Yapay zekadan makale özeti
- Kısa
- Ayrıntılı
- Bu video, bir fizik uzmanı ve yapay zeka alanında çalışan bir eğitimci ile 16-17 yaşındaki bir lise öğrencisi arasında geçen sohbet formatında hazırlanmıştır.
- Video, yapay zeka öğrenmeye nasıl başlanacağı ve ileri seviyeye nasıl ilerlenebileceği konusunu kapsamlı şekilde ele almaktadır. İçerik, başlangıç seviyesinden ileri seviyeye kadar olan tüm aşamaları kapsamakta olup, İngilizce bilmenin önemi, Google Colab gibi online platformlar, Python programlama dili ve gerekli kütüphaneler (numpy, pandas, matplotlib, pytorch, tensorflow) hakkında bilgiler sunulmaktadır.
- Videoda ayrıca Coursera'daki Andrew Ng'in Machine Learning Specialization dersi, Michael Nelson'ın Neural Networks and Deep Learning web sitesi, Stanford'un CS 231 ve CS 224 dersleri, Andrea Karpati'nin dizayn ettiği ödevler ve MIT'in "Missing Lecture for Computer Scientists" adlı gönüllü dersi gibi ileri düzey öğrenme kaynakları detaylı olarak tanıtılmaktadır. Lise öğrencilerinin bile yapay zeka konferanslarına makale gönderebilecekleri ve yapay zekada ilerlemek için gerekli olan üç temel alan (programlama, matematik ve algoritma) hakkında da bilgiler verilmektedir.
- 00:05Yapay Zeka Öğrenmeye Başlangıç
- Konuşmacı, fizik alanında bilgi sahibi olmasına rağmen son zamanlarda yapay zeka üzerinde çalıştığını belirtiyor.
- Lisede okuyan ve yapay zeka ile ilgilenen bir genç, üniversiteye hazırlanırken yapay zeka öğrenmeye nasıl başlayabileceğini soruyor.
- Konuşmacı, lisede bile yapay zeka öğrenmeye başlanabileceğini, özellikle kodlama bilgisi olmayanlar için de uygun olduğunu vurguluyor.
- 01:00Yapay Zeka Öğrenmek İçin Gerekli Adımlar
- Yapay zeka öğrenmek için İngilizce bilmek önemli çünkü modern kodlar günlük konuşma diline yakın İngilizce'de yazılır.
- İlk adım olarak yazılmış tutorial'lar (rehberler) ile başlanabilir, bu dökümantasyonlar baştan hiç bilmeyene göre öğretip ileri aşamalara doğru götürür.
- Yapay zekada çoğu şey Python ile yazılır ve Google Colab gibi araçlar sayesinde kurulum yapmadan tarayıcı üzerinden çalışılabilir.
- 02:03Google Colab Kullanımı
- Google Colab, email hesabınız varsa tarayıcı üzerinden açılabilen bir platformdur ve yapay zeka ile ilgili dökümantasyonlar bulunabilir.
- Colab'ın kendi online GPU'su var, bu sayede lokal bilgisayar kurmadan da çalışılabilir.
- Öğrenciler kütüphanelerde veya normal kütüphanelerde internet erişimi varsa, Colab'ı kullanarak yapay zeka öğrenmeye başlayabilirler.
- 03:00Kod Çalıştırma ve Anlama
- Colab'da "çalıştır" butonuna tıklayarak kodu çalıştırabilirsiniz, GPU veya TPU gibi farklı işlemciler seçebilirsiniz.
- Kodun baştan aşağı çalıştırılması için önce belli kütüphanelerin yüklenmesi gerekir, bu kütüphaneler online olarak indirilir.
- Kodu anlamaya çalışırken minik minik değişiklikler yaparak, örneğin eğitim adımlarını artırarak kodu daha iyi anlamaya çalışabilirsiniz.
- 05:28Öğrenme Yaklaşımı
- Konuşmacı, yapay zekaya yeni başlarken en iyi uzmanlara mail atarak yardım istemiş ve uzun cevaplar almış.
- Uzmanların tavsiyesi, teorik bilgi yerine işi yaparak öğrenmek (hanzo) şeklindeydi.
- Kodu kurcalayarak, döngülerin neden koyulduğu ve adımların nasıl yapıldığı gibi detayları anlamaya çalışmak önemlidir.
- 06:50Yapay Zeka Öğrenimi ve Kaynaklar
- Yapay zeka şirketlerinde çalışan uzmanlarla birlikte çalışmak, özellikle başlangıç seviyesinde sorular sormak için zor olabilir.
- Günümüzde GPT, Chatty veya Cloud gibi araçlar sayesinde başlangıç seviyesinde her şeyi sorabileceğiniz bir kaynak bulunuyor.
- Lise seviyesinde bir öğrenci bile yapay zeka alanında başlayabilir ve NERIS gibi önemli konferanslarda makale yollayabilir.
- 09:58Yapay Zekada İleri Seviye Öğrenme
- Yapay zekada ileri seviyede bir şeyler öğrenip geliştirici düzeyinde bir yere gelebilmek için üç farklı şey bilmek gerekiyor: programlama, matematik ve algoritma.
- Başlangıç seviyesinde Python dilini öğrenmek ve yapay zekada kullanılan kütüphaneleri bilmek önemlidir.
