
• Ima

Güçlü yapay zekanın öngörülebilir gelecekte ilerlemeye devam edip etmeyeceğini tahmin etmek zordur, ancak konuşma ve yüz tanımanın sürekli ilerleme göstermesi nedeniyle yapay zekanın bu seviyesinde de büyüme bekleyebileceğimize dair ufak bir ihtimal var. 

Yapay Süper Zeka (ASI)

Şu anda süper zeka sadece varsayımsal bir kavramdır. İnsanlar gelecekte böyle bir yapay zekanın geliştirilmesinin mümkün olabileceğini varsayıyor ancak şu anki dünyada böyle bir şey yok. Süper zeka, makinenin insan yeteneklerini aştığı ve kendinin farkına vardığı seviye olarak bilinebilir. Bu kavram birçok filme ve bilim kurgu romanlarına ilham kaynağı olmuştur; burada kendi hislerini ve hislerini geliştirme yeteneğine sahip robotlar insanlığı bile istila edebilir. Kendi duygularını oluşturabilecek ve varsayımsal olarak sanatta, sporda, matematikte, bilimde ve daha birçok alanda insanlardan daha iyi olabilecektir. Bir süper zekanın karar verme yeteneği insanınkinden daha üstün olacaktır. Yapay süper zeka kavramı henüz bizim için bilinmiyor, sonuçları tahmin edilemiyor ve etkisi henüz ölçülemiyor. 

Şimdi zayıf yapay zeka ile güçlü yapay zeka arasındaki farkı anlayalım. 

Yapay Zeka Uygulamaları

Yapay zeka günümüzde birçok sektöre ve alana girmiştir. Oyunlardan sağlık hizmetlerine kadar yapay zekanın kullanımı büyük ölçüde arttı. Google Haritalar uygulamalarının ve iPhone'daki gibi yüz tanımanın, çalışmak için yapay zeka teknolojisini kullandığını biliyor muydunuz? Yapay zeka her yerde ve günlük hayatımızın sandığımızdan daha fazla bir parçası. Yapay zeka hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız, PGP Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi Kursu tarafından teklif edildi Harika Öğrenme. İşte Yapay Zekanın birkaç uygulaması.

202 Yılının En İyi Yapay Zeka Uygulamaları4

1. Google'ın yapay zeka destekli tahminleri (Google Haritalar)
2. Araç paylaşımı uygulamaları (Uber, Lyft)
3. Ticari Uçuşlarda Yapay Zeka Otomatik Pilot
4. E-postalardaki spam filtreleri
5. İntihal denetleyicileri ve araçları
6. Yüz tanıma
7. Arama önerileri
8. Sesten metne dönüştürme özellikleri
9. Akıllı kişisel asistanlar (Siri, Alexa)
10. Dolandırıcılığa karşı koruma ve önleme

Artık bunların yapay zekanın uygulandığı alanlar olduğunu biliyoruz. Bunları daha ayrıntılı olarak anlayalım. Google, trafik tahminlerinin doğruluğunu artırmak için DeepMind ile ortaklık kurdu. Canlı verilerin yanı sıra geçmiş trafik verilerinin de yardımıyla yapay zeka teknolojisi ve makine öğrenimi algoritmaları aracılığıyla doğru tahminler yapabiliyorlar. Akıllı bir kişisel asistan, verdiğimiz komutlara göre görevleri yerine getirebilir. Bu bir yazılım aracısıdır ve mesaj gönderme, Google araması yapma, sesli not kaydetme, sohbet robotları ve daha fazlası gibi görevleri gerçekleştirebilir. 

Yapay Zekanın Hedefleri

Şu ana kadar yapay zekanın ne anlama geldiğini, farklı yapay zeka düzeylerini ve uygulamalarını gördünüz. Peki yapay zekanın hedefleri nelerdir? Yapay zeka aracılığıyla ulaşmayı hedeflediğimiz sonuç nedir? Genel amaç, makinelerin ve bilgisayarların akıllıca öğrenmesine ve çalışmasına olanak tanımak olacaktır. Yapay zekanın diğer hedeflerinden bazıları şunlardır:

1. Problem çözme: Araştırmacılar, insanların bir bulmacayı çözerken kullandığı adım adım süreci taklit edebilen algoritmalar geliştirdi. 1980'lerin sonlarında ve 1990'larda araştırmalar, eksik veya belirsiz bilgilerle başa çıkmak için yöntemlerin geliştirildiği bir aşamaya ulaştı. Ancak zor problemler için çok büyük hesaplama kaynaklarına ve hafıza gücüne ihtiyaç vardır. Bu nedenle verimli problem çözme algoritmaları arayışı yapay zekanın hedeflerinden biridir.

