Giriş: Süni İntellekt Sahəsində Lider Olmaq

Süni intellekt sahəsində sadəcə öyrənmək istəyənlər var, bir də gələcəyi qurmaq istəyənlər. Əgər siz ikinci kateqoriyaya aidsinizsə, bu yol xəritəsini mütləq yadda saxlayın. Generativ Süni İntellekt Alimi Olma Yol Xəritəsi 2026, sizi sadəcə 'Python kodları bilirəm' səviyyəsindən 'şirkətlər üçün agentlər dizayn edə bilirəm' səviyyəsinə çatdıracaq. Bu, böyük texnologiya şirkətlərinin sizdən gözlədiyi, lakin birbaşa öyrətmədiyi biliklərdir.

Süni İntellekt Ustalığı: 7 Əsas Sahə

Generativ süni intellekt alimi olmaq bir bacarıq deyil, bir neçə sahəni əhatə edən kompleks bir prosesdir. Yol xəritəsi aşağıdakı mərhələlərdən ibarətdir:

Mərhələ 1: Məlumat Bazası (1-6 həftə)

Süni intellekt qurmaq üçün məlumatı idarə etməyi öyrənmək vacibdir. Python və SQL kimi alətlərdən istifadə edərək məlumatların təmizlənməsi, çevrilməsi və mühəndislik prosesləri öyrədilir.

Mərhələ 2: Beyin – ML, DL və Transformerlər (7-14 həftə)

Maşın öyrənməsi, dərin öyrənmə və transformer modellərinin əsaslarını başa düşmək bu mərhələdə öyrədilir. Bu, süni intellektin necə işlədiyini başa düşmək və problemləri həll etmək üçün vacibdir.

Mərhələ 3: Operator – LLM-lər və Prompting (15-18 həftə)

Bu mərhələ generativ modellərdən effektiv istifadə etməyi öyrədir. GPT, Claude və Gemini kimi modellərlə işləmək, həmçinin prompt mühəndisliyi bacarıqlarını inkişaf etdirmək bu mərhələnin əsas hissəsidir.

Mərhələ 4: Qurucu – RAG və Qrafik RAG (19-24 həftə)

RAG texnologiyası süni intellektin özəl və aktual məlumatlarla işləməsini təmin edir. Qrafik RAG isə daha kompleks sualları cavablandırmaq üçün əlaqələri və məlumat strukturlarını başa düşməyə imkan yaradır.

Mərhələ 5: Komandir – Agentlər və Agentic RAG (25-32 həftə)

Sadə chatbotlardan keçərək mürəkkəb və müstəqil qərarlar qəbul edən agentlər yaratmaq bu mərhələnin məqsədidir. Multi-agent sistemləri, refleksiya və planlaşdırma kimi dizayn nümunələri öyrədilir.

Mərhələ 6: Tuning – Modellərin Dəqiqləşdirilməsi (33-38 həftə)

Bu mərhələ modellərin özəl sahələrə uyğunlaşdırılması üçün fine-tuning prosesini öyrədir. LoRA və QLoRA kimi texnologiyalar vasitəsilə modellər daha az resursla effektiv şəkildə təkmilləşdirilir.

Mərhələ 7: Mühəndislik – LLMOps və AgentOps (39-42 həftə)

Bu mərhələdə süni intellekt sistemlərinin geniş miqyasda istifadəsi və idarə edilməsi öyrədilir. FastAPI, vLLM və LangSmith kimi alətlərdən istifadə edərək sistemlərin performansı artırılır.

Nəticə

Bu yol xəritəsi ilə süni intellekt sahəsində sadəcə öyrənmək deyil, sənayenin liderlərindən birinə çevrilmək mümkündür. Gələcək süni intellekti sadəcə istifadə edənlər deyil, onu quranlar tərəfindən yazılacaq. Yol xəritəsi ilə sizə lazım olan bütün biliklər təqdim olunur – qalanı isə hər gün çalışmaq və özünüzü inkişaf etdirməkdir.