Yapılan araştırmalar, yapay zekanın 2022 yılına kadar 3,9 trilyon ABD doları tutarında bir iş değeri yaratacağını göstermektedir. Dahası, yapay zekanın, bilgi işlem gücü, kapasitesi, hızı ve veri çeşitliliğindeki ilerlemelerin yanı sıra derin sinir ağlarının (DNN) daha da gelişmesi nedeniyle önümüzdeki on yıl için en yıkıcı teknoloji kategorisi olması bekleniyor. Bu büyüme, yapay zeka mühendisliği de dahil olmak üzere bir dizi ilgili disiplinde yetenek talebini körüklemektedir.

Peki ama yapay zeka mühendisliği nedir? Bu soruyu yanıtlamadan önce, biraz geri çekilip yapay zekânın evrimine ve yeni beceriler gerektiren yeni iş yapma biçimlerini nasıl mümkün kıldığına bakmakta fayda var.

Yapay Zekaya (AI) Bir Bakış

Basit bir ifadeyle yapay zeka, makineler ve sistemler tarafından sergilenen ve insanlarınkine benzeyen davranış veya faaliyetlerdir. Bir bilgisayar sistemi söz konusu olduğunda, yapay zekanın insan davranışını taklit etme yeteneği, geçmiş faaliyetlerin ve verilerin toplanıp analiz edilmesinden kaynaklanır.

Her yeni bilgiyle birlikte makine, önceki hataların yeniden ortaya çıkmaması için kendi üzerinde düzeltmeler yapabilir ve yeni girdileri işlemek için kendi üzerinde gerekli ayarlamaları yapabilir. Bu yaklaşım, yapay zeka sistemlerinin görsel algılama, konuşma tanıma, karar verme ve farklı diller arasında çeviri gibi normalde insan zekası gerektiren görevleri yerine getirmesini sağlar.

Yapay zeka kavramının hayata geçirilmesinin kökleri 20. yüzyıla, 1943 yılında McCullough ve Pitts tarafından ilk “Yapay Nöronların” keşfine dayanmaktadır. Nöron tabanlı ilk ağ bilgisayarı olan SNARL, 1950 yılında Marvin Minsky ve Dean Edmonds adlı iki Harvard lisans öğrencisi tarafından inşa edilmiştir.

Teknoloji, yapay zekaya olan ilginin yeniden canlanması 1980’lerin ortalarından günümüze kadar daha sürekli gelişimini tetikleyene kadar önümüzdeki birkaç on yıl boyunca bir dizi zirve ve durgunluk yoluyla gelişti.

Yapay Zeka Ekosistemi

Yapay zeka, teknolojinin ona sahip olan veya onu kullanan insanlara göre sahip olduğu elektronik, dijital veya mekanik avantajlardan yararlanmak için onu üreten insanlar tarafından yapılan bir girişimi temsil eder. Bu, hız (fiziksel reaksiyonlar veya hesaplama), güç, sürekli ve tekrarlayan eylemler için bir kapasite veya aksi takdirde insan sağlığı için zararlı veya tehlikeli olabilecek ortamlara dayanma yeteneği açısından olabilir.

Bu amaçlara ulaşmada bir dizi tamamlayıcı teknoloji tipik olarak yapay zeka ile ilişkilendirilir. Makine öğrenimi (ML), bilgisayarların geçmiş ve güncel verilerden öğrenmesini sağlamak için istatistiksel teknikler ve karmaşık matematiksel formüller kullanan bir yapay zeka dalıdır. Özellikle insan beyninin yapısını ve işlevlerini taklit eden algoritmalarla ilgilenen makine öğreniminin bir alt dalı derin öğrenme olarak bilinir. Doğal dil işleme (NLP), insanlar ve makineler arasındaki etkileşimleri kolaylaştırmak için konuşma tanıma ve diğer teknikleri kullanan yapay zekanın bir bilgi işlem koludur.

Veri analizi ile birleştirildiğinde, AI ve ML, iş planlaması gibi stratejik amaçlar veya önleyici bakım gibi pratik uygulamalar için tahminler sağlayabilen bir teknik olan tahmine dayalı analitiği kolaylaştırır. Bu teknolojiler, yazılımın içine gömüldüğünde tıp sektörü, jeolojik keşif ve askeri uygulamalar gibi alanlarda uygulayıcılara yardımcı olan uzman sistemlere yol açabilir.

Yapay Zeka Mühendisliği Nedir?

Özünde yapay zeka mühendisliği, yapay zeka uygulamaları ve tekniklerinin geliştirilmesinde algoritmaların, bilgisayar programlamanın, sinir ağlarının ve diğer teknolojilerin kullanılmasıdır. Bu teknikler ve uygulamalar tipik olarak ticarette, bilimde ve yaşamın diğer yönlerinde pratik kullanımlara sahip olacaktır.

