İyi Bir Gelecek, Küçük Bir Yatırımla Başlar! Acele Et, İş ve Kariyer Fırsatı Sunan Üniversite Sertifikalı Kurslara Şimdi Kaydol!
2024-04-01T12:00
online-egitimler-bogazici-enstitusu
Yapay Zekâ Eğitimi Nedir?

Yapay Zekâ Eğitimi Nedir?


Bu yazımızda yapay zekâ eğitimi nedir? hep birlikte inceleyeceğiz. Yapay zekâ, günümüzde oldukça çok bahsi geçen bir kavram. Günümüz dijital çağı. Hal böyle olunca teknolojiye ayak uydurmak gerekiyor. Bu noktada yapay zekâ eğitimi devreye giriyor.

Genel anlamıyla yapay zekâ eğitimi, Türkçe kaynak sıkıntısından dolayı öğrenilmesi zor bir konudur. Fakat belirlenmiş bazı eğitim platformları vardır. Belirli eğitimler dahilinde Türkçe dil destekli dersleri alabilirsiniz. Küçük hacimdeki çalışma bu konuda hiçbir bilgiye sahip olmayanlara öz bilgiler verme noktasında önemlidir. Bilgi sahiplerinin kafasındaki soru işaretlerinin giderilmesi gerekir. Bu eğitimin akışı yapay zekânın tanımlanmasıyla ortak paydada olmalı. Bu aşamada edineceğiniz eğitimin içerik bakımından zengin olmasına dikkat etmelisiniz. İçerik açısından zengin derslerin size daha çok katkısı olacaktır. Eğitim sonunda öğreneceğiniz bilgiler meslek hayatınızda oldukça işe yarayacaktır. Alacağınız eğitimin ardından oldukça donanımlı bir hale gelebilirsiniz.

Yapay Zekâ Neden Önemlidir?

Peki, yapay zekâ neden önemlidir? hep birlikte keşfetmeye devam edelim. 

 

Yapay Zekâ Tekrarlayan Verisel Keşifleri ve Öğrenmeyi Otomatikleştirir.

Yapay zekâ, donanım odaklı robotik otomasyondan farklıdır. Bu noktada yapay zekâ, manuel görevleri otomatikleştirmez. Bunun yerine yüksek hacimli bilgisayarla görevleri gerçekleştirir. Bu işlemi güvenilir bir şekilde ve yorulmadan gerçekleştirir. Bu tür bir otomasyon için sistemi kurmak gerekmektedir. Doğru soruları sormak adına insan gücü de gerekli olanlar arasındadır.

 

Yapay Zekâ Birçok Gizli Katmana Sahip Sinir Ağlarını Kullanır ve Daha Derin Verileri Analiz Eder

Beş gizli katmana sahip bir dolandırıcılık tespit sistemi kurmak birkaç sene önce neredeyse imkânsızdı. Çünkü tüm bunlar inanılmaz bir bilgisayar gücü gerektirirdi. Bu noktada doğrudan veriden öğrendiklerinden, derin öğrenme modellerini eğitmek oldukça zordur. Bunun sebebi çok sayıda veriye ihtiyaç duyulmasıdır. Ağları ne kadar çok veriyle beslerseniz, o kadar doğru olurlar.

 

Yapay Zekâ, Derin Sinir Ağları Sayesinde Önceden İmkânsız Olan Bir Özveriyle Çalışır

Yapay zekânın gelişmesiyle hayatımızda birçok şey yer edindi. Örneğin, Google aramaları, Alexa gibi yapay zekâ uygulamaları bunlar arasında sayılabilir. Hatta bu tür uygulamalar tıp alanında da yerini alıyor. Derin öğrenme, görüntü sınıflandırma ve nesne tanıma gibi yapay zekâ teknikleri artık çok yaygın. Günümüzde gelişen teknoloji sayesinde yüksek eğitimli radyologlarla aynı doğrulukla MRI'larda kanseri bulmak mümkün.

 

Yapay Zekâ Verilerden En İyi Şekilde Yararlanır

Bu süreçte algoritmalar kendi kendine öğrenir. Yani cevap veride saklıdır; size sadece yapay zekâyı kullanarak onu ortaya çıkarmak kalır. Bu bağlamda verinin rolü artık her zamankinden daha fazladır. Bu durum rekabet ortamı doğurabilir. Rekabetçi bir sektörde en iyi veri sizdeyse herkes benzer teknikleri uygulasa da her zaman en iyi veri kazanır.

