Yapay Zeka Mühendisliği

Yapay Zeka Mühendisliği, verilerin kendisi kadar çeşitlidir. Birkaç yaygın uygulama şunları içerir:

Görüntü ve konuşma tanıma – Makine öğrenimi, görüntüleri otomatik etiketlemede, metinden sese dönüştürmede ve yapılandırılmamış verileri yararlı bilgilere dönüştürmeyi gerektiren diğer her şeyde üstündür.

Müşteri içgörüsü – İlişkilendirme kuralı öğrenimi, makine öğrenimi yazılımının bağlantıları kurma yöntemi, algoritmaları e-ticaretin merkezinde yönlendirerek, A ürününü satın alan tüketicilere X ürününü beğenebileceklerini söyler.

Yapay Zeka Mühendisliği; yeni Lisans applicationı, akıllı yazılım ürünleri ve hizmetlerinin geliştirilmesine odaklanmaktadır. Özellikle, Yapay Zeka, makine öğrenimi ve veri bilimi ayrıntılı olarak ele alınmaktadır. Uygulamalar, nesnelerin interneti, veri analizi ve akıllı şehirleri içerir, ancak bunlarla sınırlı değildir.

Yapay zeka nedir?

Yapay Zeka (AI) genellikle nihai meydan okuma olarak tanımlanır, hatta bazen bilgisayar biliminin açık kaderi olarak adlandırılır. İnsan düzeyinde makine zekası hala gelecekte ancak derin öğrenme ve uç bilişim uygulamaları şu anda hem give upüstriyi hem de toplumu dönüştürüyor.

Yapay Zeka Mühendisliği niçin çok talep görüyor?

Günümüzde işletmeler, müşteri etkileşimlerinden IoT ağlarına kadar verilerle boğuşuyor. Tüm bu bilgileri manuel olarak işlemeye çalışmak, bir yangın hortumundan içmek gibidir. Bir şirketin verilerinden tam olarak yararlanmak için makine öğrenimi çadequate önemli hale geldi. 

Risk yönetimi ve dolandırıcılık önleme – ML algoritmaları, gelecekteki yatırım performansından kredi temerrütleri riskine kadar finansal tahminler yapmak için büyüokay hacimli geçmiş verileri analiz edebilir. Regresyon testi, sahte işlemleri gerçek zamanlı olarak tespit etmeyi de kolaylaştırır.

Bir yapay zeka mühendisliği öğrencisinden iş tanımından bakımından ne beklenmektedir?

Makine öğrenimi gelişmekte olan bir rol olduğu için pek çgood enough BT uzmanının doğrudan deneyimi yoktur. Bu nedenle, günümüzde çoğu yapay zeka mühendisliği iş tanımları, programlama geçmişine sahip veri bilimcileri aramaktadır. Hatta itü yapay zeka ve veri mühendisliği de açılmıştır.

Bunun tersi de doğru olabilir: Katı veri becerilerine sahip kodlayıcılar ve programcılar, önceden bir veri rolünde deneyime ihtiyaç duysalar da yapay zeka mühendisliği haline gelebilir.

Yapay zeka mühendisiği okuyanlar için bir iş tanımı genellikle aşağıdakileri içerir:

Bilgisayar bilimi, matematik, istatistik veya ilgili bir disiplinde ileri derece

Kapsamlı veri modelleme ve veri mimarisi becerileri

Python, R veya Java’da programlama deneyimi

TensorFlow veya Keras gibi makine öğrenimi çerçevelerinde arka plan

Hadoop veya başka bir dağıtılmış bilgi işlem sistemleri hakkında bilgi

Çevik bir ortamda çalışma deneyimi

İleri matematik becerileri hakkında (doğrusal cebir veyahut ya da Bayes istatistiği, grup teorisi)

Güçlü yazılı ve sözlü iletişim

Yapay Zeka Mühendisliği nedir?

Pratik anlamda, bir yapay zeka mühendisliği öğrencisinin işi bir veri bilimcisinin işine yakındır . Her iki rol de büyüokay miktarda bilgiyle çalışır, olağanüstü veri yönetimi becerileri ve dinamik veri okayümeleri üzerinde karmaşıok modelleme yapma becerisi gerektirir.

Ama burada benzerlik bitiyor. Veri uzmanları, genellikle bir insan hedef kitlesine sunulan grafikler veya raporlar biçiminde içgörüler üretir. Yapay Zeka Mühendisliği ise tahmine dayalı modelleri otomatikleştirmek için kendi kendine çalışan yazılımlar tasarlar. Yazılım bir işlemi her gerçekleştirdiğinde, bu sonuçları gelecekteki işlemleri daha büyüokay bir doğrulukla gerçekleştirmek için kullanır. Yazılım veya makine bu şekilde “öğrenir”.

