Yapay Zeka ve Alt Dallarında Kapsamlı Eğitim Programı
Temel lise matematik bilgisiyle başlayarak yapay zeka ve alt dallarında uzmanlaşmak isteyenler için YouTube üzerinden erişilebilen önde gelen üniversitelerin kaynaklarına dayanan kapsamlı bir eğitim programı.
Program Yapısı
Matematiksel temellerden başlayarak makine öğrenmesi, derin öğrenme, doğal dil işleme, bilgisayarlı görü, robotik ve yapay zeka etiği gibi konuları kapsayan kademeli bir eğitim yaklaşımı.
1. Temel Matematik ve Programlama
Yapay zeka ve makine öğrenmesi alanlarında sağlam bir temel oluşturmak için, matematiksel kavramların ve programlama becerilerinin iyi anlaşılması gereklidir. Bu bölüm, lineer cebir, kalkülüs, olasılık-istatistik ve Python programlama gibi temel konuları içermektedir.
1.1. Lineer Cebir
18.06 Linear Algebra
Yapay zeka eğitim programının matematiksel temellerinin ilk adımı olarak Lineer Cebir dersi önerilmektedir. Massachusetts Institute of Technology (MIT) tarafından sunulan bu ders, özellikle soyut vektör uzaylarından ziyade spesifik örnekler ve uygulamalar üzerinden lineer cebir öğrenme yaklaşımıyla öne çıkmaktadır.
Ders İçeriği:
- Lineer denklemlerin geometrisi
- Matrislerle eliminasyon
- Matris çarpımı ve ters matrisler
- A=LU çarpanlara ayırma
- Transpoz, permütasyonlar, R^n uzayları
- Sütun uzayı ve sıfır uzayı
- Ax=0 ve Ax=b denklemlerinin çözümü
- Lineer bağımsızlık, baz ve boyut
- Dört temel altuzay
- Özdeğerler ve özvektörler
- Tekil değer ayrışımı (SVD)
1.2. Kalkülüs
18.01 Single Variable Calculus & 18.02 Multivariable Calculus
Kalkülüs, özellikle de türev ve integral kavramları, makine öğrenmesi ve derin öğrenme modellerinin optimizasyon süreçlerinde (örneğin, gradyan inişi) kritik bir rol oynar.
Önemli: Bu dersler, özellikle gradyan tabanlı optimizasyon tekniklerini anlamak için gereklidir.
Kapsanan Konular:
- Fonksiyonlar, limit, süreklilik
- Türev ve integral
- Seriler
- Vektörler ve kısmi türevler
- Çok katlı integraller
- Vektör hesabı
1.3. Olasılık ve İstatistik
6.041 Probabilistic Systems Analysis / Stat 110: Probability
Olasılık teorisi ve istatistik, makine öğrenmesi modellerinin temelini oluşturan, verilerdeki belirsizliği ve değişkenliği modellemek için kullanılan vazgeçilmez araçlardır.
Önemli: Bu kavramlar, sınıflandırma, regresyon, kümeleme ve model değerlendirme gibi birçok makine öğrenmesi tekniğinin anlaşılması için gereklidir.
Kapsanan Konular:
- Temel olasılık kavramları
- Rastgele değişkenler ve dağılımlar
- Beklenen değer ve varyans
- Koşullu olasılık
- Bayes teoremi
- Merkezi limit teoremi
- Örnekleme teorisi
- Hipotez testi ve regresyon analizi
1.4. Programlama (Python)
6.0001 Introduction to Computer Science and Programming in Python
Programlama becerilerinin kazandırılması, özellikle de Python programlama dili, yapay zeka eğitiminin olmazsa olmaz bir parçasıdır. Bu ders, önceden herhangi bir programlama deneyimi olmayan öğrencileri hedeflemekte ve Python 3.5 programlama dilini kullanmaktadır.
Kapsanan Konular:
- Algoritmalar ve veri yapıları
- Programlama dilleri temelleri
- Python programlama temelleri
Kaynak: MIT OpenCourseWare - Python Programming
Alternatif Seçenek: Carnegie Mellon University (CMU) tarafından sunulan "CMU CS Academy" programı da Python öğrenmek için bir seçenektir. Bu program, grafik tabanlı bir müfredat sunmakta ve Python ile bilgisayar bilimleri eğitimi vermektedir.
