0'dan yapay zeka kodlama öğrenmeye nasıl başlanır?

@Aslan Mert baya uzmanlaşmak için bunlar. Niyet ciddiyse bu yol daha doğru olur. Benim tarif ettiğim çok kurcalamadan hazır kütüphanelere veri yükle, çıktı al şeklinde🤣
@seffabullut Harvard CS50 oynatma listesini Lecture 7'e kadar yani "CS50x 2025 - Artificial Intelligence" bitene kadar izlersin. Sonra CS50 Python ve CS50 AI With Python izledikten sonra DeepLearningAI'ın Specialization kurslarından Mathematics for Machine Learning and Data Science Specialization, Machine Learning Specialization izledikten sonra computer vision için o specialization kurslarındaki The Deep Learning Specialization ve TensorFlow videolarını izlemek gerekebilir (ben de henüz konuya çok hakim değilim) ancak neyse ki senin istediğin alan için doğrudan sağlık ve ai uzmanlaşma kursu AI for Medicine Specialization var yani kendini hazır hissettiğinde bu kursu da izleyip final yapabilirisin :D Coursera'daki kursları ücretsiz izleyebilirsin ancak ücretsiz bir şekilde soruları sitesinden çözemez ve sertifika alamazsın.

Dersleri izlemek için; Specialization kursunu aç, aşağıya kaydır ve kaç kurstan oluştuğu yazan bir bölüm var oraya gel: Eki Görüntüle 2395084
Burada sırası ile kursu seç.

Açılan sayfada "Enroll for free" yazısına tıkla. Açılan pencerede "Audit the course" botununa tıkla. Böyelikle ilgili kursu ücretsiz bir şekilde o kursu izlersin. Sorular için ayrıca google'da araman gerekiyor. Bazen birisi GitHub'a koymuş oluyor oradan ayrıca açıp işaretleme olmadan, sorauları çözerek kendini de test etmiş olursun.
Eki Görüntüle 2395086

Böyle böyle uzmanlaşma serisinin altındaki kursları bulup tek tek audit yaparak izleyebilirsin. Bol şans, iyi çalışmalar!
Hocam öncelikle İngilizcemi tam olarak geliştireyim ben en iyisi. Zaten 5. sınıftayım ve muhtemelen mezun olana kadar sürer bunu yapmak :D

2. olarak da gerçekten samimi bir cevap istiyorum sizden.
Son postumda belirttiğim gibi hayatımla ne yapacağım hakkında bir fikrim yok şuan.
Bir yandan iyi bir doktor olmak varken diğer yanda dilimi ana dilim kadar geliştirip yurt dışına gitmek veya bunların hepsinden sıyrılıp yapay zekayı bu işe entegre etmek gibi çok çok farklı fikirler var kafamda.
Fakat bulutların üzerinde yaşamaya gerek yok bunların her biri bir ömür sürecek şeyler.
Sizin dediklerinizi görünce açıkçası pek de emin olamadım. Bu yolda şuanlık tek kişiyim. Çevremdeki insanlar da açıkçası benim gibi bakmıyor olaya herkesin derdi yurt dışı ya da iyi bir doktor olmak.
Bu hususta çıkıp tek başıma gerçekten bir şeyler yapabilir miyim? Çünkü bu konularda bir şeyler başarmış insanlar ya hayatlarının erken dönemlerinde bunlarla karşılaşıyor ya da gerçekten tutkuları oluyor. Bense bu durumdayken açıkçası bu kadar şeyi öğrenip sonra da başarısız olabilme ve "ömrümü boşa harcamış olma" ihtimalinden çok çekiniyorum.

Küçükken de sağlam bir oyun oyun yapacağım diye çıkmıştım yola. Tek başına yapamazsın diyenlere kulak asmamıştım kafamda o büyük başarı hikayeleri vardı. Sonra gördüm ki gerçekten yapılmıyormuş :D
Yani demek istediğim nokta bu işe ciddi paralar ya da tüm ömrünü veren insanlar varken bulduğum kütüphaneleerle ya da izlediğim eğitimlerle bu işte bir yere gelebilir miyim?(En azından benimle aynı fikirdeki insanların bulunduğu ortamlarda bulunabilecek kadar gelişebilir miyim?)