2. Bilgi gösterimi: Makinelerin kapsamlı bilgi gerektiren sorunları çözmesi bekleniyor. Bu nedenle bilgi temsili yapay zekanın merkezinde yer alır. Yapay zeka nesneleri, özellikleri, olayları, nedenleri ve sonuçları ve çok daha fazlasını temsil eder. 

3. Planlama: Yapay zekanın hedeflerinden biri akıllı hedefler belirlemek ve bu hedeflere ulaşmak olmalıdır. Eylemlerin değişimi nasıl etkileyeceği ve mevcut seçeneklerin neler olduğu hakkında tahminlerde bulunabilmek. Bir yapay zeka aracısının çevresini değerlendirmesi ve buna göre tahminlerde bulunması gerekecektir. Planlamanın önemli olmasının nedeni budur ve yapay zekanın bir hedefi olarak düşünülebilir. 

4. Öğrenme: Yapay zekanın temel kavramlarından biri olan makine öğrenimi, deneyim yoluyla zaman içinde gelişmeye devam eden bilgisayar algoritmalarının incelenmesidir. ML'nin farklı türleri vardır. Yaygın olarak bilinen türleri Denetimsiz Makine Öğrenimi ve Denetimli Makine Öğrenimidir. Bu kavramlar hakkında daha fazla bilgi edinmek için blogumuzu okuyabilirsiniz. ML'nin anlamı ve nasıl çalıştığı. 

5. Sosyal Zeka: Duygusal hesaplama, esasen insan çabalarını yorumlayabilen, tanıyabilen ve işleyebilen sistemlerin incelenmesidir. Bilgisayar bilimi, psikoloji ve bilişsel bilimin bir birleşimidir. Algoritmalar oluşturmadan önce bu alanları anlamak önemli olduğundan sosyal zeka yapay zekanın bir başka hedefidir. 

Dolayısıyla yapay zekanın genel amacı, yukarıdaki hedefleri birleştirebilecek teknolojiler yaratmak ve verimli çalışmamıza, daha hızlı karar almamıza ve güvenliği artırmamıza yardımcı olabilecek akıllı bir makine yaratmaktır. 

Yapay Zeka Alanında İşler

Indeed'e göre yapay zeka becerilerine olan talep son üç yılda iki kattan fazla arttı. Yapay zeka alanındaki iş ilanları %119 arttı. Bir görüntü işleme algoritmasını eğitme görevi bugün birkaç dakika içinde yapılabilirken, birkaç yıl önce bu görevin tamamlanması saatler alırdı. Piyasadaki vasıflı profesyonelleri bugün mevcut açık iş sayısıyla karşılaştırdığımızda, yapay zeka alanında vasıflı profesyonel sıkıntısı olduğunu görebiliriz.

Bayes Ağı, sinir ağları, bilgisayar bilimi (programlama dilleri hakkındaki bilgiler dahil), fizik, robotik, matematik ve istatistiksel kavramlar, yapay zeka alanında bir kariyere derinlemesine dalmadan önce kişinin bilmesi gereken birkaç beceridir. Yapay zeka alanında kariyer yapmak isteyen biriyseniz mevcut çeşitli iş rollerinin farkında olmalısınız. Yapay zeka dünyasındaki farklı iş rollerine ve her bir iş rolü için kişinin hangi becerilere sahip olması gerektiğine daha yakından bakalım. 

Ayrıca Oku: Yapay Zeka Mülakat Soruları 2020

1. Makine Öğrenim Mühendisi

Veri Bilimi veya uygulamalı araştırma geçmişinden gelen biriyseniz, bir yöneticinin rolü Makine Öğrenim Mühendisi sizin için uygundur. Python, Java gibi birden fazla programlama dilini anladığınızı göstermelisiniz. Tahmine dayalı modeller hakkında bilgi sahibi olmak ve devasa veri kümeleriyle çalışırken Doğal Dil İşleme'den yararlanabilmek faydalı olacaktır. IntelliJ ve Eclipse gibi yazılım geliştirme IDE araçlarına aşina olmak, bir makine öğrenimi mühendisi olarak kariyerinizi daha da ilerletmenize yardımcı olacaktır. Diğer sorumlulukların yanı sıra esas olarak çeşitli makine öğrenimi projelerinin oluşturulmasından ve yönetilmesinden sorumlu olacaksınız.