2. Yapay Zekaya Giriş ve Makine Öğrenmesi
Temel matematik ve programlama becerileri edinildikten sonra, yapay zeka ve makine öğrenmesinin temel kavramlarına geçilebilir.
2.1. Yapay Zekaya Giriş
CS50's Introduction to Artificial Intelligence with Python
Harvard Üniversitesi tarafından sunulan bu ders, modern yapay zekanın temelindeki kavramları ve algoritmaları incelemektedir. Oyun oynama motorları, el yazısı tanıma ve makine çevirisi gibi teknolojilere yol açan fikirleri ele almaktadır.
Ders Hedefleri:
- Grafik arama algoritmaları
- Sınıflandırma ve optimizasyon
- Makine öğrenmesi temelleri
- Büyük dil modelleri
- Diğer yapay zeka konularında teorik bilgi
- Python programlarında uygulama deneyimi
Kaynak: Harvard CS50 AI - Course Website
2.2. Makine Öğrenmesine Giriş
6.036 Introduction to Machine Learning
MIT tarafından Profesör Tamara Broderick tarafından 2020 Güz döneminde verilmiş bu ders, tüm ders videoları YouTube'da bir oynatma listesi halinde erişilebilir durumdadır.
Önemli Avantaj: Tüm materyallerin YouTube üzerinden erişilebilir olması, kullanıcının şartını tam olarak karşılamaktadır.
Kapsanan Konular:
- Makine öğrenmesinin temelleri
- Perceptronlar ve öznitelikler
- Lojistik regresyon ve doğrusal lojistik sınıflandırma
- Regresyon ve sinir ağları
- Evrişimli sinir ağları (CNNs)
- Durum makineleri ve Markov karar süreçleri
- Pekiştirmeli öğrenme
- Özyinelemeli sinir ağları (RNNs)
- Karar ağaçları ve rastgele ormanlar
- Kümeleme (clustering)
Kaynak: MIT 6.036 Course Website
3. Derin Öğrenme
Makine öğrenmesinin temelleri atıldıktan sonra, özellikle büyük veri ve karmaşık modeller söz konusu olduğunda güçlü bir araç olan derin öğrenme konusuna odaklanılabilir.
3.1. Derin Öğrenmeye Giriş
6.S191: Introduction to Deep Learning
MIT'nin her yıl güncellenen ve YouTube'da canlı yayınlanan (sonrasında kayıtları erişilebilir olan) bu dersi, derin öğrenmenin temel kavramlarını kapsamlı bir şekilde ele almaktadır.
Kapsanan Konular:
- Sinir ağlarının yapı taşları
- İleri beslemeli ağlar
- Evrişimli sinir ağları (CNN'ler)
- Özyinelemeli sinir ağları (RNN'ler)
- Uzun-kısa vadeli bellek (LSTM) ağları
- Grafik sinir ağları (GNN'ler)
- Üretici modeller (GAN'lar ve VA'lar)
- Pekiştirmeli öğrenmeye giriş
Pratik Uygulama: Ders, teorik anlatımların yanı sıra, TensorFlow ve Keras gibi popüler derin öğrenme kütüphaneleri kullanılarak yapılan pratik uygulamalara da yer verir.
Web Sitesi: introtodeeplearning.com
3.2. İleri Derin Öğrenme Konuları
Derin öğrenmenin temelleri öğrenildikten sonra, daha spesifik ve ileri konulara yönelinebilir. Bu aşamada, Stanford Üniversitesi'nin dersleri ideal seçeneklerdir.
CS231n:
Convolutional Neural Networks for Visual Recognition
- CNN mimarileri (AlexNet, VGG, ResNet)
- Eğitim teknikleri
- Nesne tespiti ve bölütleme
- Video analizi
CS224n:
Natural Language Processing with Deep Learning
- Kelime gömmeleri
- Transformer modelleri
- Dikkat mekanizmaları
- Büyük dil modelleri
Ek Seçenek: New York Üniversitesi (NYU) tarafından Yann LeCun ve Alfredo Canziani tarafından verilen "Deep Learning (DS-GA 1008)" dersi de çok kapsamlı bir ileri derin öğrenme dersidir ve YouTube'da video kayıtları mevcuttur.
