6 yazı
AI yol haritası nasıl kurulur? 12 aylık faz planı: temel, ilk senaryo, genişletme ve ölçek fazları, her fazın kapı kriterleri ve gerçekçi kilometre taşları.
Yapay zeka mühendisi nasıl olunur? Beceri seti, aşama aşama yol haritası, portföy ve production proje inşası, Türkiye'de iş bulma ve kariyer geçişi rehberi.
Yapay zeka yol haritası nedir? Yapay zeka yol haritası, bir kurumun iş hedeflerinden yola çıkarak yapay zeka kullanım senaryolarını önceliklendirdiği, olgunluk modeliyle mevcut durumunu ölçtüğü ve genellikle 12 aylık bir plan olarak somutlaştırdığı stratejik belgedir. Bu rehber: net tanım, neden gerekli, nasıl hazırlanır, olgunluk modeli, use-case önceliklendirme, yapay zeka stratejisiyle ilişkisi, sık yapılan hatalar ve SSS.
12 ay, 5 production-level proje, GitHub portfolyo + blog stratejisi ile sıfırdan global remote AI Engineer pozisyonuna ulaşmanın somut yol haritası. Karpathy, Raschka, 3Blue1Brown, Andrew Ng kaynak akışı; HuggingFace + LangChain + Anthropic Academy ücretsiz programlar; Türkçe alternatifler; vaka çalışması (14 ay timeline) ve $200K+ teklif almak için mülakat stratejisi.
Sıfırdan yapay zeka mühendisi olmak için 12 aylık detaylı yol haritası: Ay 1-2 Python + matematik temeli, Ay 3-4 klasik ML, Ay 5-6 deep learning + PyTorch, Ay 7-8 LLM + RAG + agentic, Ay 9-10 MLOps + production, Ay 11-12 specialized + iş arama. Her ay için spesifik kurslar (Coursera, fast.ai, DeepLearning.AI), kitaplar, milestone projeler, Türkçe kaynaklar (BTK Akademi, Coursera Türkçe altyazı), günlük çalışma planı, portfolio gereksinimleri (5-10 GitHub projesi), Kaggle stratejisi, sertifikalar, iş başvuru taktikleri. KOBİ/freelance/yurt dışı iş seçenekleri.
Kurumsal üretken yapay zekâ projelerinde en büyük hata, teknolojiye hızla başlamak ama doğru soruları hiç sormamaktır. Oysa başarısız projelerin önemli bölümü model kalitesinden değil; use-case netliğinin olmamasından, veri hazırlığının eksikliğinden, yanlış başarı metriğinden, belirsiz sahiplikten, risk yönetiminin gecikmesinden ve ölçekleme gerçeklerinin göz ardı edilmesinden kaynaklanır. Bir Generative AI projesine başlamadan önce sorulacak doğru stratejik sorular; teknoloji seçiminden daha belirleyici olabilir. Bu kapsamlı rehberde, üretken yapay zekâ projesi öncesinde kurumların mutlaka netleştirmesi gereken 20 kritik soruyu; iş değeri, veri, güvenlik, operasyon, maliyet, yönetişim, insan onayı ve ölçekleme perspektifleriyle detaylı biçimde ele alıyoruz.