Bir makine öğrenimi mühendisi olarak yıllık ortalama 114,856 ABD doları maaş alacaksınız. Şirketler, ilgili alanda yüksek lisans derecesine sahip ve makine öğrenimi kavramları, Java, Python ve Scala hakkında derinlemesine bilgi sahibi, yetenekli profesyoneller arıyor. Gereksinimler işe alım şirketine bağlı olarak değişecektir ancak analitik beceriler ve bulut uygulamaları bir artı nokta olarak görülmektedir. 

2. Veri Bilimcisi 

Bir Veri Bilimcisi olarak görevleriniz arasında makine öğrenimi ve tahmine dayalı analiz araçlarından yararlanarak büyük ve karmaşık veri kümelerinin toplanması, analiz edilmesi ve yorumlanması yer alır. Veri Bilimcileri ayrıca daha fazla analiz ve yorumlama için verilerin toplanmasını ve temizlenmesini sağlayan algoritmalar geliştirmekten de sorumludur. Yıllık medyan Veri Bilimcisi maaşı 120,931 Dolardır ve gerekli beceriler aşağıdaki gibidir: 

• kovan
• Hadoop'un
• Harita indirgeme
• Domuz
• Kıvılcım
• Python
• Scala
• SQL 

Gerekli beceriler şirketten şirkete ve deneyim seviyenize bağlı olarak değişebilir. Çoğu işe alım şirketi, veri bilimi veya bilgisayar bilimi alanında yüksek lisans veya doktora derecesi arar. Yapay zeka geliştiricisi olmak isteyen bir Veri Bilimcisiyseniz, ileri düzeyde bir bilgisayar bilimi diplomasının faydalı olduğu kanıtlanır. Yapılandırılmamış verileri anlama yeteneğine sahip olmanız ve güçlü analitik ve iletişim becerilerine sahip olmanız gerekir. Bulguları iş liderleriyle paylaşmaya çalışacağınız için bu beceriler çok önemlidir. 

3. İş Zekası Geliştiricisi 

Yapay zekadaki farklı iş rollerine baktığınızda, İş Zekası (BI) geliştiricisi pozisyonunu da içerir. Bu rolün amacı iş ve pazar eğilimlerini belirlememize yardımcı olan karmaşık veri kümelerini analiz etmektir. Bir BI geliştiricisinin yıllık ortalama maaşı 92,278 Dolardır. Bir BI geliştiricisi, bulut tabanlı veri platformlarındaki karmaşık verilerin tasarlanması, modellenmesi ve sürdürülmesinden sorumludur. Bir BI geliştiricisi olarak çalışmak istiyorsanız, analitik becerilerin yanı sıra güçlü teknik becerilere de sahip olmalısınız.

Mükemmel iletişim becerilerine sahip olmak önemlidir çünkü teknik bilgiye sahip olmayan meslektaşlarınıza çözümler aktarmaya çalışacaksınız. Ayrıca problem çözme becerilerini de göstermelisiniz. Bir BI geliştiricisinin genellikle ilgili herhangi bir alanda lisans derecesine sahip olması gerekir ve iş deneyimi de size ek puanlar verecektir. Sertifikalar oldukça arzu edilir ve ek bir kalite olarak kabul edilir. Bir BI geliştiricisinin ihtiyaç duyduğu beceriler veri madenciliği, SQL sorguları, SQL sunucusu raporlama hizmetleri, BI teknolojileri ve veri ambarı tasarımı olacaktır. 