4. Doğal Dil İşleme (NLP)
Derin öğrenme tekniklerinin öğrenilmesiyle birlikte, bu tekniklerin önemli bir uygulama alanı olan doğal dil işleme konusuna geçilebilir.
4.1. Doğal Dil İşleme ile Metin ve Konuşmayı Anlama
CS224n: Natural Language Processing with Deep Learning
Stanford Üniversitesi'nin bu dersi, derin öğrenme modellerinin dil anlama ve üretme görevlerinde nasıl kullanıldığını detaylı bir şekilde ele alır.
Kapsanan Konular:
- Kelime vektörleri (Word2Vec, GloVe)
- Sinir ağlarına dayalı dil modelleri
- RNN'ler, LSTM'ler, GRU'lar
- Dikkat mekanizmaları
- Transformer mimarisi
- BERT ve GPT gibi önceden eğitilmiş büyük dil modelleri
- Makine çevirisi
- Soru cevaplama ve metin özetleme
- Duygu analizi
- Konuşma tanıma
Pratik Uygulama: Ders, teorik anlatımların yanı sıra PyTorch kullanılarak yapılan pratik uygulamaları da içerir.
Web Sitesi: web.stanford.edu/class/cs224n/
5. Bilgisayarlı Görü (Computer Vision)
Derin öğrenme tekniklerinin bir diğer önemli uygulama alanı da bilgisayarlı görüdür.
5.1. Bilgisayarlı Görüye Giriş
CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition
Stanford Üniversitesi'nin bu dersi, görsel verileri anlamak ve yorumlamak için kullanılan derin öğrenme modellerine, özellikle de Evrişimli Sinir Ağlarına (CNN'ler) odaklanır.
Kapsanan Konular:
- Görüntü sınıflandırma
- Nesne tespiti
- Görüntü bölütleme
- Öznitelik çıkarımı
- CNN mimarileri (AlexNet, VGG, ResNet)
- Eğitim teknikleri
- Veri artırma
- Aktarım öğrenmesi
- Görselleştirme teknikleri
Pratik Uygulama: Ders, Python ve Caffe/Caffe2 (daha sonraki yıllarda PyTorch) gibi çerçeveler kullanılarak yapılan pratik uygulamaları da içerir.
Web Sitesi: cs231n.stanford.edu
5.2. İleri Bilgisayarlı Görü Konuları
Bilgisayarlı görünün temelleri öğrenildikten sonra, daha ileri konulara geçilebilir. Carnegie Mellon Üniversitesi (CMU) tarafından sunulan dersler bu alanda uzmanlaşmak için idealdir.
16-720 Computer Vision
Prof. Shubhra Kanti Karmaker tarafından verilen bu ders, ileri bilgisayarlı görü tekniklerini kapsar.
16-823: Physics based Methods in Vision
Prof. Ioannis Gkioulekas tarafından verilen bu ders, fizik tabanlı görü yöntemlerini ele alır.
Kapsanan İleri Konular:
- 3B görüntüleme
- Yapı hareket analizi
- Derinlik tahmini
- Görsel SLAM (Simultaneous Localization and Mapping)
- İnsan poz tahmini
- Görsel soru cevaplama
- Video analizi
- Fizik tabanlı görü
Ek Seçenek: Georgia Tech'in "CS 6476: Computer Vision" dersi de ileri düzey konuları kapsayan ve YouTube'da video dersleri olan bir seçenektir.
6. Robotik
Yapay zekanın fiziksel dünyayla etkileşime girdiği önemli bir alan da robotiktir.
6.1. Robotik Sistemlere Giriş
6.141/16.405 Robotics: Science and Systems
MIT tarafından sunulan bu ders, robotiğin temel prensiplerini kapsar. Robotların çevrelerini nasıl algıladıklarını, nasıl karar verdiklerini ve nasıl hareket ettiklerini inceler.