Bu nedenle bir yapay zeka mühendisi, çeşitli kaynaklardan verimli bir şekilde veri çıkarabilmeli, algoritmalar tasarlayabilmeli, makine öğrenimi modelleri oluşturup test edebilmeli ve ardından karmaşık görevleri yerine getirebilen yapay zeka destekli uygulamalar oluşturmak için bu modelleri kullanabilmelidir.

Eğitim Gereklilikleri

Örgün eğitim açısından, bir lisans derecesi genellikle yapay zeka mühendisi olma yolundaki temel ilk adımdır. Bu kariyer yolu için iyi bir temel sağlayan konular arasında bilgisayar bilimleri, matematik, bilgi teknolojisi, istatistik, finans ve ekonomi yer alır.

Veri bilimi, makine öğrenimi ve doğal dil işleme gibi daha uzmanlaşmış konular, üniversiteler, kodlama okulları ve lisans düzeyindeki diğer eğitim kurumlarından sertifika programları olarak yapay zeka mühendisliği adaylarına sunulmaktadır. Makine öğrenimi, derin öğrenme veya veri bilimi için endüstri sertifikaları da bir seçenektir.

Göreceğimiz gibi, bilgisayar programlama yapay zeka mühendisliğinin hayati bir unsurudur ve Python, Django, JavaScript, CSS, HTML 5, Numpy ve yapay zeka ve veri analitiği alanındaki diğerleri gibi dillerde resmi eğitim kesin bir artıdır.

Lisansüstü düzeyde, bilgisayar bilimi, matematik, bilişsel bilim veya veri bilimi alanlarında yüksek lisans derecesi, adayları yapay zeka mühendisliğinin daha teknik yönlerine hazırlayabilir. Resmi iş nitelikleri, müstakbel yapay zeka mühendislerini sektörde çalışmanın stratejik ve ticari yönlerine hazırlamaya yardımcı olabilir.

Yapay Zeka Mühendisliği için Gerekli Beceriler

Bir yapay zeka mühendisinin işini etkili bir şekilde yapması için gereken yetenekler üç geniş kategoriye ayrılır: teknik beceriler, iş becerileri ve sosyal beceriler.

Teknik Beceriler

Algoritmalar, makine öğrenimi, sinir ağları ve yapay zeka ile ilgili diğer teknolojilerle çalışmak için bir yapay zeka mühendisinin programlama konusunda iyi olması ve yazılım geliştirme yaşam döngüsü, kodlama teknikleri ve en iyi uygulamalar hakkında kapsamlı bir anlayışa sahip olması gerekir.

Python, R, Java ve C++ gibi programlama dilleri, yapay zeka modellerinin oluşturulması ve uygulanması için gereklidir. Başlıca yapay zeka programlama dillerinden en az birinin bilinmesi bir zorunluluktur ve temel dillerden birkaçına aşina olmak, yapay zeka mühendislerine her bir görev için en iyi araçları seçme seçeneği sunar. Örneğin Python, genel yapay zeka, makine öğrenimi, doğal dil işleme ve derin öğrenme alanlarında uygulama alanı bulmaktadır. R, yapay zekada en yaygın kullanılan programlama dillerinden biridir ve genellikle derin öğrenme uygulamalarını destekler. Ayrıca vektör hesaplama, fonksiyonel programlama ve nesne yönelimli programlamada da bir araçtır.

Doğrusal cebir, olasılık ve istatistik alanlarındaki matematiksel beceriler, yapay zeka mühendislerinin Gizli Markov, Naive Bayes, Gauss karışım modelleri ve doğrusal diskriminant analizi gibi farklı yapay zeka modellerini anlamalarını ve uygulamalarını sağlar. Kendileri de karmaşık matematiksel formüller olan doğrusal regresyon, KNN, Naive Bayes ve Destek Vektör Makinesi gibi makine öğrenimi algoritmalarının anlaşılması, yapay zeka mühendislerinin makine öğrenimi modelleri geliştirmesini ve uygulamasını sağlar. Benzer şekilde, derin öğrenme algoritmaları ve çeşitli sinir ağları (konvolüsyonel, tekrarlayan, vb.) hakkında bilgi sahibi olmak, yapay zeka mühendislerine yapılandırılmamış verilerle YAPAY ZEKA modelleri oluşturmak için gerekli becerileri sağlar.

