Süni İntellekt öyrənməyə haradan başlamaq olar?

Süni İntellekt öyrənməyə haradan başlamaq olar?

Süni intellekt son illərdə texnologiya sahəsində ən çox maraq doğuran istiqamətlərdən birinə çevrilib. Chatbotlar, mətn və şəkil yaradan sistemlər, tövsiyə alqoritmləri, ağıllı axtarış sistemləri və avtomatlaşdırma alətləri artıq gündəlik həyatın bir hissəsidir. Bu inkişaf bir çox insanda eyni sualı yaradır: Süni İntellekt öyrənməyə haradan başlamaq olar?

AI sahəsinə başlamaq üçün ilk gündən mürəkkəb neyron şəbəkələri və böyük dil modellərini öyrənmək lazım deyil. Daha düzgün yol əsas anlayışlardan başlayaraq proqramlaşdırma, məlumatlarla işləmə və Machine Learning mövzularına mərhələli şəkildə keçməkdir. Bu məqalədə süni intellekti sıfırdan öyrənmək istəyənlər üçün sadə və praktik yol xəritəsinə baxacağıq.

Süni intellekt nədir?

Süni intellekt — Artificial Intelligence (AI) kompüter sistemlərinin adətən insan düşüncəsi ilə əlaqələndirilən bəzi tapşırıqları yerinə yetirməsinə imkan verən texnologiyalar toplusudur. Məsələn, süni intellekt sistemi şəkillərdə obyektləri tanıya, mətnləri təhlil edə, suallara cavab verə, məlumatlar əsasında proqnoz hazırlaya və istifadəçiyə uyğun tövsiyələr təqdim edə bilər.

Süni intellekt geniş sahədir və onun daxilində müxtəlif istiqamətlər mövcuddur:

• Machine Learning — Maşın öyrənməsi;
• Deep Learning — Dərin öyrənmə;
• Natural Language Processing — Təbii dilin emalı;
• Computer Vision — Kompüter görməsi;
• Generative AI — Generativ süni intellekt;
• Large Language Models — Böyük dil modelləri.

Yeni başlayan şəxs üçün bütün bu mövzuları eyni anda öyrənmək vacib deyil. Əvvəlcə süni intellektin ümumi məntiqini anlamaq daha faydalıdır.

Süni İntellekt öyrənməyə Python ilə başlayın

Süni intellekt sahəsində inkişaf etmək istəyənlər üçün ən vacib başlanğıc addımlarından biri Python proqramlaşdırma dilini öyrənməkdir. Python sadə sintaksisə malikdir və süni intellekt, məlumat analitikası və Machine Learning sahəsində geniş istifadə olunur. Bir çox məşhur AI kitabxanası Python ekosistemində mövcuddur.

Başlanğıc mərhələdə Python-da aşağıdakı mövzuları öyrənmək kifayətdir:

• dəyişənlər və məlumat tipləri;
• şərt operatorları;
• dövrlər;
• funksiyalar;
• siyahılar və lüğətlər;
• fayllarla işləmək;
• obyekt yönlü proqramlaşdırmanın əsasları.

Məqsəd bütün Python imkanlarını əzbərləmək deyil. Əsas məqsəd proqramlaşdırma məntiqini anlamaq və problemləri kod vasitəsilə həll etməyə alışmaqdır.

Məlumatlarla işləməyi öyrənin

Süni intellekt sistemlərinin böyük hissəsi məlumatlarla işləyir. Buna görə Python-dan sonra məlumatların emalı və təhlili üzrə əsas bacarıqları inkişaf etdirmək vacibdir. Bu mərhələdə NumPy, Pandas və Matplotlib kimi alətlərlə tanış olmaq faydalıdır. Pandas vasitəsilə cədvəl şəklində olan məlumatları oxumaq, təmizləmək və analiz etmək mümkündür. Matplotlib isə nəticələri qrafiklərlə göstərməyə kömək edir.

Məsələn, satış məlumatları olan bir fayl üzərində işləyərək:

• ən çox satılan məhsulu;
• aylıq satış dəyişikliklərini;
• orta satış məbləğini;
• fərqli kateqoriyalar arasındakı fərqləri

analiz edə bilərsiniz. Bu cür kiçik layihələr sonrakı Machine Learning mərhələsinə yaxşı hazırlıq yaradır.

Riyaziyyat və statistika nə qədər vacibdir?

Süni intellekt öyrənmək istəyənlərin bir qismi riyaziyyatdan çəkinir. Əslində başlanğıc mərhələdə çox mürəkkəb riyazi biliklərə ehtiyac yoxdur. Lakin AI modellərinin necə işlədiyini daha dərindən başa düşmək üçün zamanla müəyyən mövzuları öyrənmək lazımdır.

Xüsusilə bunlar faydalıdır:

• orta qiymət, median və dispersiya;
• ehtimalın əsasları;
• vektor və matrislər;
• funksiyalar;
• korrelyasiya;
• xətti cəbrin əsas anlayışları.

Riyaziyyatı ayrıca uzun müddət öyrənib yalnız bundan sonra AI-a keçmək əvəzinə, ehtiyac yarandıqca uyğun mövzuları paralel öyrənmək daha praktik yanaşmadır.

Machine Learning öyrənməyə başlayın

Python və məlumat analizi üzrə baza formalaşdıqdan sonra Machine Learning mövzusuna keçmək olar. Machine Learning kompüter sistemlərinin məlumatlardan nümunələr taparaq müəyyən nəticələr çıxarmasına imkan verən süni intellekt istiqamətidir.