Kapsanan Konular:
- Robotik temel prensipleri
- Algılama ve planlama
- Kontrol ve hareket
- Kinematik ve dinamiğe giriş
- Sensörler ve algı sistemleri
- Konum belirleme ve haritalama (SLAM)
- Yol planlama ve hareket planlama
- Geri beslemeli kontrol
- Makine öğrenmesinin robotikteki uygulamaları
Uygulama: Bu ders, robotların nasıl çalıştığını ve yapay zekanın fiziksel sistemlerde nasıl uygulandığını anlamak isteyenler için iyi bir başlangıç noktasıdır.
Kaynak: MIT OpenCourseWare platformunda veya YouTube'da video kayıtları ve materyaller bulunabilir.
7. Yapay Zeka Etiği ve Toplumsal Etkileri
Yapay zeka teknolojilerinin hızla gelişmesi ve yaygınlaşması, beraberinde önemli etik ve toplumsal soruları da getirmektedir.
7.1. Yapay Zeka Etiği ve Toplumsal Etkileri
Bu konuda Stanford Üniversitesi'nin "CS22A: AI Ethics, Policy, and Governance" veya MIT Media Lab'ın çeşitli seminer ve tartışmaları gibi kaynaklar önerilebilir.
Kapsanan Konular:
- Yapay zekada adalet ve önyargı sorunları
- Algoritmik şeffaflık ve hesap verebilirlik
- Mahremiyet ve güvenlik endişeleri
- Yapay zekanın işgücü piyasasına etkileri
- Otomasyonun sosyal sonuçları
- Yapay zeka politikaları ve yönetişim
- Etik AI geliştirme prensipleri
Kritik Önem: Bu konuların anlaşılması, sorumlu yapay zeka geliştirilmesi ve kullanılması için kritik öneme sahiptir.
8. İleri Konular ve Uzmanlık Alanları (Opsiyonel)
Temel ve orta düzey konular tamamlandıktan sonra, öğrencinin ilgi alanına göre seçebileceği çeşitli ileri konular ve uzmanlık alanları bulunmaktadır.
8.1. Pekiştirmeli Öğrenme
University College London (David Silver) / UC Berkeley CS285
Bir ajanın çevreyle etkileşime girerek ödülleri maksimize etmeyi öğrendiği bir makine öğrenmesi paradigmasıdır.
Kapsanan Konular:
- Markov Karar Süreçleri
- Dinamik programlama
- Monte Carlo yöntemleri
- Q-öğrenme ve politika gradyan yöntemleri
- Derin pekiştirmeli öğrenme
8.2. Bilgi Temsili ve Akıl Yürütme
Stanford CS227B / MIT 6.825
Yapay zekanın bilgiyi nasıl yapılandırdığı, sakladığı ve bu bilgiyi kullanarak mantıksal sonuçlar çıkardığı ile ilgilenir.
Kapsanan Konular:
- Mantık (önermeler ve birinci dereceden)
- Planlama ve kısıt tatmin problemleri
- Ontolojiler ve semantik web
- Bilgi çıkarımı
8.3. Örüntü Tanıma
Oxford Pattern Recognition / EPFL EE-556
Verilerdeki düzenlilikleri ve yapıları tanımlamak ve sınıflandırmak için kullanılan tekniklerle ilgilenir.
Kapsanan Konular:
- İstatistiksel sınıflandırma
- Bayesian karar teorisi
- Parametrik ve parametrik olmayan yöntemler
- Boyut indirgeme ve kümeleme
- Kernel yöntemleri
8.4. Uzman Sistemler
MIT 6.034 / Stanford AI Courses
Belirli bir alanda insan uzmanlarının bilgi ve muhakeme yeteneklerini taklit etmek için tasarlanmış bilgisayar programlarıdır.
Kapsanan Konular:
- Kural tabanlı sistemler
- Çıkarım motorları
- Belirsizlik yönetimi
- Bayes ağları ve bulanık mantık
- Örnek tabanlı akıl yürütme