Terabayt veya petabayt hacimlerindeki akış veya gerçek zamanlı üretim verileri, endüstride yapılan yapay zeka mühendisliği çalışmalarının çoğunun ortamını oluşturmaktadır. Bu nedenle yapay zeka mühendislerinin Apache Spark, Hadoop, Cassandra ve MongoDB gibi büyük veri teknolojileri hakkında biraz bilgi sahibi olmaları gerekir.
Hızı artırmak için donanım entegrasyonu gerektiren projelerde, yapay zeka mühendisleri temel algoritmalara hakim olmanın yanı sıra sınıflar, bellek yönetimi ve bağlantı kurma konularında da bilgi sahibi olmalıdır.

Doğal dil işleme alanında yapay zeka mühendisleri, büyük veri setlerini işlemek ve analiz etmek için sistemleri programlarken bilgisayar bilimi, bilgi mühendisliği, dilbilim ve yapay zekayı birleştirmelidir. Bunu yapmak için, yapay zeka mühendisi NTLK, Sentiment Analytics, Gensim, TextBlob ve CoreNLP gibi NLP’yi kolaylaştıran çeşitli dil, ses ve video kütüphanelerini ve araçlarını anlayabilmeli ve manipüle edebilmelidir. Etkili çeviri, konuşma tanıma ve görüntü sınıflandırmanın anahtarını sağladıkları için sinir ağlarının anlaşılması da gereklidir.

Hızlı prototip oluşturma ve A/B testi becerisi, yapay zeka mühendislerine çeşitli fikirleri hızlı bir şekilde yineleme ve en iyi çalışana karar verme konusunda avantaj sağlar. Bu beceri, yapay zeka alanında, belirli bir görev için doğru makine öğrenimi modelinin seçilmesinden, fiziksel bir parçanın veya montajın ölçekli bir modelinin üretilmesine ve tasarım projelerinde üç boyutlu bilgisayar modellerinin kullanılmasına kadar uzanan bir dizi uygulamaya sahiptir.

İş Becerileri

Ticari alanda, yapay zeka mühendisinin makine öğrenimi sürecinin çeşitli iş süreçlerini desteklemek için nasıl uyarlanabileceğini anlaması, teknik becerilerin işletme için değerli hale geldiği başlangıç noktasıdır. Yapay zeka mühendisi, bir makine öğrenimi modelinin ne zaman dağıtıma hazır olduğuna karar vererek ve zaman içinde doğruluğunu izleyerek, performansını yönetebilir ve ne zaman yeniden eğitilmesi veya değiştirilmesi gerektiğine karar verebilir. Bu şekilde yapay zeka mühendisleri, kurumsal kaynak planlaması (ERP) veya müşteri ilişkileri yönetimi (CRM) sistemleri gibi mevcut iş kaynaklarına makine öğrenimi yeteneklerini hızlı bir şekilde ekleyebilir.

Elbette, işletme için gerçek bir değer yaratmak için, yapay zeka mühendisliği, işletmeye özel ve ilgili uygulamalar sağlamak için tamamen teknik olanın ötesine geçmelidir. Bu da yapay zeka mühendislerinin temel işin nasıl yürüdüğünü, müşterilerin kim olduğunu, pazarın ve faaliyet ortamının koşullarını anlamalarını gerektirir. Bu tür bir anlayış, yapay zeka mühendislerinin teknik fikirlerini başarılı bir şekilde pratik ve verimli iş modellerine dönüştürmelerini sağlar.

Yumuşak Beceriler

İletişim ve başkalarıyla iyi işbirliği yapabilme gibi “sosyal beceriler” artık dijital ekonomide çalışan herkes için bir ön koşul haline geldi. Yapay zeka mühendisliği de bir istisna değil.

Sektörleri hakkında bilgi sahibi olmak, yaratıcı düşünme yeteneği ve problem çözmeye yönelik analitik bir yaklaşım, yapay zeka mühendislerinin işletmenin karşılaştığı sorunlara yenilikçi ve uygun çözümler geliştirmesini sağlayabilir. Daha sonra bu fikirleri, herkesin anlayabileceği bir dil ve görselleştirmeler kullanarak kurum içindeki veya dışındaki ilgili tüm paydaşlara etkili bir şekilde iletebilmeleri gerekir.

Yapay zeka mühendisleri daha sonra, yapay zeka çözümlerini minimum sürtünme ve maksimum etki ile uygulamak için kilit paydaşlar ve iş birimleriyle uyum içinde çalışabilmelidir.

Bir Yapay zeka Mühendisinin Sorumlulukları

Genel olarak, yapay zeka mühendisi, kurum genelinde makine öğrenimi algoritmalarının ve yapay zeka araçlarının tasarımı, uygulanması ve yönetimi için sorumluluk almalıdır. Bu sistemleri kurum genelinde entegre etmek için yapay zeka mühendisleri, geleneksel iş uygulamalarının mantığını makine öğrenimi modellerinin öğrenilmiş mantığı ile birleştirmekten kaynaklanan benzersiz tasarım zorluklarının üstesinden gelebilmelidir.