Çünkü günün sonunda okul, dersler, spor derken günde bana kalan vakit saatler olamıyor. Bunun nöbeti vs. de araya girince bir yola girmişim ve önce bunu tamamlamalıyım gibi hissediyorum.
24 yaş çok geç gibi geliyor bunlar için.
 
Hocam öncelikle İngilizcemi tam olarak geliştireyim ben en iyisi. Zaten 5. sınıftayım ve muhtemelen mezun olana kadar sürer bunu yapmak :D
Yapay zeka öğrenme başlığı altındaki konuya ilişkin bu kısma cevap vereyim. Evet, İngilizce'yi geliştirmenizi tavsiye ederim.

Hayat tavsiyesine ilişkin mesajınıza da açtığınız bu konu altında düşüncelerimi belirteceğim.
 
Çünkü arkadaşın bahsettiği durum gerçekten detaylı ve belki doktorluğu tamamen değiştirebilecek bir durum gibi geldi bana ve bunu hazır kütüphaneler kullanarak yapabiliyorsak neden herkes bu işe el atmıyor?
Muhtemelen el atmislar ve yapmislardir bile ancak tipta uygulamaya konulmasi apayri bir durum. Amator bir calismayla bile yuksek dogruluk oranlari elde etmek mumkun bu hazir kutuphanelerle, dogru verileri elde edip duzgunce isledikten sonra.

Profesyonel bir is ortaya koyup bu projeyi pazarlamak isterseniz @Aslan Mert 'in gonderdigi icerikler gibi isin matematik kismini, algoritmalari ve kutuphaneleri derinlemesine ogrenmeniz gerekir.

Mesela asagidaki kaynaklara gore zaten yapmislar ve doktorlar kadar basarili sonuclar elde etmisler:

@seffabullut @m1cope simdi eger ki profesyonel bir is ortaya koymak istiyorsaniz veya yapay zekayi gercekten ogrenmek istiyorsaniz yolunuz uzun. Kabaca adimlar asagidaki gibi olacaktir:
  1. Ingilizce. Onemli.
  2. Saglam matematik bilgisi (lineer cebir, calculus).
  3. Yapay zeka nedir? Makine ogrenimi, bilgisayarli goru, derin ogrenme, vs.
  4. Makine ogrenim, derin ogrenme algoritmalari ve bunlarin calisma mantigi.
  5. Python (ozellikle PyTorch, TensorFlow/Keras, Pandas, NumPy, MatPlotLib, scikit-learn, OpenCV gibi kutuphaneler).
Yapay zekanin ozu matematiktir. Kodlama bu matematigi bilgisayara yaptirmak ve verileri islemek icin kullanilir genelde.
 
Son düzenleme:
@m1cope @Shimada Sensei @seffabullut Radyologlar ve Yapay zekaya ilişkin;
Bu içeriği görüntülemek için üçüncü taraf çerezlerini yerleştirmek için izninize ihtiyacımız olacak.
Daha detaylı bilgi için, çerezler sayfamıza bakınız.


Andrew Ng'ın yapay zekaya ilişkin esprili bir sözü var "Why are there so many shocking results in AI? Because AI is the new electricity." AI bir milestone olsa dahi bugünden yarına profesyonel meslekleri bitirmeyecek ancak günümüzde de o kadar yetkinliğe ulaştılar ki "ilgili bölümün lisans eğitinden yeni mezun olmuş birisi kadar" bilgili haldeler.

Gündemde hep AI teknolojilerinin etkileyiciliğine ilişkin haberler bulunuyor ama biraz da anti tez olması için bu yukarıda videosunu paylaştığım Yaşlı Yazılımcı YouTube kanalını da tavsiye ederim.
 
@m1cope @Shimada Sensei @seffabullut Radyologlar ve Yapay zekaya ilişkin;
Bu içeriği görüntülemek için üçüncü taraf çerezlerini yerleştirmek için izninize ihtiyacımız olacak.
Daha detaylı bilgi için, çerezler sayfamıza bakınız.


