Yapay zeka çalışmak istediğinizde okuyacağınız her kaynağın size önerisi iyi bir matematik altyapısının gerektiğidir. Yapay zekanın alt dalı olan makine öğrenmesini anlamak, modelleri uygulayabilmek ve yeni bir model geliştirebilmek için belirli konulara vakıf olmak şart. Peki nedir bunlar?

Yapay Zekanın matematiği hangi konuları kapsıyor?

Öncelikle , kalkülüs olmazsa olmazımız… Kalkülüse hakim olmalıyız. İyi bir kalkülüs bilgisinin üstüne;

  • İyi seviye lineer cebir bilgisi
  • Diferansiyel denklemlere vakıf olma
  • İyi seviye ayrık matematik bilgisi
  • Olmazsa olmazımız; olasılık ve istatistik
  • Biraz sayısal yöntemler
  • Analitik geometri

başlıklarını ekleyebiliriz. Aslında bu derslerin tümünü lisansta veriyoruz. Ama okunduğu zaman öğrenci kavramların gerekiliği konusunu çok anlayamıyor. Daha sonra konuyu çalışmak istediğinde ise eksikleriyle yüzleşiyor. Bu nedenle lisans öğrencilerinin eğitimleri sırasında matematik derslerine ilgi göstermelerini ve iyi bir şekilde öğrenmelerini tavsiye ediyorum. Daha sonra bu eksikleri gidermek zorlaşıyor.

Yapay öğrenme matematik kursu

2010 yılında 15 günlük matematik köyü ziyaretim olmuştu. Muhteşem bir deneyimdi. Geçen zaman içinde ikinci kez ziyaret etme şansı yakalayamadım. İki yıl kadar önce yapay öğrenme için matematik kursuna da katılamadım. Bu yıl pandemi nedeniyle tüm etkinlikler uzaktan yapılıyor. Yapay Öğrenme için Matematik kursu da uzaktan yapılınca e ben de fırsatı kaçırmadım! Şimdi diyeceksiniz ki iyi de hocam matematik doktoru adamsın ne işin var o kursta?
Özellikle son 3 yıldır derin öğrenmenin teorik temelleri üzerine çalışıyorum. Her ne kadar bu amaçla yazılmış kaynaklar olsa da hiçbirinde bu kursta öğrendiklerimi alamadım. Çünkü kurs İşin mutfağında yıllarını geçirmiş çok muhterem hocalar tarafından verildi. Özellikle Prof. Dr. İlker Birbil hocayı dinlemek çok büyük bir keyifti. Gerçekten muhteşem anlattı. Taylan hoca, Kamer hoca, Sinan hoca, Figen hoca hepsi harikaydı. Bu çok değerli atmosferi yarattığı için Nesin Matematik Köyü ekibine ve tabii ki Prof. Dr. Ali Nesin hocaya çok teşekkür ederim.
Makine öğrenmesi çalışmakta olan tüm dostlara mutlaka ama mutlaka bu dersleri takip etmelerini tavsiye ediyorum. Halihazırda ben de bu konulara kafa yoruyorum. İlgi duyanlar olursa bana yazmaktan çekinmesin.
En değerli bilgi paylaşılan bilgidir. Tüm emek sahiplerine şükranlarımı sunarım.

Kursta hangi konular anlatıldı?

  1. Lineer Cebir ( Denklem sistemleri, vektörler)
  2. Analitik Geometri (Norm, iç çarpım vb. kavramlar)
  3. Vektör Analizi ( yöne göre türev, yüksek boyutta kalkülüs)
  4. Olasılık
  5. Optimizasyon
  6. Destek vektör makineleri

anlatılan başlıca konulardı. Matematiği bilmek ayrı birşey uygulayabilmek ayrı…

( 148 defa ziyaret edildi, 2 ziyaret bügün)

Yorum Yap

E-posta hesabınız yayımlanmayacak.