Son yıllarda pek çok üniversite yapay zeka mühendisliği veya benzeri adlarla yeni programlar açtı. Tercih yapacak öğrencilerin kafası haklı olarak karışıyor: yeni ve gündemdeki alanın adını taşıyan program mı, yoksa köklü ve geniş olan bilgisayar mühendisliği mi?
Müfredat farkı gerçekte ne kadar?
Kataloglara bakınca ilk iki yılın büyük ölçüde örtüştüğü görülüyor. Matematik, olasılık, programlama, veri yapıları, algoritmalar. Ayrışma üçüncü yıldan itibaren başlıyor.
Yapay zeka programlarında makine öğrenmesi, derin öğrenme, doğal dil işleme ve görüntü işleme dersleri zorunlu hale geliyor. Bilgisayar mühendisliğinde ise bu dersler genelde seçmeli olarak sunuluyor ve yanlarında işletim sistemleri, ağlar, veritabanları ve derleyiciler gibi sistem dersleri zorunlu kalıyor.
Yani fark şu: biri dar ve derin, diğeri geniş ve esnek.
Geniş olmanın değeri
Sahada çalışan ekiplere bakınca şunu görüyoruz: model kurmak işin küçük bir parçası. Asıl zaman veri boru hatlarını kurmak, servisi ayakta tutmak, gecikmeyi düşürmek ve sistemi ölçeklemekle geçiyor. Bunların hepsi klasik yazılım mühendisliği konuları.
Bu yüzden sektörde aranan profil çoğu zaman model bilen yazılım mühendisi oluyor, sadece model bilen kişi değil. Yapay zeka kanalındaki tartışmalarda bu konuya sık değiniliyor.
Dar ve derin olmanın değeri
Buna karşılık araştırma tarafına yönelmek isteyenler için özel program avantaj sağlayabiliyor. Lisans döneminde alana özgü dersleri almak, yüksek lisans başvurularında ve araştırma grubuna katılmada işe yarıyor.
Ayrıca bu programlarda genelde daha küçük sınıflar, alanda aktif öğretim üyeleri ve proje odaklı dersler bulunuyor. Doğru üniversitede bu ciddi bir fark yaratıyor.
Karar verirken bakılacaklar
Öğretim kadrosu. Programın adı değil, dersi kimin verdiği belirleyici. Öğretim üyelerinin son yıllardaki yayınlarına bakın. Alanında aktif değillerse, ders adı ne olursa olsun içerik güncel olmuyor.
Laboratuvar ve hesaplama imkânı. Bu alanda pratik yapmak donanım gerektiriyor. Üniversitenin öğrencilere sunduğu hesaplama kaynağı var mı?
Staj ve sektör bağlantısı. Programın mezunları nerede çalışıyor?
Geçiş imkânı. Çift anadal ve yandal seçenekleri ne durumda? Bilgisayar mühendisliği okuyup yapay zeka yandalı yapmak, çoğu durumda en dengeli çözüm oluyor.
Pratik tavsiye
Kararsızsanız geniş olanı seçin ve daraltmayı sonraya bırakın. Bilgisayar mühendisliğinden yapay zeka alanına geçmek kolay, tersi daha zor. Sistem bilgisi olmadan model kurmak, model bilgisi olmadan sistem kurmaktan daha zor telafi ediliyor.
Bölüm ne olursa olsun, üniversite yıllarında yapılacak en değerli şey bitirilmiş projeler biriktirmek. Bir yarışma takımında görev almak, açık kaynak bir projeye katkı vermek veya kendi küçük ürününüzü yayınlamak, not ortalamasından çok daha fazla kapı açıyor.
Kendi projenizi paylaşmak isterseniz projeler bölümü tam olarak bunun için var. Makine öğrenmesi ve dar yapay zeka gibi temel kavramlara sözlükten bakarak başlayabilirsiniz.
Paylaş
inovanadolu
inovanadolu platformu
Yorumlar (0)
Henüz yorum yapılmamış. İlk yorumu sen yap!
Giriş yap veya üye olarak yorum yapabilirsiniz.