Andrew Ng'ın yapay zekaya ilişkin esprili bir sözü var "Why are there so many shocking results in AI? Because AI is the new electricity." AI bir milestone olsa dahi bugünden yarına profesyonel meslekleri bitirmeyecek ancak günümüzde de o kadar yetkinliğe ulaştılar ki "ilgili bölümün lisans eğitinden yeni mezun olmuş birisi kadar" bilgili haldeler.

Gündemde hep AI teknolojilerinin etkileyiciliğine ilişkin haberler bulunuyor ama biraz da anti tez olması için bu yukarıda videosunu paylaştığım Yaşlı Yazılımcı YouTube kanalını da tavsiye ederim.

Hocam ben sadece tıp okuduğum ve ilgimi çektiği için başlığa katıldım ama açıkçası pek de mantıklı gelmedi.
Daha doğrusu radyologları görevlerinden edemez belki ama 10 radyolog çalışıyorsa bunların 5ini emekli edebilir.
Diğer doktorların da bir kısmı için geçerli bu. Yeterince gelişmiş bir yapay zeka rahatlıkla aile hekimleri gibi çalışabilir diye düşünüyorum.
Hatta kim bilir belki gelecekte direkt ilgili bölüme randevu almak yerine önce bir yapay zekaya görünmemiz gerekebilir. Ön tanıyı yani yapay zeka koyabilir.
Üstte de yazıldığı gibi hastalıkların belli belirtileri var. Bunu yapay zeka direkt tanıyabiliyorsa bence doktorların hepsine gerek kalmaz.
Tabii ki bunun için halkı da eğitmek gerekiyor.
 
@m1cope AI'ın şimdilik karşısına çıkan sorunu çözme gücü "ilgili alandan mezun birisi o soruna ilişkin veriyi inceleyip çok kısa sürede cevap verebiliyorsa" şu an AI da bunu yapabilir.

Aile hekimlerine ilişkin öngörünüz zaten kısmen şu an var. E-Nabız uygulamasındaki "Neyim Var?" programına girerek şikayetlerinizi seçiyorsunuz ve tahmini hastalığınızı ve hangi polikliniğe randevu almanız gerektiğini belirtiyor.

AI mesleklerdeki iş yükünü azaltacağı için görevler daha verimli bir şekilde yapılabilecek bu da yakın geçmişte nasıl dijitalleşme mesleklerin işleyişinde değişiklik yarattıysa bizlerde de değişim yaratacaktır. Bizde genel manada ai'ın yerimizi almaktansa daha çok yardımcı araçlar olacağını bunun da üretim miktarımızı artıracağını düşünüyorum ancak çocuklarımız için ilginç bir gelecek bekliyor.

Sağlığın çok hassas olması ve daha yeni yayımlanan bir haberde eğer 100 milyar token (hece) den oluşan LLM dataset'ne sadece 1 milyon token'lık (%0.001'İ boyutunda) bilerek/isteyerek aşılarla ilgili yanlış bilgi eklenince, hala Sağlık LLM'leri için kullanılan testi geçebilmesine rağmen, sohbet botunun sağlığa ilişkin cevaplarında %4.8'nde zararlı/yanlış içerik verebileceği tespit edilmiş.

Ancak bilirsiniz istatistik rakamlarla yalan söyleme sanatıdır. Bu biraz zaten bu amacı hedefleyen bir çalışmaydı, ilginç diye paylaştım ama sektörel hakimiyetim çok olmadığı için ne kadar büyük tehlikedir fazla yorum yapamayacağım. Bilen birisi çıkar "kullandıkları dataset 'the pile' aslında eski veya bu amaca uygun değildir" ben de bir şey diyemem belki de bunun gibi bu olayı açıklayacak basit bir şey vardır.

Neticede demeye çalıştığım profesyonel meslekleri işinden etmesi için gelişmesi gereken ve çok büyük yatırımlarla da gelişen bir teknoloji. Kolay iş değil. Ne kadar zor olduğu "hadi, kendi mesleğimi bu teknoloji ile birleştiren ben olayım" deyince anlıyorsun ancak her türlü yeni araçları ve teknolojileri takip edip uyum sağlamayı öğrenmemiz lazım.
 
