Yapay zeka ve veri mühendisliği: fark ne?

Türkiye’de bazı üniversiteler programlarını “Yapay Zeka Mühendisliği”, bazıları “Yapay Zeka ve Veri Mühendisliği” adıyla açtı. İTÜ’nün programı ikinci gruba örnektir. İki isim arasındaki fark, programın veriye ne kadar ağırlık verdiğini gösterir; temel ise büyük ölçüde ortaktır.

Kısa yanıt

• Yapay zeka mühendisliği: Öğrenen modeller, yöntemler ve bunların uygulamaları merkezde.
• Yapay zeka ve veri mühendisliği: Aynı model bilgisine ek olarak, büyük verinin toplanması, saklanması ve işlenmesi daha fazla yer kaplar.
• Veri mühendisliği (meslek olarak): Verinin şirket içinde güvenilir şekilde akmasını sağlayan altyapıyı kurmak. Model geliştirmek bu rolün ana işi değildir.

Karşılaştırma

	Yapay zeka mühendisliği	Veri mühendisliği
Ana soru	Veriden nasıl öğrenen bir sistem kurarım?	Veri doğru, zamanında ve ölçeklenebilir şekilde nasıl akar?
Temel araçlar	Python, PyTorch, dil modeli API’leri	SQL, Spark, veri ambarları, akış sistemleri
Matematik	Olasılık, lineer cebir, optimizasyon	Daha az; dağıtık sistemler ve veri modelleme ağırlıklı
Tipik rol	ML mühendisi, LLM uygulama mühendisi	Veri mühendisi, analitik mühendisi

Hangisini seçmeli?

Modellerin nasıl çalıştığı ve yeni yöntemler ilginizi çekiyorsa yapay zeka mühendisliği; sistem kurmak, büyük ölçekli veriyle çalışmak ve altyapı sizi heyecanlandırıyorsa veri ağırlıklı bir program daha uygun olabilir. Sektörde iki rol sürekli birlikte çalışır: iyi bir yapay zeka sistemi, iyi kurulmuş bir veri altyapısı olmadan çalışmaz.

İki program türünün sıralamalarını karşılaştırmak için sıralama ve tercih rehberine, ortak ve farklı dersler için ders rehberine bakabilirsiniz.