- Yapay zekada kullanılan kütüphaneler arasında Numpy, Pandas, Matplotlib, PyTorch ve TensorFlow bulunmaktadır.
- 11:30Yapay Zekada Kullanılan Kütüphaneler
- PyTorch ve TensorFlow, derin öğrenmede kullanılan iki farklı kütüphanedir; Facebook'un geliştirdiği PyTorch akademide daha yaygın kullanılırken, Google'ın geliştirdiği TensorFlow endüstride daha tercih edilir.
- Bu kütüphaneler sayesinde karmaşık optimizasyon algoritmalarını elle yazmak yerine bir satırla uygulayabilirsiniz.
- Büyük veri işlemesi için PySpark gibi dağılmış hesaplama araçları da kullanılabilir, ancak C++ bilmeden de Python ve ilgili kütüphanelerle ileri düzeyde araştırma yapılabilir.
- 13:16Yapay Zeka İçin Gerekli Temel Bilgiler
- Matematikte temel bilmeniz gereken üç önemli şey vardır: calculus, lineer cebir ve olasılık-istatistik.
- Calculus, türev ve integral gibi temel matematiksel kavramları içerir ve özellikle mühendislik ve fen-edebiyat bölümlerinde kullanılır.
- Lineer cebir, resimlerdeki piksellerin değerlerini (kırmızı, yeşil, mavi) matris şeklinde düzenlemek ve dönüştürmek için kullanılır.
- 14:09Yapay Zeka Geliştirme İçin Gerekli Beceriler
- Yapay zeka geliştirme için matematiğin arkasındaki mantığı anlamak ve yeni şeyler bulmak isteyenler için matematiği bilmek gerekir.
- Algoritma bilgisi, problem çözme stratejilerini anlamak için önemlidir.
- Yapay zeka algoritmaları (örneğin pekiştirmeli öğrenme) dinamik programlama gibi algoritmik stratejilere dayanır.
- 15:28Yapay Zeka Öğrenme Kaynakları
- Coursera'da Andrew Ng'in machine learning specialization dersi, 475 bin kişi tarafından kaydolmuş ve 4,90 yıldız almış bir kursdur.
- Bu ders iki ayda haftada 10 saat çalışarak kendi hızınıza göre öğrenebilirsiniz.
- Kurslara ücretsiz kaydolup audit yapabilir, ödevleri yaparak sertifikalar alabilirsiniz.
- 17:42İleri Seviye Kaynaklar
- Michael Nelson'ın neural networks and deep learning web sitesi, ücretsiz bir kitap içerir ve el yazısı tanıma gibi konuları ele alır.
- Yapay sinir ağları herhangi bir fonksiyonu temsil edebilir ve bu, yapay zekanın girdi ile çıktı arasındaki fonksiyonu temsil etme yeteneğidir.
- Michael Nelson'ın web sitesi hem teoriyi hem de Python üzerinden kodlamayı anlatır ve kodları çalıştırabilirsiniz.
- 20:17Derin Öğrenme Eğitimi Kaynakları
- Deep Learning Specialization serisi, beş ders içeren ve yaklaşık bir milyon kayıt alan bir eğitim programıdır.
- Bu program haftada on saat çalışarak üç ay içinde tamamlanabilir ve dört virgül doksan üzerinden beş üzerinden değerlendirilmiştir.
- Programda transformer gibi modern yapay zeka mimarileri ele alınmaktadır.
- 22:02Stanford'un CS231 Dersi
- Stanford'un CS231 dersi, görüntü işleme konusunda standart bir materyal oluşturmuştur.
- Dersin en değerli özelliği, Andrea Carpi tarafından dizayn edilen ödevleridir.
- Ödevler, konuyu anlamak için araları doldurulabilecek boş alanlar bırakarak, yapay zekada iyi kod yazma becerisini de geliştirmektedir.
- Bu dersi tek başına tamamlamak iki-üç ay sürebilir ve her gün iki-üç saat çalışmak gerekecektir.
- 23:49NLP ile Derin Öğrenme
- Stanford'un CS224 dersi, dil işleme ve derin öğrenme konusunu ele almaktadır.
- Bu derste GPT'nin temelleri olan transformer'lar ve son modeller bulunmaktadır.
- Dersin öğretim asistanları yirmi kişiden oluşmaktadır ve dünyanın her yerinden gelen uzmanlardan oluşmaktadır.
- Bu dersi tamamlamak üç-dört ay sürebilir ve dil işleme konusunda daha zor ödevler içermektedir.
- 26:03Ödevlerin Tasarımı
- Ödevler, öğrencilerin algoritmaları anlayabilecekleri kısımları boş bırakarak, anlamsız ham maliyetleri yapmamalarını sağlar.
- Ödevler, öğrencilerin kendi algoritmalarını oluşturabilecekleri ilginç görevler içerir.
- Örneğin, bir öğrenci gitar çaldığı sesleri eğiterek kendi tarzında müzik üretmiştir.
- 27:55MIT'in Missing Lecture for Computer Scientists
- MIT'in Missing Lecture for Computer Scientists dersi, kredili olmayan ve gönüllü olarak verilen bir dersdir.
- Bu ders, bilgisayar mühendislerinin bilmediği ancak önemli bilgileri içermektedir.
- Dersin Türkçe versiyonu da bulunmaktadır ve tüm metinler, dökümantasyonlar ve derslere erişim sağlanmaktadır.