BTKAkademi'nin yapay zeka dersleri var. Onlara katıl ve başlangıç için seni belirli bir seviyeye taşır ve daha sonrasında huggingface, coco gibi platformları öğren ve oralardan devam et. Yine GoogleDevelopers kanalının tenserflow eğitimi var. O eğitime katılabilirsin.


Sana önereceğim eğitim dersleri

ve beğendiğin diğer yapay zeka derslerine katılabilirsin.

Google Developers TensorFlow eğitimi
Bu içeriği görüntülemek için üçüncü taraf çerezlerini yerleştirmek için izninize ihtiyacımız olacak.
Daha detaylı bilgi için, çerezler sayfamıza bakınız.
 
Yap doktorluğunu al maaşını kardeşim fanteziye gerek yok bu işler öyle kolay işler değil. Kafan bassa bile çok fazla zamana ihtiyacın var. Zoru başarmıssın tıp okuyorsun zaten, hobi olarak evde makine öğrenmesi çalışabilirsin.
 
Merhaba, yaşım 24 tıp fakültesinde 5. sınıf öğrencisiyim. 5. sınıfa kadar gelsem de tıp derslerim pek iyi değil pek de severek yazmadım. Mühendis olmayı daha çok isterdim. Sonra düşündüğümde yapay zekayla bunu birleştirebileceğimizi düşündüm.
Özetle X bir AI aracına yeterince röntgen yüklersek bir süre sonra röntgen okuyabilir diye düşünüyorum. Bu örnekleri çok çok artırabiliriz tabii ki. Zor olduğunu biliyorum ama tek başıma 0'dan bunu yapabilir miyim? Ya da nereden başlanmalı?
Çok çok önce biraz HTML, CSS, C# eğitimleri almıştım ama hiçbir şey hatırlamıyorum. Zaten AI işleriyle pek alakası yoktu yaptığım şeylerin de. Web site veya oyun tasarlamaya çalışıyordum kendimce.
0'dan nereden başlayabilirim? Veya hazır AI'leri eğitme şansımız vs. oluyor mu detaylı bilgisi olan var mı acaba?

Ben olaya farklı bakıyorum.
Kişisel olarak yeni bir yapay zeka modeli oluşturma gereksiz bir çalışma olur. Çünkü bu iş çok fazla teknik bilgi ister ki şu an oldukça güzel bir mesleğin var. Bunun yerine bu işi zaten kapmış ve uğraşan birileri ile ortak proje üret. Sen onlara işleyecekleri veri modeli için bilgi ver. Onlar bir tabib olarak senin ve genelin işine yarayacak bir agent oluştursun.

Örnek proje-ler:
  • Hastane öncesi belirtilere göre hangi bölüme muayane gitmeliyim?
  • Tıp fakültesi öğrencisi olmaya uygun muyum?
  • Uzmanlık için hangi bölümü seçeyim?
  • Uzmanlık tezim var, bunun benzer projeleri dünya da ve ülkemizde hazırlanmış mı?
*... Hastalığı konusunda araştırma sonuçlarım... İbaret. Aynı hastalık farklı lokasyon veya yaş - cinsiyetdeki değerleri/farkları nedir?

Yani yeni sıfırdan bir AI tabanı oluşturmak yerine, var olan bir yapıyı kendi mesleğin veya toplumsal çalışma için gerekli bilgileri oluşturmaya çalışabilirsin.
Çevrendeki farklı branşdan olan diğer tabibler ile kafa kafaya verip daha büyük model dosyası için hem kişisel araştırmaların/tecrübelerinizi hem de açık kaynak kodlarının o Database'e girişi için, sorgulanma şekli için mesleki bakış yorumlarınızı ekleyerek daha faydalı olabilirsiniz.

Mühendislerin işini onlara bırakın. Siz onlara istediklerinizi - beklentilerinizi - işinizi daha yaygın ve daha verimli olacak şekilde iletişim - kullanım yollarını söyleyin, onlar size uygun alt yapıyı hazırlasın.

Başka bir örnek öneri.. Lütfen tabibler artık ayak için - döt için - diş için augmentin yazmayı bıraksınlar. sanki başka bir antibiyotik yokmuş gibi.

Bu da benim bakış açım.
 

Technopat Haberler

Geri
Yukarı