Her şey birkaç ay önce aldığım bir email ile başladı. Ege Üniversitesi, IEEE Öğrenci Topluluğu, Robotic Automation Society’den bir grup öğrenci yapay zekâ üzerine bir konuşma yapmamı istiyorlardı. Belirlediğimiz gün ve saatte kendilerine yapay zekâyı, yapay zekânın neler yapabildiğini ve yapay zekâ öğrenmenin aslında çok kolay olduğunu söyledim. Birkaç hafta sonra aynı öğrenciler bu kez Astronomi, Uzay, Zaman, CERN ve NASA’nın uzay misyonları üzerine ikinci bir webinar düzenlediler ve canlı yayına girmeden yapay zekâ öğrenmeyi çok istediklerini ancak nereden başlayacaklarını bilemediklerini söylediler. Bu köşeden yapay zekâ öğrenmenin önemini defalarca anlatmış birisi olarak, yapay zekâ öğrenmek üzere hazır bekleyen pırıl pırıl gençler görünce kendilerine yapay zekâ dersi verme teklifinde bulundum ve en az 15 kişi olurlarlarsa yeni yıl tatilini ve birkaç hafta sonunu feda ederek yapay zekâ öğrenebileceklerini söyledim. 

Bir kaç saat sonra bana döndüler ve 15 kişinin hazır olduğunu, 1 Ocak Cuma günü, daha Güneş doğmadan, sabah saat 7:30’da yapay zekâ dersi için bilgisayarlarının başına geçeceklerini bildirdiler. Doğrusu bu kadar hızlı hareket edeceklerini ve hemen hazır olacaklarını beklemiyordum. Bu köşedeki yazıları okuyup yapay zekâ öğrenmek için bana email gönderen kişileri de bu gruba ekledim ve böylelikle sayımız 30’u buldu. Hemen gerekli hazırlıkları yaptım, ders içeriklerini ve kod örneklerini hazırladım. İnternet üzerinden kıtalar arası yapay zekâ dersi verecek olmanın heyecanıyla, Los Angeles saati itibariyle Aralık ayının son saatlerinde yani 2020 yılında, Türkiye saati itibariyle 1 Ocak 2021 Cuma günü Zoom üzerinden derslere başladık. 

İlk gün 8 saat boyunca temel istatistik, Python ile programlamaya giriş ve büyük verileri analiz etme işlemlerini çalıştık. Arada herkes kendisinin en komik yönleri hakkında hikayeler anlattı ve bu 8 saatin nasıl geçtiğini anlamadık. Benim saatimle sabah saat 4, öğrencilerin saatiyle öğleden sonra 3 gibi ilk dersimizi tamamladık. 

2 Ocak Cumartesi günü yine 8 saat veri görselleştirmesi, internet üzerinden veri toplama ve verilerden hikaye çıkarma derslerini tamamladık. Veri gazeteciliği üzerine uzun uzun konuştuk. Aralarda Los Angeles’a geliş hikayemi ve yapay zekâ üzerine yaptığım bilimsel çalışmaları ve yapay zekâ projelerinde gösterdiğim başarılardan dolayı aldığım ödülleri anlattım. İkinci günün derslerini verdiğimiz metinleri ve kitapları sesli okuyan bir yapay zekâ uygulaması yaparak sonlandırdık. 

3 Ocak Pazar günü makine öğrenmesine giriş yaptık ve denetimli ve denetimsiz öğrenme, makine öğrenme modellerini çalıştık.Ardından tahminleme (regression) algoritmalarını gördük ve il projemizi yaptık. Bu projelerde veri temizleme, boş verileri doldurma, veriyi yapay zekâ algoritmalarına hazırlama kısmını da pekiştirdik. Sonra yeni ödevler ve projeler yaptık. Benim için en ilginç olan ise öğrencilerin ödevleri ve projeleri hemen yapıp göndermeleri ve daha fazla proje ve ödev sormaları oldu. Bu kadar zeki, bu kadar yetenekli ve bu kadar idealist gençleri görünce inanılmaz mutluluk duydum ve imkan verildiğinde gençlerimizin ne kadar başarılı ve üretken olabileceklerine şahit oldum. 