4. Araştırma Bilimcisi 

Araştırmacı bilim insanı Yapay Zeka alanında önde gelen kariyerlerden biridir. Matematik, derin öğrenme, makine öğrenimi ve hesaplamalı istatistik gibi birden fazla disiplinde uzman olmalısınız. Adayların bilgisayar algısı, grafik modeller, pekiştirmeli öğrenme ve NLP konularında yeterli bilgiye sahip olmaları gerekmektedir. Veri Bilimcilerine benzer şekilde, araştırma bilimcilerinin bilgisayar bilimleri alanında yüksek lisans veya doktora derecesine sahip olmaları beklenmektedir. Yıllık ortalama maaşın 99,809 dolar olduğu söyleniyor. Çoğu şirket paralel hesaplama, dağıtılmış hesaplama, kıyaslama ve makine öğrenimi konularında derinlemesine bilgi sahibi olan birini arıyor. 

5. Büyük Veri Mühendisi/Mimarı 

Büyük Veri Mühendisi/Mimarlar, Yapay Zeka kapsamına giren tüm roller arasında en iyi maaşı veren işe sahiptir. Büyük Veri Mühendisi/Mimarının yıllık ortalama maaşı 151,307 dolardır. İş sistemlerinin birbirleriyle iletişim kurmasını ve veri toplamasını sağlayan bir ekosistemin geliştirilmesinde hayati bir rol oynarlar. Büyük Veri Mimarları, Veri Bilimcileriyle karşılaştırıldığında Spark ve gibi platformlarda verimli bir büyük veri ortamının planlanması, tasarlanması ve geliştirilmesi ile ilgili görevler alırlar. Hadoop'un. Şirketler genellikle C++, Java, Pythonve Scala. 

Veri madenciliği, veri goruntulemeve veri taşıma becerileri ek bir avantajdır. Diğer bir bonus ise matematik veya ilgili herhangi bir bilgisayar bilimi alanında doktora derecesi olacaktır.

Yapay Zekanın Avantajları

Dünyadaki çoğu şeyde olduğu gibi yapay zekanın da artıları ve eksileri var. Öncelikle yapay zekanın avantajlarını ve hayatımızı eski zamanlara göre nasıl kolaylaştırdığını anlayalım. 

• İnsan hatasında azalma
• 24×7 mevcut
• Tekrarlayan işlerde yardımcı olur
• Dijital yardım 
• Daha hızlı kararlar
• Rasyonel Karar Verici
• Tıbbi uygulamalar
• Güvenliği Artırır
• Etkili İletişim

Yukarıda belirtilen noktaların her birine daha yakından bakalım. 

1. İnsan hatasında azalma

Bir yapay zeka modelinde alınan tüm kararlar, bir dizi algoritma uygulandıktan sonra önceden toplanan bilgilerden alınır. Bu, hataların azaltılmasını ve doğruluk şansının daha yüksek bir doğruluk derecesi ile artmasını sağlar. İnsanların herhangi bir görevi yerine getirmesi durumunda, her zaman küçük bir hata şansı vardır. Hata yapma yeteneğine sahip olduğumuz için, hata olasılığını azaltacağından yapay zeka aracılığıyla programlardan ve algoritmalardan yararlanmak daha iyidir. 

2. 24×7 ulaşılabilir

Yapay zeka modelleri 24/7 ara vermeden, sıkılmadan çalışacak şekilde üretilmiştir. Günde altı ila sekiz saat çalışabilen ortalama bir insanla karşılaştırıldığında bu, önemli ölçüde daha verimlidir. Yenilenmek için dinlenmeye ve zamana ihtiyaç duyduğumuz için insanoğlunun daha uzun süre çalışma kapasitesi yoktur. Böylece yapay zeka 24/7 kullanılabilir ve verimliliği büyük ölçüde artırır. 

3. Tekrarlayan Çalışmalarda Yardımcı Olur

Yapay Zeka, sıradan insan görevlerini verimli bir şekilde otomatikleştirebilir. Bir teşekkür e-postası göndermekten, dağınıklığı gidermeye veya soruları yanıtlamaya kadar, giderek daha yaratıcı olmamıza yardımcı olabilir. Ayrıca belgeleri doğrulamamıza da yardımcı olabilir. Bir restoranda veya fabrikada yemek yapmak gibi tekrarlayan bir görev, insanların uzun süre çalıştıktan sonra yorulması veya ilgisiz kalması nedeniyle mahvolabilir. Yapay zeka, bu tekrarlanan görevleri verimli ve hatasız bir şekilde gerçekleştirmemize yardımcı olabilir. 