Başlanğıcda bu anlayışlarla tanış olmaq lazımdır:

• supervised learning;
• unsupervised learning;
• regression;
• classification;
• training və test data;
• model accuracy;
• overfitting.

Məsələn, əvvəlki satış məlumatları əsasında gələcək satışları proqnozlaşdırmaq və ya müəyyən xüsusiyyətlərə əsasən məlumatları kateqoriyalara ayırmaq Machine Learning layihələrinə nümunədir. Bu mərhələdə Scikit-learn kimi kitabxanalarla sadə modellər quraraq nəzəri bilikləri praktikada yoxlamaq faydalıdır.

Deep Learning və Generative AI-a nə vaxt keçmək lazımdır?

Machine Learning əsaslarını başa düşdükdən sonra Deep Learning, neyron şəbəkələr, NLP və Computer Vision kimi daha inkişaf etmiş mövzulara keçə bilərsiniz. Daha sonra isə Generative AI və Large Language Models (LLM) istiqamətini öyrənmək mümkündür. LLM-lər böyük həcmdə mətn üzərində öyrədilmiş və mətn yaratmaq, suallara cavab vermək, məlumatı ümumiləşdirmək kimi tapşırıqları yerinə yetirə bilən modellərdir. Lakin yalnız hazır AI alətlərindən istifadə etməyi AI Engineering ilə qarışdırmaq düzgün deyil. AI mühəndisliyi ilə məşğul olmaq istəyirsinizsə, proqramlaşdırma, məlumat, modellər, API-lər və sistem inteqrasiyası kimi texniki mövzuları da öyrənmək lazımdır.

Süni intellekt öyrənərkən layihə hazırlamaq vacibdirmi?

Bəli. Süni intellekti yalnız videolara baxaraq və nəzəri məlumat oxuyaraq öyrənmək çətindir.

Başlanğıc üçün kiçik layihələr seçə bilərsiniz:

• ev qiymətini proqnozlaşdıran model;
• spam mesajları müəyyən edən sistem;
• məhsul tövsiyə sistemi;
• şəkilləri kateqoriyalara ayıran model;
• mətnləri analiz edən tətbiq;
• süni intellekt əsaslı chatbot.

Layihələr hazırladıqca hansı mövzuları yaxşı bildiyinizi və hansı sahələrdə əlavə praktika lazım olduğunu daha rahat müəyyən edə bilərsiniz. Hazırladığınız layihələri GitHub-da paylaşmaq isə gələcəkdə şəxsi portfolio yaratmağa kömək edir.

Tez-tez verilən suallar

Süni intellekti sıfırdan öyrənmək mümkündür?

Bəli. Proqramlaşdırma təcrübəniz yoxdursa, əvvəlcə Python əsaslarından başlayıb mərhələli şəkildə məlumat analizi və Machine Learning mövzularına keçə bilərsiniz.

Süni intellekt üçün hansı proqramlaşdırma dili lazımdır?

Python AI və Machine Learning sahəsində ən geniş istifadə olunan proqramlaşdırma dillərindən biridir. Buna görə yeni başlayanlar üçün uyğun seçimdir.

AI öyrənmək üçün riyaziyyat mütləqdirmi?

Əsas riyazi anlayışlar vacibdir. Lakin başlanğıc üçün yüksək səviyyəli riyaziyyat bilmək tələb olunmur. Mövzuları AI ilə paralel şəkildə inkişaf etdirmək mümkündür.

Süni intellekt və Machine Learning eyni şeydirmi?

Xeyr. Süni intellekt daha geniş anlayışdır. Machine Learning isə süni intellektin əsas istiqamətlərindən biridir.

Süni intellekt kursu seçərkən nəyə diqqət etmək lazımdır?

Proqramın yalnız AI alətlərindən istifadəni deyil, Python, məlumat analizi, Machine Learning, Deep Learning və real layihələri də əhatə etməsinə diqqət etmək faydalıdır.

Nəticə

Süni İntellekt öyrənməyə başlamaq ilk baxışda mürəkkəb görünə bilər. Əslində düzgün ardıcıllıq seçildikdə proses daha aydın olur. Əvvəlcə süni intellektin əsas anlayışlarını öyrənin. Daha sonra Python proqramlaşdırma, məlumat analizi, riyaziyyat və statistikanın əsaslarına keçin. Bundan sonra Machine Learning, Deep Learning və Generative AI istiqamətlərində biliklərinizi genişləndirə bilərsiniz. Ən vacib məqam isə yalnız nəzəriyyə ilə kifayətlənməməkdir. Öyrəndiyiniz hər mərhələdə kiçik layihələr hazırlayın. Süni intellekt sahəsində inkişaf üçün çoxlu termin bilməkdən daha vacib olan onları praktik məsələlərin həllində tətbiq edə bilməkdir.

Əgər Süni İntellekt Mühəndisi olaraq karyera qurmaq istəyirsizsə, JET Academy-də keçirilən Süni İntellekt Mühəndisliyi təlimi sizin üçün doğru başlanğıc nöqtəsi olacaq. Təlim haqqında ətraflı məlumat və qeydiyyat üçün növbəti linkə keçid edin: https://jetacademy.az/az/tedris-saheleri/suni-intellekt-muhendisliyi-telimi