Yapay Zeka Mühendisliği Nedir?

Yapay Zeka Mühendisliği Nedir ile ilgili kapsamlı bilgiler içermektedir. Yapay Zeka Mühendisliği Nedir gibi konular detaylıca işlenmiştir.

İyi bilinen bir makine öğrenimi örneği, Netflix, Amazon ve tüketiciye yönelik diğer hizmetlerin öneri algoritmasıdır. Bir kullanıcı bir videoyu her izlediğinde veya bir ürün aradığında, bu siteler algoritmasına daha fazla veri noktası ekler. Veri miktarı arttıkça, algoritmanın diğer içerikler için kullanıcıya önerileri daha doğru hale gelir – üstelik hiçbir insan müdahalesi olmaksızın.

Makine öğrenimi, yapay zeka ile yakından ilişkilidir ve makine öğrenimi, derin öğrenmeyi (DL) kapsar. Bu alt alan, çok katmanlı (derin) veri kümeleriyle karmaşıokay sorunları “düşünmek” ve çözmek için yapay sinir ağlarını kullanır. Ek olarak Yapay Zeka Mühendisliği Sıralama hakkında düşüncelerimiz artması yönünde. DL’nin bazı ortak örnekleri arasında sanal asistanlar, çeviri uygulamaları, sohbet robotları ve sürücüsüz arabalar bulunur. Zamanla bu teknolojiler daha da doğru ve pratik hale gelecektir. Bknz Yapay Zeka Mühendisliği Sıralama bu yıl artabilir.

Yapay Zeka Mühendisliği Maaşı

Oldukça yeni bir iş unvanı olarak, yapay zeka mühendisliği maaşları için kesin bir aralıokay sağlamak için yeterli veri noktası yoktur. Bununla birlikte, bu rol veri bilimi ve yazılım mühendisliği arasında olduğundan, işverenlerin potansiyel yeni işe alımlar sunma olasılığının ne kadar olduğu konusunda oldukça doğru bir tahmin yapmak için Türkiye Yapay Zeka Mühendisliği Maaşı bilgileri kullanabilirsiniz. İlgili pozisyonlar için bazı başlangıç   maaşı orta noktaları (ulusal medyan maaş):

Yapay Zeka Mühendisi Maaşı: 163,250 dolar

Veri Mühendisliği Maaşı -2: 141,250 ABD doları

Derin Öğrenme Mühendisliği Maaşı -3: 125.250 dolar

Yapay Zeka Mühendisi Maaşı -four: 101.750 ABD doları

Yapay Zeka Mühendisliği Maaşı -five: 108.500 ABD doları

Yapay Zeka Mühendisi Maaşı -6: one hundred twenty five,750 dolar

Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka için yeterlilik

ML rolü arayan veri profesyonellerinin çoğunun özgeçmişinin en zayıf yanı, programlama deneyiminin olmamasıdır. Bu sizseniz, kodlama becerilerinizi geliştirmeye odaklanın. Python, makine öğrenimindeki en popüler programlama dilidir . Bunun büyüok nedeni, öğrenmenin nispeten kolay olmasıdır, ancak Python ayrıca güçlü makine öğrenimi kitaplıkları ile son derece iyi desteklenmektedir. R de yaygın olarak kullanılır ve uygulama geliştirmek için Java ve / veya C ++ ‘ya ihtiyacınız olabilir. Ülkemizde itü yapay zeka ve veri mühendisliği bölümü de oldukça yaygındır.

Yapay Zeka Mühendisliği

Yapay zeka mühendisliği bölümüne geçmek isteyen programcılar için büyüok veri okümeleriyle ilgili deneyime ihtiyacınız olacak. Bunu yapmanın bir yolu, kendisini “veri bilimi projeleri yapılacak yer” olarak tanımlayan Google’ın sahibi olduğu web page olan Kaggle’a katılmaktır. Bu çevrimiçi veri bilimcileri ve makine öğrenicileri grubu, deneyler için veri okayümelerini paylaşır ve web site, becerilerinizi geliştirmenize ve tazelemenize yardımcı olacak birçadequate kurs sunar. Yapay Zeka Mühendisliği Sıralama için çgood enough çalışmalıyız.

Kalabalıktan sıyearılmak için, makine öğrenimi devi ve Alexa’nın yaratıcısı Amazon’dan kurslar almayı düşünün. Amazon net services (AWS), dört yolla makine öğrenimi eğitimi ve sertifikası sunar : geliştirici, işle ilgili karar verici, veri bilimci ve veri platformu mühendisi. Ayrıca itü yapay zeka ve veri mühendisliği bölümünü tavsiye etmekteyiz. Hepsinden iyisi, ücretsiz olmaları.