Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi: 2025 Yol Haritası

2025 yılında AI ve ML alanında başarılı olmak için izlemeniz gereken adım adım rehber. Hangi teknolojileri öğrenmeli?

🤖 2025'te AI Dünyasının Durumu

Yapay zeka teknolojileri hızla gelişiyor ve 2025 yılında bu alanda uzman olmak için doğru stratejiyi izlemek kritik önem taşıyor.

📊 Aşama 1: Matematik Temelleri (1-2 ay)

  • Lineer Cebir: Matrisler, vektörler, eigen değerleri
  • İstatistik: Olasılık dağılımları, hipotez testleri
  • Calculus: Türev, integral, optimizasyon

📚 Önerilen Kaynaklar:

  • Khan Academy - Linear Algebra
  • 3Blue1Brown - Essence of Linear Algebra
  • StatQuest YouTube kanalı

🐍 Aşama 2: Python ve Kütüphaneler (2-3 ay)

Temel Python:

# NumPy - Sayısal hesaplamalar
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# Pandas - Veri analizi
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

# Matplotlib & Seaborn - Görselleştirme
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

🧠 Aşama 3: Makine Öğrenmesi Temelleri (3-4 ay)

Scikit-learn ile başlangıç:

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score

# Veri bölme
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

# Model eğitimi
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# Tahmin
predictions = model.predict(X_test)

Öğrenmeniz gereken algoritmalar:

  • Linear/Logistic Regression
  • Decision Trees
  • Random Forest
  • SVM (Support Vector Machines)
  • K-Means Clustering
  • Neural Networks

🚀 Aşama 4: Deep Learning (4-6 ay)

TensorFlow/Keras ile başlangıç:

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense

# Basit sinir ağı
model = Sequential([
    Dense(64, activation='relu', input_shape=(784,)),
    Dense(32, activation='relu'),
    Dense(10, activation='softmax')
])

model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

🎯 2025 Trend Teknolojileri

🔥 En Popüler Alanlar:

  • Large Language Models (LLM): GPT, BERT, T5
  • Computer Vision: Object detection, Image segmentation
  • Generative AI: DALL-E, Midjourney, Stable Diffusion
  • MLOps: Model deployment ve monitoring
  • Edge AI: Mobil ve IoT cihazlarda AI

💼 Kariyer Yolları ve Maaşlar

🇹🇷 Türkiye Maaş Aralıkları (2025):

  • Junior ML Engineer: 15.000-25.000 TL
  • Mid-level ML Engineer: 25.000-40.000 TL
  • Senior ML Engineer: 40.000-70.000 TL
  • AI Researcher: 50.000-100.000 TL

📅 6 Aylık Çalışma Planı

Ay Odak Alan Hedefler
1 Matematik + Python Temel matematik, Python syntax
2 Veri Analizi Pandas, NumPy, Matplotlib
3 ML Temelleri Supervised learning algoritmaları
4 ML İleri Unsupervised learning, model evaluation
5 Deep Learning Neural networks, CNN, RNN
6 Proje + Portfolio Gerçek projeler, GitHub portfolio

🎯 Başarı İpuçları

📚 Sürekli Öğrenin

AI alanı hızla değişiyor. Güncel kalmak için arxiv.org, Papers with Code takip edin.

🛠️ Pratik Yapın

Kaggle competitions'lara katılın, GitHub'da projeler paylaşın.

🤝 Topluluk

AI Turkey, ML Turkey gibi topluluklara katılın, network kurun.

🚀 Sonuç

2025'te AI alanında başarılı olmak için sistematik bir yaklaşım gerekiyor. Bu yol haritasını takip ederek 6-12 ayda sektöre hazır hale gelebilirsiniz!

Python ve AI öğrenmek istiyorsanız

Kapsamlı eğitim programımıza katılın ve uzman olun!

Ücretsiz Kursa Başla