4. Dijital yardım

Oldukça ileri düzeydeki birçok kuruluş, kullanıcılarla etkileşim kurmak için dijital asistanlardan yararlanıyor. Bunu yapmak kuruluşun insan kaynakları maliyetlerinden tasarruf etmesine yardımcı olur. Chatbot'lar gibi dijital asistanlar genellikle bir kuruluşun web sitesinde kullanıcı sorgularını yanıtlamak için kullanılır. Ayrıca sorunsuz çalışan bir arayüz ve iyi bir kullanıcı deneyimi sağlar. Chatbot'lar bunun harika bir örneğidir. Hakkında daha fazla bilgi edinmek için burayı okuyun AI Chatbot nasıl oluşturulur?.

5. Daha hızlı kararlar 

Yapay zeka, bu tür diğer teknolojilerin yanı sıra, makinelerin ortalama bir insanla karşılaştırıldığında daha hızlı kararlar almasına yardımcı olabilir. Bu, eylemlerin hızlı bir şekilde gerçekleştirilmesine yardımcı olur. Bunun nedeni, programlanmış sonuçları hızlı bir şekilde sunan yapay zeka destekli makinelerin aksine, insanların karar verirken faktörleri duygular aracılığıyla analiz etme eğiliminde olmasıdır.

6. Rasyonel Karar Verici

Biz insanlar teknolojik olarak büyük ölçüde evrimleşmiş olabiliriz, ancak karar verme konusunda hâlâ duygularımızın kontrolü ele almasına izin veriyoruz. Bazı durumlarda, duygularımız devreye girmeden hızlı, etkili ve mantıklı kararlar almak gerçekten önemlidir. Yapay zeka destekli karar alma, yapay zeka algoritmaları tarafından kontrol edilir ve bu nedenle herhangi bir duygusal tutarsızlığa yer yoktur. Yapay zekanın yardımıyla verilen rasyonel kararlar, verimliliğin etkilenmemesini sağlar ve aynı zamanda bir kuruluşun üretkenlik düzeyini artırır. 

7. Tıbbi uygulamalar

Yapay zekanın tüm diğer avantajlarının yanı sıra, tıp alanında kullanımındaki en büyük uygulamalardan biri. Doktorlar, yapay zeka destekli tıbbi uygulamaların yardımıyla hastalarının sağlık risklerini değerlendirebiliyor. Radyocerrahi, tümörleri çevre dokulara zarar vermeyecek ve ek sorun yaratmayacak şekilde ameliyat etmek için kullanılıyor. Tıp uzmanları ameliyatta yapay zekayı kullanmak üzere eğitildi. Ayrıca çeşitli nörolojik bozuklukların etkili bir şekilde tespit edilmesine ve izlenmesine yardımcı olabilirler ve beyin fonksiyonlarını uyarabilirler. 

8. Güvenliği Artırır

Teknoloji ilerlemeye devam ettikçe, insanların onu dolandırıcılık veya kimlik hırsızlığı gibi etik olmayan nedenlerle kullanma şansı da artıyor. Yapay zeka, doğru şekilde ve doğru nedenlerle kullanıldığında kuruluşumuzun güvenliğini artırmada harika bir kaynak olabilir. Yapay zeka, verilerimizi ve mali durumumuzu korumak için kullanılabilir. Yapay zeka büyük ölçüde siber güvenlik alanında uygulanıyor. Kişisel verilerimizi her türlü siber tehdide veya her türlü saldırıya karşı koruma yeteneğimizi dönüştürdü. Siber Güvenlikte Yapay Zeka ve bunun nasıl yardımcı olduğu hakkında daha fazla bilgi edinin, okuyun.

9. Verimli İletişim 

Dünyanın farklı yerlerinden insanlar farklı diller konuşuyor ve bu nedenle birbirleriyle iletişim kurmakta zorlanıyorlar. Geçmişe baktığımızda, karşıdaki kişi bizimle aynı dili anlamıyorsa, insan çevirmenlerin insanların birbirleriyle iletişim kurmasına nasıl yardımcı olacağını görüyoruz. Yapay zekadan faydalandığımızda bu tür sorunlarla karşılaşmıyoruz. Doğal Dil İşleme, sistemlerin kelimeleri bir doğal dilden diğerine çevirmesine olanak tanır ve böylece aracıyı ortadan kaldırır. Bunun en iyi örneklerinden biri Google çeviri ve zaman içinde nasıl geliştiğidir. Artık kelimelerin/cümlelerin nasıl telaffuz edilmesi gerektiğine dair sesli örnekler sunuyor. Böylece doğruluğumuzu ve etkili iletişim kurma yeteneğimizi geliştiririz.