 

Yapay Zekâ Verilerin Programlamayı Yapmasına İzin Vermek İçin Aşamalı Öğrenme Algoritmalarıyla Uyum Sağlar

Bu aşamada yapay Zekâ, verilerde yapı ve düzenlilik bulur. Böylelikle algoritma bir beceri kazanır. Bu beceriyi iki kavram olarak inceleyebiliriz. Bunlar; sınıflandırıcılık ve tahminciliktir. Bu noktada yapay zekânın rolü oldukça fazladır. Nerede ne tahmin yapmasını bilir. Sürece uygun hareket eder. Yeni veriler geldiğinde de buna uyum sağlar. 

 

Yapay Zekâya Güvenebilir Miyiz?

Şimdi de yapay zekâya güvenebilir miyiz? sorusuna cevap arayalım.

Yapay zekâ bağımsız öğrenme yeteneği ile algoritmaları oluşturur. Karar verme sürecinde faydalandığı algoritmanın tam olarak ne olduğunu bilemeyiz. Ayrıca aldığı kararın gerekçeleri hakkında da bilgimiz olmaz. Bu da yapay zekânın arkasındaki kara kutudur.

Gelişen teknoloji ve değişen ihtiyaçlar nedeniyle, her geçen gün yapay zekâdan beklentiler artar. Bu ihtiyaçlardan bir tanesi de yapay zekânın almış olduğu karara duyulan güvendir. Yapay zekâ, tespit edilen problemi çözer. Problemi çözmesinin yanı sıra Yapay zekânın arkasında nelerin olup bittiğini açıklanması da beklenir. Tam da bu noktada işin içerisine açıklanabilir yapay zekâ, yani Explainable AI — XAI ile ifade etme devreye girmektedir.

Biraz da açıklanabilir Yapay Zekâ sistemleri hakkında konuşalım. Açıklanabiliryapay zekâ sistemleri, ek bilgi sağlamaktadır. Bir başka deyişle makine öğrenimi sistemine ilişkin veri toplamaktadır. Böylelikle, iç işleyişine özgü verileri sunan bir arayüze sahiptir. Bu sayede insanların bu karara yapay zekâ tarafından nasıl ve neden ulaşıldığını anlamasına yardımcı olur. Yani, verdiği nesnel bilgiler doğrultusunda yapay zekâ güvenilirdir.

 

Yapay Zekâ Sertifikası Ne İşe Yarar?

Çoğu insanın aklına takılan bir diğer soru ise yapay zekâ sertifikası ne işe yarar? sorusu oluyor. Şimdi hep birlikte bu soruya cevap arayalım.

Bu alana ilgi duyuyorsanız kendinizi geliştirmelisiniz. Bu gelişme ise eğitimle başlar. Eğitimin sonunda alacağınız belge niteliğindeki sertifika sektöre ilk adımı atmanıza vesile olacaktır. Alacağınız eğitim ise yapay zekâ çalışmaları alanında donanımlı olmanızı sağlayacaktır. 

Kalite standartlarında bir yapay zekâ eğitimi almanız için çeşitli kurumlar eğitim vermektedir. Kalite ve güven esası açısından en uygun eğitimi Boğaziçi Enstitüsünden alabilirsiniz. Boğaziçi Enstitüsü kariyerli ve tecrübeli eğitmenlerle çalışmaktadır. Bu eğitmenlerden alacağınız eğitim sayesinde en güncel ve en yeni mesleki bilgilere ulaşacaksınız. Ve geleceğinize güzel bir yatırım yapacaksınız. Boğaziçi Enstitüsü sertifikası sizi rakiplerinizden bir adım öne taşıyacaktır. Bu eğitim için Boğaziçi Enstitüsü online eğitim platformunu ziyaret edebilirsiniz. Yapay Zekâ Eğitimi için inceleme yapabilirsiniz.

Yazı Değerlendirmesi : 0 Puan
Toplam : 0 Yorum

  • %0
  • %0
  • %0
  • %0
  • %0
0

    Yazı Puanı

    Yazı Değerlendirmesi : 0
    Toplam : 0 Yorum

    • %0
    • %0
    • %0
    • %0
    • %0

    Yorumlar

    {{yrm.yazar}}

    {{yrm.baslik}}

    {{yrm.yorum}}

    Boğaziçi Enstitüsü :{{yrm.cevap}}




    Yorum & Oylama Ekle

    • Bu yazıyı beğendiniz mi?