Giriş: Yapay Zekâ Çağında Kaybolmamak
Yapay zekâ artık hayatımızın her alanında.
Peki ama bu teknolojiyi sadece izlemekle mi yetineceğiz?
Yoksa onu anlamayı, hatta üretmeyi mi hedefleyeceğiz?
Yapay zekâ çağında okuma yazma bilmek artık yeterli değil.
Yeni “okuryazarlık”, veri ve algoritma dilini anlamaktan geçiyor.
Bu makalede, sıfırdan yapay zekâ öğrenmek isteyenler için detaylı bir yol haritası sunuyoruz.
Kimler Yapay Zekâ Öğrenebilir?
Önce şunu netleştirelim:
- Üniversite öğrencisi olmanız şart değil.
- Matematikçi olmanız da gerekmez.
- Yazılımcı olmasanız bile başlayabilirsiniz.
Önemli olan:
- Merak
- Süreklilik
- Disiplinli bir öğrenme yaklaşımı
Yapay zekâ alanı çok geniştir; herkes kendi ilgisine göre bir alan bulabilir:
- Veri analizi
- Görüntü işleme
- Doğal dil işleme
- Müzik üretimi
- Yapay zekâ etiği…
Öğrenme Aşamaları: Adım Adım İlerleyin
Aşama 1: Temel Kavramlarla Tanışın
İlk adım, “AI nedir?” sorusunun cevabını gerçekten kavramaktır.
Okuma Önerileri:
- Artificial Intelligence: A Guide for Thinking Humans – Melanie Mitchell
- Yapay Zekâ 101 (yerli kaynaklar ve videolar)
- MIT’nin ve Stanford’un giriş seviye AI videoları (YouTube)
Kavramlar:
- Yapay zekâ – Makine öğrenmesi – Derin öğrenme farkı
- Gözetimli / gözetimsiz öğrenme
- Algoritma, model, veri kümesi gibi temel terimler
Aşama 2: Matematiksel Temeli Kazanın
AI’nin temeli matematiğe dayanır. Ama gözünüz korkmasın; önce anlayarak öğrenmek yeterlidir.
Konular:
- Lineer cebir: Matris, vektör
- Olasılık ve istatistik: Ortalama, varyans, Bayes
- Türev/integral: Optimizasyon için temel
- Fonksiyonlar, grafik yorumlama
Kaynaklar:
- Khan Academy
- 3Blue1Brown (YouTube) – görsel ve sezgisel anlatımlar
- Essence of Linear Algebra (mutlaka izlenmeli)
Aşama 3: Programlamayı Öğrenin (Python)
Python, AI dünyasının Esperanto’su gibidir: herkes konuşur.
Başlangıç konuları:
- Değişkenler, döngüler, fonksiyonlar
- NumPy, Pandas, Matplotlib gibi temel kütüphaneler
- Veri analizi, grafik çizimi, veri temizleme
Platformlar:
- Google Colab: Tarayıcıda Python çalıştırmak için birebir
- Replit
- Kaggle Notebooks
Kaynaklar:
- Python.org (resmi döküman)
- Codecademy
- Veri Bilimi için Python (BTK Akademi, Coursera, Udemy)
Aşama 4: Makine Öğrenmesine Geçiş
Artık modellerle tanışma zamanı.
Öğrenilecek konular:
- Regresyon – Sınıflandırma – Kümeleme
- Decision Tree, KNN, Random Forest
- Model eğitme, doğrulama, test etme
- Overfitting, underfitting, regularization
Araçlar:
- Scikit-learn
- Google Colab üzerinde mini projeler
- Kaggle yarışmalarıyla pratik yapma
Aşama 5: Derin Öğrenme (Deep Learning)
Sinir ağları, CNN’ler, LSTM’ler, Transformers…
Gereken bilgiler:
- Yapay sinir ağı nedir?
- Katmanlar nasıl çalışır?
- Aktivasyon fonksiyonları
- Geri yayılım (backpropagation)
Kütüphaneler:
- TensorFlow / Keras
- PyTorch
Proje fikirleri:
- El yazısı tanıma (MNIST)
- Görüntü sınıflandırma
- Basit chatbot
Aşama 6: Doğal Dil İşleme (NLP)
Metinlerle çalışan yapay zekâ sistemlerini öğrenin.
Kavramlar:
- Tokenizasyon
- Duygu analizi
- Named Entity Recognition
- Transformer modelleri: BERT, GPT
Kütüphaneler:
- NLTK, SpaCy
- Hugging Face Transformers
Uygulama fikirleri:
- Duygu analizi yapan web uygulaması
- Otomatik özetleme
- Yazım kontrolü sistemi
Sertifikalar ve Kurslar (Türkçe + İngilizce)
🌍 İngilizce Kaynaklar:
- Andrew Ng – Coursera (Machine Learning)
- DeepLearning.ai
- Fast.ai (ücretsiz, ileri seviye)
- Udacity AI Nanodegree
- MIT 6.S191 – Introduction to Deep Learning
🇹🇷 Türkçe Kaynaklar:
- BTK Akademi – Yapay Zekâ Giriş
- Udemy Türk eğitmenleri
- YouTube’da Barış Özcan, Yavuz Selim Taşçı gibi eğitici içerikler
- Kodluyoruz ve Patika.dev platformları
Projeye Dönüştürmeden Olmaz
Her aşamada bir şey öğrenin ve hemen küçük bir proje üretin:
| Aşama | Proje Fikri |
|---|---|
| Python Temelleri | Hava durumu çekme uygulaması |
| Veri Analizi | Türkiye nüfusu analizi |
| ML | Konut fiyat tahmin sistemi |
| DL | Görselden kedi/köpek tanıma |
| NLP | Türkçe duygu analizi botu |
Projeler CV’nizde altın gibi parlar.
Ve unutmayın: öğrenmenin %70’i kod yazarak gerçekleşir.
Öğrenme Süreci İçin Tavsiyeler
- “Mükemmel öğrenmeden” kaçının, önce anlayın, sonra derinleşin
- Her gün 1 saat ayırmanız 6 ay sonra sizi başka bir seviyeye taşır
- Kaggle’da mini yarışmalara katılın
- Topluluklara katılın (Reddit, Discord, Twitter X AI grupları)
Sonuç: Öğrenmek İçin En Doğru Zaman, Şimdi
Yapay zekâ geleceği değil, artık bugünü şekillendiriyor.
Onu sadece kullanan değil, anlayan insanlardan biri olun.
Kod yazmak, model kurmak, veriyle çalışmak artık sadece mühendislerin değil, herkesin yetkinliği olabilir.