Yapay Zekanın Dezavantajları

Artık yapay zekanın avantajlarını anladığımıza göre birkaç dezavantajına göz atalım. 

• Maliyet aşımları
• Yetenek kıtlığı
• Pratik ürünlerin eksikliği
• Yazılım geliştirmede standart eksikliği
• Kötüye kullanım potansiyeli
• Makinelere son derece bağımlı
• Denetim Gerektirir

Yapay zekanın dezavantajlarına daha yakından bakalım. 

1. Maliyet aşımları

Yapay zeka destekli bir modelin operasyon ölçeği, yazılım geliştirmeyle karşılaştırıldığında çok daha yüksektir. Bu nedenle kaynakların çok daha yüksek oranda artması gerekiyordu. Bu da operasyon maliyetlerini daha yüksek seviyelere taşıyor.

2. Yetenek kıtlığı 

Yapay zeka hâlâ gelişmekte olan bir alan. Bu nedenle gerekli tüm becerilere sahip profesyonelleri bulmak kolay değildir. Yapay zeka alanında mevcut işlerin sayısı ile bu alandaki vasıflı işgücü arasında bir boşluk var. Gerekli tüm becerilere sahip birini işe almak, bir kuruluşun katlandığı maliyetleri daha da artırır.

3. Yazılım geliştirmede standart eksikliği

Yapay Zekanın gerçek değeri, farklı yapay zeka sistemlerinin daha büyük, daha değerli bir uygulama oluşturmak için bir araya gelmesiyle ortaya çıkan işbirliğinde yatmaktadır. Ancak yapay zeka yazılım geliştirmede standartların olmayışı, farklı sistemlerin birbirleriyle 'konuşmasının' zor olduğu anlamına geliyor. Yapay Zeka yazılım geliştirmenin kendisi bu nedenle yavaş ve pahalıdır, bu da yapay zeka gelişimine engel teşkil eder.

4. Kötüye Kullanım Potansiyeli

Yapay zeka harika şeyler başarma potansiyeline sahip ve bugün piyasada muazzam bir güce sahip. Ne yazık ki, büyük güç, kötüye kullanım potansiyelini de beraberinde getiriyor. Yapay zekanın gücü etik olmayan amaçlara sahip bir kişinin eline geçerse kötüye kullanılma olasılığı daha yüksektir.

5. Makinelere son derece bağımlı

Siri ve Alexa gibi uygulamalar günlük hayatımızın bir parçası haline geldi. Bu uygulamalara oldukça bağımlıyız ve bu uygulamalardan yardım alıyoruz, dolayısıyla yaratıcı yeteneğimiz azalıyor. Makinelere oldukça bağımlı hale geliyoruz ve basit becerileri öğrenme yeteneğimizi kaybediyoruz, dolayısıyla tembelleşiyoruz. 

6. Denetim Gerektirir

Yapay zeka algoritmalarından yararlanmanın birçok avantajı vardır ve oldukça verimlidir. Ancak aynı zamanda sürekli yardım ve denetim gerektirir. Bu algoritmalar biz onları programlamadan ve doğru çalışıp çalışmadıklarını kontrol etmeden çalışamaz. Bunun bir örneği Microsoft'un 'Tay' adlı yapay zeka sohbet robotudur. Tay, çevrimiçi konuşmalar yoluyla öğrenerek genç bir kız gibi konuşacak şekilde modellendi. Ancak temel konuşma becerilerini öğrenmeye programlandığı ve doğru ile yanlış arasındaki farkı bilmediği için internet trolleri yüzünden son derece politik ve yanlış bilgileri tweetledi.

