Bir kavram popüler olunca fırsatı değerlendirmek isteyenler çok oluyor. Son zamanlarda yapay zeka dünyasında kariyer yapmak isteyenler için “sadece birkaç ayda AI Engineer (yapay zeka mühendisi) olun” vadeden birçok içerik internette dolaşıyor. Ancak bu işleri bilen ve tecrübeli olanlar, özellikle hedef büyük bir teknoloji şirketinde AI Mühendisi olmak ise, bunun için önemli bir zaman ve adanmışlık gerektirdiğini ifade ediyorlar.

İyi haber şu ki, faydalı yapay zeka uygulamaları geliştirmeye başlamak için tüm çok ileri düzey becerilere ihtiyacınız yok. Kendi kendine öğrenen geliştiricilerin (developer) bir çoğu, büyük teknoloji şirketlerinde bu işe başlamıyor. Kişisel projelerle başlanır, startuplar ve küçük-orta şirketlerde tecrübe kazanılır, büyük şirketlere geçilir veya kendi AI uygulamalarını geliştirerek devam eder.

AI Mühendisi Gerçekte Ne Yapar?

AI Mühendisi:

• Sıfırdan model eğiten bir veri bilimci veya geleneksel makine öğrenmesi mühendisi değildir
• GPT-4 veya Llama gibi önceden eğitilmiş temel modeller üzerine uygulamalar geliştirir
• Prompt mühendisliği, RAG ve fine-tuning ile model adaptasyonuna odaklanır
• Ölçeklenebilirlik (scalability), değerlendirme (evaluation), çıkarım optimizasyonu (inference optimization) ve gerçek dünya dağıtımına (real world deployment) öncelik verir
• Güvenlik, veri yönetimi ve kullanıcı geri bildirimi dahil uçtan uca sistemleri yönetir

Temel Beceriler

AI dünyasına adım atmadan önce bazı temel becerilere sahip olmalısınız:

1. Matematik temelleri: İstatistik, olasılık ve temel lineer cebir
2. Python programlama: Canlı ortamlarda çalışacak seviyede (production level) kod yazabilme yeteneği
3. Temel yazılım geliştirme kavramları: Git ile versiyon kontrolü, komut satırı, API’lerle çalışma
4. Temel ML kavramları: Denetimli/denetimsiz öğrenme, model değerlendirme metrikleri, overfitting/underfitting

İlk AI Projelerinizi Oluşturmak

Temeller hazır olduğunda, AI araçları ve modelleriyle çalışmaya başlayabilirsiniz:

• AI API’lerini kullanmayı öğrenin: OpenAI API gibi hizmetler, güçlü modelleri kendiniz oluşturmadan entegre etmenizi sağlar
• Prompt mühendisliği: AI modelleriyle etkili iletişim kurmak için kritik bir beceri
• Basit RAG uygulamaları oluşturun: AI modellerini vektör veritabanları kullanarak kendi veri kaynaklarınıza bağlayın
• Farklı önceden eğitilmiş modellerle deney yapın: HuggingFace gibi kaynakları kullanarak farklı model mimarileriyle deneyim kazanın
• Temel uygulama mimarisi: AI uygulamalarını doğru giriş işleme, bağlam oluşturma ve çıktı işleme ile yapılandırmayı öğrenin

Bu aşamada, sohbet botları, içerik oluşturucular ve basit sınıflandırma sistemleri gibi gerçek sorunları çözen uygulamalar geliştirmeye odaklanabilirsiniz.

Profesyonel AI Mühendisliğine Doğru

Temeller ve bazı gerçek projeler edindiğinizde, bilginizi derinleştirmek isteyeceksiniz:

• Derin öğrenmeyi daha iyi anlama: Sinir ağları, eğitim süreçleri, transformer mimarisi, dikkat mekanizmaları (attention mechanisms)
• Dağıtım ve altyapı: Docker ile konteynerleştirme, AWS/GCP/Azure üzerinde bulut dağıtımı
• İleri düzey RAG: Sofistike belge bölme stratejileri, gömme (embeddings) tekniklerinin optimizasyonu
• Temel modellerle çalışma: LoRA gibi fine-tuning teknikleri, model seçimi kararları
• Sağlam değerlendirme sistemleri: Model performansını test etme, halüsinasyonları ve önyargıları (bias) ölçme
• Çıkarım optimizasyonu: Modelleri niceleştirme, damıtma gibi tekniklerle daha hızlı ve verimli hale getirme
• Ajan sistemleri: Karmaşık görevleri parçalara ayırabilen, araçları etkili kullanabilen AI uygulamaları
• Güvenlik, gizlilik ve etik: Prompt enjeksiyonu gibi saldırılara karşı önlemler, gizlilik uyumluluğu

Bu aşamada, sadece AI araçlarını kullanmaktan, nasıl çalıştıklarını ve belirli kullanım durumları için nasıl optimize edileceklerini anlamaya geçiyorsunuz.

Gerçekçi Bir Zaman Çizelgesi

AI Mühendisi olma yolculuğu için gerçekçi bir zaman çizelgesi şöyle görünür:

• Temeller ve ilk AI uygulamalarını oluşturma: Yaklaşık 6 ay (halihazırda programlama bilginiz varsa)
• Daha ileri kavramlarlda uzmanlaşma: 6-12 ay daha
• Profesyonel seviyede yetkinlik: 1-2 yıl daha
• Büyük bir şirkette üst düzey AI Mühendisi olma: 3-5 yıl daha

Toplam olarak, sıfırdan başlıyorsanız ve yarı zamanlı öğreniyorsanız, 3-6 yıllık bir yolculuk bekleyin. Bu uzun bir süre gibi görünebilir, ancak unutmayın ki alanında çalışmaya çok daha erken başlayabilirsiniz – her şeyi tamamen öğrenene kadar beklemenize gerek yok.

MLOps Bootcamp’imiz Sizi Bir Adım Öne Taşıyacak!

Tüm bu bilgilerden sonra, AI mühendisliği yolculuğunuzu hızlandırmak ister misiniz? VBO MLOps Bootcamp tam da bu nedenle tasarlandı!

12 haftalık yoğun programımızda:

• Gerçek dünya ML projelerini uçtan uca geliştirmeyi
• Makine öğrenmesi modellerini ölçeklenebilir şekilde dağıtmayı
• CI/CD pipeline’ları ile otomatik ML sistemleri kurmayı
• Bulut altyapılarında ML operasyonlarını yönetmeyi
• LLM’leri özelleştirme ve gerçek iş sorunlarına uygulama stratejilerini

öğreneceksiniz.

Bootcamp’imiz, AI mühendisliği yolculuğunuzda kritik bir adım olan MLOps konusunda sizi uzmanlaştıracak ve iş piyasasında sizi rakiplerinizden ayıracak. İster kariyerinize yeni başlıyor olun, ister mevcut becerilerinizi geliştirmek isteyin, programımız size pratik, endüstri odaklı eğitim sunuyor.

Web sitemizi ziyaret edin ve yerinizi ayırtın!

MLOps Bootcamp’ine Kaydol

Kaynaklar

• Kapak Resmi: Photo by Raivis Razgals on Unsplash
• Ana kaynak: AI Engineering: A *Realistic* Roadmap for Beginners YouTube