Bu görev, yapay zeka mühendisinin önce yapay zeka ve makine öğrenimi modelleri oluşturmasını ve ardından makine öğrenimi modellerini diğer uygulamaların kullanabilmesi için uygulama programı arayüzlerine (API’ler) dönüştürmesini gerektirir. Yapay zeka mühendisleri daha sonra bir kuruluşun çeşitli paydaşlarına bu modellerin sağladığı çıktıları ve sonuçlardan elde edebilecekleri içgörü ve faydaları anlamaları için yardımcı olmalıdır.

Bu yapay zeka mühendisliği ortamının temelinde, yapay zeka mühendisinin de inşa etmesi gereken bir veri alımı ve veri dönüştürme altyapısı bulunmaktadır. Diğer altyapı sorumlulukları arasında bir yapay zeka geliştirme ve ürün altyapısının kurulması ve yönetimi ile bir kuruluşun veri bilimi ekibi tarafından kullanılan altyapının otomasyonu yer alır.

Yapay zeka mühendisleri, kuruluşun yapay zeka dağıtımının genel denetçileri olarak rollerinde, iş planlamacılarının daha iyi bilgilendirilmiş kararlar alabilmeleri için istatistiksel analizler yapmalı ve çeşitli modellerinden elde edilen sonuçlara ince ayar yapmalıdır. Bu, kuruluştaki diğer paydaşlarla bir dereceye kadar işbirliği, iletişim ve koordinasyon gerektirir.

Yapay zeka Mühendisliğinin İşletmelerdeki Rolü

Daha önce de gözlemlediğimiz gibi, yapay zeka mühendisleri kurumsal kaynak planlaması (ERP), müşteri ilişkileri yönetimi (CRM) ve mobil cihaz yönetimi (MDM) gibi iş açısından kritik sistemlere makine öğrenimi yeteneklerini hızla ekleyebilirler. Ayrıca sıfırdan yapay zeka içeren iş uygulamaları da geliştirebilirler.

Yapay zeka mühendisliği, kuruluşların veri bilimi, veri mühendisliği ve yazılım geliştirmeyi birleştiren hibrit işletim ortamları oluşturmasını sağlıyor. Başarılı yapay zeka projeleri kuruma değer katacak ve ister kurum içi ister müşteri ilişkileri, tedarik zincirleri veya diğer dış faktörlerle ilgili olsun, işletmenin ilgili sorunlu noktalarını ele alacaktır. Yapay zekâ mühendisleri, hangi projelerin zayıf veya güçlü yapay zekâdan en fazla fayda sağlayacağına karar verebilecek konumdadır.

Sektöre bağlı olarak, yapay zeka mühendisleri, işletme içinde veri yönetimi ve süreç otomasyonu çalışmalarını kolaylaştırmak için diğer yapay zeka ve BT uzmanlarıyla birlikte hareket ederler. Örneğin, imalat sektöründe yapay zeka geliştiricileri, yapay zekalı robotlar yaratan yazılımlar geliştirmek için elektrik mühendisleriyle yakın işbirliği içinde çalışır. Perakende ve diğer sektörlerde, yapay zeka mühendisleri makine öğrenimi modelleri geliştirmekte ve tahmine dayalı analitiği mümkün kılan büyük ve karmaşık veri setlerinin yönetiminde veri bilimcilerle işbirliği yapmaktadır. Ve stratejik düzeyde, iş zekası (BI) geliştiricileri, endüstri modellerini ve pazar eğilimlerini belirlemek için karmaşık verileri tasarlar, modeller ve analiz eder.

Son Düşünceler

Gerçek zamanlı analitik ve insan benzeri muhakeme bir dizi sektörde giderek daha önemli hale geldikçe ve altta yatan teknoloji olgunlaşmaya devam ettikçe, yapay zeka mühendisliği yeteneklerine olan talep önümüzdeki yıllarda muhtemelen artacaktır. Bununla birlikte, bu talep şu anda arzın üzerinde olsa da, giderek daha fazla kuruluşun mevcut çalışanların becerilerini artırmak için programlar başlatması, üniversitelerin daha fazla kurs sunmaya başlaması ve kendi kendini motive eden bireylerin diğer adaylara göre avantaj elde etmek için kendi kendine öğrenme sürecine başlamasıyla bu durum önümüzdeki on yıl içinde değişebilir. Eğer yapay zeka mühendisliği takip etmek istediğiniz bir kariyer yoluysa, eğitime erişmenin ve gerekli becerileri edinmenin tam zamanıdır, çünkü gerçekten de yapay zeka çok yakın gelecekte mevcut olan en heyecan verici iş fırsatlarından bazılarını yaratacaktır.

Kaynakça:Forbes