Yapay Zekanın Geleceği

Teknolojik değişimlerden her zaman etkilenmişizdir. Şu anda tarihimizdeki en büyük yapay zeka gelişmelerinin ortasında yaşıyoruz. Yapay Zeka, teknoloji alanındaki en büyük ilerleme olarak ortaya çıktı. Bu sadece her sektörün geleceğini etkilemekle kalmadı, aynı zamanda büyük veri, robotik ve IoT gibi yeni gelişen teknolojilerin de itici gücü oldu. Yapay zekanın ilerleme hızı bu hızla devam ederse gelecekte de gelişmeye devam edeceğine şüphe yok. Dolayısıyla yapay zekanın 2020 yılı itibarıyla girilmesi gereken harika bir alan olduğunu söyleyebiliriz. Yapay zeka ve teknolojilerinin gelişmesiyle birlikte bu alanda yetenekli profesyonellere daha fazla ihtiyaç duyulacak.

Yapay zeka sertifikası size sektördeki diğer katılımcılara göre üstünlük sağlayacaktır. Yüz Tanıma, Sağlık Hizmetlerinde Yapay Zeka ve Sohbet robotları büyüme göstermeye devam ederken, başarılı bir Yapay Zeka kariyeri oluşturmak için çalışmanın şimdi tam zamanı olabilir. Sanal asistanlar biz farkında olmadan zaten gündelik hayatımızın bir parçası. Tesla gibi teknoloji devlerinin kendi kendine giden arabaları bize geleceğin nasıl görüneceğine dair bir fikir verdi. Keşfedilecek daha pek çok gelişme var, bu sadece başlangıç. Göre Dünya Ekonomik Forumu133 yılına kadar 2022 milyon yeni Yapay Zeka işinin Yapay Zeka tarafından yaratılacağı söyleniyor. Yapay Zekanın geleceği kesinlikle parlak.

Basit bir Yapay Zeka mini projesi

Projeye geçmeden önce bu konuyu gözden geçirmenizi öneririm. Makine öğrenimi Eğitimi Makine öğrenimine hiç aşina değilseniz. Ayrıca bu proje hakkında bilgi sahibi olmanız da size yardımcı olacaktır. Lojistik Regresyon algoritması.

Hayvanat Bahçesi Hayvanlarının Sınıflandırılması

Bu mini projede, hayvanat bahçesindeki hayvanları niteliklerine göre sınıflandırmak için Yapay Zekanın Makine öğrenimi alanına giren farklı algoritmalar kullanacağız. Bir hayvanat bahçesindeki 101 hayvandan oluşan Kaggle'ın bu veri setini kullanacağız. Hayvanları tanımlayan çeşitli özelliklere sahip 16 değişken vardır. 7 Sınıf Türü şunlardır: Memeli, Kuş, Sürüngen, Balık, Amfibi, Böcek ve Omurgasızlar.

Bu veri setinin amacı değişkenlere göre hayvanların sınıflandırılmasını tahmin edebilmektir. Bu veri kümesinde kullanılan çeşitli nitelikler hakkındaki bilgileri bağlantılı indirme sayfasından da bulabilirsiniz. okuyun.

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
df = pd.read_csv(r'/content/zoo.csv')
df.head()

Çıktı:

features.remove('class_type')
features.remove('animal_name')
X = df[features].values.astype(np.float32)
Y = df.class_type
X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(X, Y, test_size = 0.5, random_state = 0)

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, Y_train)
print("training accuracy :", model.score(X_train, Y_train))
print("testing accuracy :", model.score(X_test, Y_test))

Çıktı: eğitim doğruluğu: 1.0 test doğruluğu: 0.9215686274509803 

Gördüğünüz gibi model, test verilerinde %92 doğruluk elde ederek olağanüstü iyi performans gösterdi. Şimdi, yukarıdaki veri setindeki herhangi bir hayvanın özellikleri size verilmişse, onu yukarıdaki modelin yardımıyla sınıflandırabilirsiniz.

• Yapay zeka gelecekte işleri azaltacak mı?

Yapay zeka hâlâ gelişiyor. Yapay zeka alanında iyileştirme ve ilerlemeler için çok geniş bir kapsam mevcut ve değişen trendlere ayak uydurmak için bir miktar beceri geliştirme gerekli olsa da, yapay zeka büyük olasılıkla gelecekte işlerin yerini almayacak veya işleri azaltmayacak. Aslında Gartner tarafından yapılan bir araştırma, yapay zekayla ilgili işlerin 2025 yılına kadar iki milyon net yeni işe ulaşacağını öne sürüyor. Yapay zekanın benimsenmesi, bir kuruluş için görevlerin daha kolay hale getirilmesine yardımcı olacak. Sürekli değişen dünyada güncel kalabilmek için bu yeni kavramları geliştirmek ve öğrenmek gerekir.