İkinci hafta yine cuma günü buluştuk ve bu kez makine öğrenmesinde daha derinlere inerek sınıflandırma (classification) ve gruplandırma (clustering) algoritmalarını öğrendik. Ardından doğal dil işleme ile metinleri analiz etmeyi, Twitter’dan veri çekmeyi, cep telefonlarına gelen mesajların normal mesajlar mı yoksa reklam için gönderilenler mi olduğunu anlayan kodlar yapmaya başladık. Ardından projeler geliştirmeye devam ettik ve komedyenlerin yazıya çevrilmiş konuşmaları üzerine veri görselleştirmesi, en çok tekrar eden kelimelerle kelime bulutu oluşturma, konu modelleme ve gelecek konuşmasını tahmin etme projeleri üzerinde çalıştık.  

Üçüncü hafta ise doğal dil işleme konusunda eksiklerimizi tamamlayıp bilgisayarlı görme (computer vision) derslerini tamamladık ve 12 minik proje yaptık.Yüz tanıma sistemleri, resimler üzerinde değişiklik yapma nesne algılama, topluluk içerisinde aranan kişiyi bulma, toplu mitinglerde kaç kişinin olduğunu sayma gibi uygulamaların yanında otonom araçların computer vision kullanarak nasıl yollarını bulduğunu öğrendik.  

Dördüncü hafta derin öğrenme ve Tensorflow and Keras konularında derinlemesine çalıştık. Burada yapay zekâ algoritmalarının insan sinir ağlarını nasıl kopyalayıp bu modellleri geliştirdiğini gördük ve derin öğrenme ile tahminleme, sınıflandırma ve gruplandırma kavramlarını öğrendik. 

Beşinci ve sonuncu hafta ise büyük veri, Hadoop ve Spark öğrendik ve yapay zekâ kampımızı tavsiye sistemleri ile noktaladık. Bu süre boyunca öğrenciler ABD’de bir üniversitede yapay zekâ üzerine yüksek lisans yapmış ve bir yıl büyük işletmelerde çalışmış kadar bilgi ve tecrübe kazandılar ve geleceğe kendilerini hazırladılar. 1 Ocak sabah 7:30’da başlayan yapay zekâ kampımız 31 ocak günü öğleden sonra 3:30 gibi sona erdi ve öğrenciler projelerini tamamladıklarında sertifikalarını alacaklar. 

Öğrenciler günde 8 saat çok az ara vererek kod yazdılar ve hepsi büyük heyecanla dersleri beklediklerini söylediler. Hayatlarında bu yapay zekâ kampını hiç unutamayacakları ve normalde derslerden 1 saat gibi bir süreden sonra dikkatlerinin dağıldığını ancak yapay zekâ kampının çok heyecanlı geçtiğini ve hiç bunalmadan ve heyecanla bir sonraki adımı beklediklerini söylediler. Yapay zekâ kampı ile geleceklerine daha umutla baktıklarını ve Dünya’nın en son teknolojisini daha başlangıçta çok detaylı bir şekilde öğrendiklerini ve bunu hayatın içinden gerçek projelerle pekiştirdiklerini söylediler. Hatta hiç programlama bilmeyenler ve hiçbir yazılım geçmişi  olmayanlar bile birçok projeyi tamamlayabildiler. 

Ege Üniversitesi öğrencilerini bu azim, gayret ve başarılarından dolayı bir kez daha buradan kutluyorum. Çoğuna yurtdışı bağlantılı iş imkanlarını ve staj seçeneklerini anlattım. Bu yapay zekâ kampını bu kadar ayrıntılı anlatmamın sebebi ise herkes 1 ay gibi kısa bir sürede yani 30 günde yapay zekâyı gerçekten öğrenebilir olması. Dolayısı ile herkes 30 günde yapay zekayı öğrenebilir.