Herkese selamlar, bu yazıda ülkemizde yapay zeka alanında işe girme ihtimalinizi nasıl arttırabileceğinizi düşündüğümden bahsedeceğim. Bunları yapmanız kesin işe gireceğiniz anlamına gelmez ancak ben kısa vadede birçok şirketin bu tarz görevleri yerine getirebilecek veya çoktan getirildiyse, geliştirmesini ve bakımını yapabilecek elemana ihtiyaç duyabileceğini öngörüyorum. Peki deneyimsiz biri neden işe alınır?

Genel olarak ülkemizde yapay zeka alanı henüz çok yeni olduğu için yazılımın aksine doktora veya yüksek lisans mezunları işe alınmaktaydı. Ancak yaşanan son gelişmelerle birlikte burada işlerin biraz değiştiğini düşünüyorum. Öncelikle şunu hatırlayalım; İşe kabul edilmek demek, iş vereninizin sizin o şirket için fayda sağlayabileceğinizi düşünmesiyle gerçekleşir. Siz şirkete 2x fayda sağlayacaksınız ki, o da sizi x maaşı ile işe alsın. Yani işe girmek için faydanızı arttırmanız ve bunu iş verenlere göstermeniz gerekmektedir. Gösterme kısmını yaptığınız projeleri Github, Kaggle, Huggingface gibi platformlara koyup bunu Linkedin'de paylaşarak yapabilirsiniz. Peki hangi projeleri yapmalıyım? Aslında temel olay, şirketlerin ihtiyacı olan ve gerçekten fayda sağlayacağı şeylere yönelik projeler yapmak.

Şu an ChatGPT ve benzeri LLM(large language models/ büyük dil modelleri)'nin ortaya çıkması ile bir çok alanda ihtiyaçlar ortaya çıktı. Şirketler bu yeni modelleri kullanarak metinleri özetlemek, metinlere soru cevap yapmak, soru cevap çiftleri ile FaQ botları yapmak, yazılım geliştirme hattı ile ilgili araçlar üretmek, oyunlar yapmak veya var olan oyunlara/projelere bu ve benzeri teknoloji entegre etmek, kendi LLM modellerini dillerine veya alanlarına göre fine-tune etmek vb. ihtiyaçlarını hissediyorlar. Bu ihtiyaçlar herkes tarafından bilinen bir gerçek.

İşte size üretken yapay zeka alanda ufak bir roadmap: Transformers->LLMs->Langchain->fine-tuning->projeler yap.

Üretken Yapay Zeka'ya dair daha detaylı yol haritalarını ve kaynakları burada bulabilirsiniz: https://github.com/mlabonne/llm-course

Deeplearning.ai'ın short course'larını beğeniyorum: https://www.deeplearning.ai/short-courses/

60 kursun yaklaşık 40 tanesini Türkçe'ye çevirdim isterseniz okuyabilirsiniz: https://medium.com/@cbarkinozer/list/deeplearningai-kurslarnn-turkce-ozetleri-1966498af883

Veya yazı üzerinden anlattığım videolarımı da inceleyebilirsiniz: https://youtube.com/playlist?list=PL8b-h7j1mitqM_ZWLpVFU_6VD0g4UTbTP&si=lRkBLA6dOujS3nDR

Üretken yapay zeka ile ortaya çıkan yeni yapay zeka başlıkları: Vektör veritabanları, LLMOps, Multi-agents, Prompt Engineering, RAG, Function calling, AI Security, AI Engineer (AI Developer), AI Scientist (ML Engineer).

Yapay Zeka'ya Sıfırdan Başlamak

Sıfırdan başlayanlar ve sayısal bir alanda lisans eğitimi yapmış olanlar için Türkçe yapay zeka yüksek lisansı formatında olan Sıfırdan Zirveye Yapay Zeka okuma serime bakabilirsiniz (en alttan başlıyor): https://cbarkinozer.medium.com/list/sfrdan-zirveye-yapay-zeka-f57572f5e5d1

Bu alanda işe girmenin ötesinde bir uzmanlık istiyorsanız önceki alanların ve yaklaşımların ne olduğunun bilinmesi önemlidir. O nedenle yapay zeka alanının gelişimini şu terimlerden takip edebilirsiniz: İstatistik / Veri Bilimi -> Makine Öğrenmesi -> Derin Öğrenme -> Üretken Yapay Zeka.

Onun dışında diğer popüler terimlere dair görselleri aşağıya bırakıyorum:

Makine öğrenmesine kadar olan kısım için bir genel yol haritası:

https://roadmap.sh/ai-data-scientist .

Derin öğrenme için  Coursera sitesinin kursları üzerine tanımam, çok kaliteli ve ücretsizdir özellikle Andrew NG'nin dersleri bana çok şey katmıştır, Pytorch framework ile de derin öğrenme bilginizi uygulamaya döküp projeler yapabilirsiniz.

Pytorch'a giriş niteliğindeki video serim: https://www.youtube.com/watch?v=lipBCQTLmO4&list=PL8b-h7j1mitqa7GC7O7HvEKfiQZNExEmq

Derin öğrenmeyi ve terimlerini (backprogpagation, gradient descent, fast forward etc.) kavradıktan sonra derin öğrenme mimarilerini öğrenmek gerekiyor: CNN, RNN, LSTM, GAN sonra Transformers (yukarıda belirttiğim sıfırdan zirveye yapay zeka serimin sonlarına doğru derin öğrenme yazılarımdan öğrenebilirsiniz). Transformers mimarisi (optimize edilince 5 yıl sonra) zaten üretken yapay zeka hareketini başlatıyor, OpenAI chatgpt sayesinde LLM'lerle yeni bir yapay zeka yazı (hype'ı) geliyor ve Dünya'yı kasıp kavuruyor.

Oradan sonra da  Deeplearning.ai sitesinde üretken yapay zeka alanındaki kısa kurslara bakabilirsiniz (yukarıda belirtmiştim linkini ve benim çevirilerimle videolarımı) onlar çok kalitelidir yine Andrew NG moderatörlük yapar.

Onun dışında üretken yapay zeka alanında şu adreste roadmap'ler, google collab notebook'ları (kodlar) vb. var: https://github.com/mlabonne/llm-course . 

Ayrıca kısa zaman önce Ilya Sutskever'in üretken yapay zekayı anlamak için derin öğrenmenin gelişimini anlayabilmek amacı ile şu 40 makaleye bakman lazım gibi bir mesaj attığı sızdı o makaleleri de şöyle bırakıyorum: https://arc.net/folder/D0472A20-9C20-4D3F-B145-D2865C0A9FEE .

Bu 22 makaleyi de Türkçe'ye çevirdim onları veya sadece en başlarındaki basit açıklama kısımlarını okuyabilirsiniz: https://medium.com/@cbarkinozer/list/ilya-sutskeverin-onerdigi-makalelerin-cevirileri-7de7a4c5bb86

Onun dışında bu veya başka konularda gerçekten fayda sağlayacak projeler yapar ve yukarıda söylediğim platformlarda paylaşırsanız (vergi indirimi ile alakalı yasal sebeplerden dolayı 4 yıllık herhangi bir sayısal bölüm diplomanız da varsa) kısa sürede iş bulup, iş vereninize ve ülkenize fayda sağlayabileceğinizi düşünüyorum. Herkese kolay gelsin :)

Bu yazı tamamen kişisel görüşüme dayalıdır ve herhangi bir yasal sorumluluk kabul etmemekteyim.