• AI Nasıl Çalışır?

Bir yapay zeka sistemi oluşturmak, bir makinedeki insan özellikleri ve yetenekleri üzerinde tersine mühendislik yapılması ve yapabileceklerimizi aşmak için onun hesaplama becerisini kullanmanın dikkatli bir sürecidir. Yapay Zeka, çeşitli bileşenler dizisi üzerine inşa edilebilir ve aşağıdakilerin bir birleşimi olarak işlev görür:

• Felsefe
• matematik
• ekonomi bilimi
• Neuroscience
• Psikoloji
• Bilgisayar Mühendisliği
• Kontrol Teorisi ve Sibernetik
• Dilbilim

• Robotikte yapay zeka nasıl kullanılır?

Yapay Zeka ve Robotik genellikle iki farklı şey olarak görülüyor. Yapay zeka programlama zekasını içerirken robotik, fiziksel robotlar oluşturmayı içerir. Ancak iki kavram birbiriyle ilişkilidir. Robotik, yapay zeka tekniklerini ve algoritmalarını kullanır ve yapay zeka, ikisi arasındaki boşluğu doldurur. Bu robotlar kontrol edilebilir. AI programıs.

• Yapay zeka neden önemlidir?

Müzik önerileri, harita yönlendirmeleri, mobil bankacılıktan dolandırıcılığın önlenmesine kadar yapay zeka ve diğer teknolojiler devreye girdi. Yapay zeka birçok nedenden dolayı önemlidir. Yapay zekanın, insan hatasını azaltma, 24/7 kullanılabilirlik, tekrarlayan çalışmalara yardımcı olma, dijital yardım, daha hızlı kararlar ve daha fazlası gibi çeşitli avantajları vardır.

• Yapay zekadaki zayıf yöntemler nelerdir?

Zayıf yapay zeka sınırlı kapsama sahip dar bir uygulamadır. Verileri işlemek için denetimli ve denetimsiz öğrenmeyi kullanır. Örnek: Siri, Alexa.

• Yapay zekanın dalları nelerdir?

Yapay Zeka temel olarak altı bölüme ayrılabilir. Bunlar, Makine öğrenimi, sinir ağları, Derin Öğrenme, Bilgisayarla Görme, Doğal dil işleme, Bilişsel Hesaplamadır. 

• Yapay Zeka öğrenmeye nasıl başlayabilirim?

Yapay Zekayı öğrenmek için Matematik, Fen Bilimleri ve Bilgisayar Bilimleri gibi becerilere sahip olmanız gerekir. Ayrıca bazı çevrimiçi eğitimleri tercih edebilir ve Yapay Zekayı evinizin rahatlığında öğrenebilirsiniz.

• 4 tür yapay zeka nedir? 

 Yapay Zekanın dört tipik türü Reaktif Makineler, Sınırlı Bellek, Zihin Teorisi ve Kişisel Farkındalıktır.

• Yapay Zekayı öğrenmek için temel şeyler nelerdir?

Yapay Zekanın temelleri İleri Matematik ve İstatistik, programlama dili, Makine Öğrenimi ve çok fazla sabırdır. Yapay Zeka ve Makine Öğreniminin makine öğrenimi, python kodu, bilgisayar bilimi, doğal dil işleme, veri bilimi, matematik, psikoloji, sinir bilimi ve diğer birçok disiplini içerdiğini bilmelisiniz.

• Yapay zekayı öğrenmek zor mu?

 Yapay Zeka zor değildir; ancak bunun için zaman harcamanız gerekecektir. Ne kadar çok proje üzerinde çalışırsanız o kadar başarılı olursunuz. Yapay zekayı öğrenmek için becerilerin yanı sıra kararlılığa da ihtiyacınız var.

Bu bizi Yapay Zeka dersinin sonuna getiriyor. Burada bir AIML hakkında ücretsiz kurs Bu, temellerinizi daha güçlü hale getirmenize yardımcı olabilir.

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
• PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
• PlatoESG. karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
• PlatoSağlık. Biyoteknoloji ve Klinik Araştırmalar Zekası. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://www.mygreatlearning.com/blog/artificial-intelligence-tutorial/