Yazılıma yeni başlayacaksanız, aklınızda bir proje varsa öncelikle bunun ne tür bir uygulama olduğunu(masaüstü, web, mobil, gömülü sistem) belirlemeniz gerekir. Bunu belirledikten sonra hangi platformları hedeflediğinizi düşünmeniz gerekir. Örneğin; masaüstü bir uygulama için Windows, Linux veya Mac, mobil için Android, iOS veua Windows Phone, gömülü sistem için Arduino, Raspberry Pi belkide arm veya başka bir mikroişlemci. Bunlar en genel düşündüğümde aklıma gelen seçenekler. Kafanızda yöneleceğiniz alanı belirledikten sonra yapacağınız araştırmalar size daha iyi sonuç verecek, daha işinize yarar seçenekler ile karşılaşacaksınız.

“iOS programlamak için hangi dili öğrenmeliyim?”

“Mobil uygulama geliştirmek için nereden başlamalıyım?”

“Web sitesi geliştirmek için hangi diller gerekir?”

Programcılığa sıfırdan başlamak istiyorum

Tabi bu söylediklerim aklında bir fikir olanlar için en iyi sonucu verecektir. Ama birde benim aklımda bir fikir şimdilik yok, sadece bir iki uygulama yapmak istiyorum,  programlama benim için uygun mu onu görmek istiyorum diyecek olanlar da vardır. Soru bu şekilde genel olduğunda yukarıda bahsetmiş olduğum her kafadan çıkan ayrı sese dahil olacağım bende.

Çevremde yapabildiğim kişisel gözlemlerin, okuduğum makaleler, bloglardan çıkardığım kendi düşüncelerim sonucunda programlamaya sıfırdan başlayacak biri için en uygun dilin Python olduğunu düşünüyorum. Yeni başlayacak biri için C zor, C++ karmaşık veya C#, Java yazımı zor gelebilir. Ama Python günümüzde mevcut diller arasında yüksek seviyeli dillerden biri ve en popüler diller arasındadır.

Programlama dilleri düşük ve yüksek seviye olarak kendi içlerinde ayrılırlar. Düşük seviye programlama dilleri makine diline daha yakın olup (machine language, assembly ) yazımı daha zordur. Yüksek seviye diller ( Python, Ruby, T-SQL)  ise daha çok günlük hayatta kullandığımız kelimeleri kullanarak, basit kelimeler ile bilgisayara işlerimizi yaptırabileceğimiz kullanımı kolay dillerdir.

Python ile girişi yaptıktan sonra yapacağınız örnek uygulamalar ile zaten ilginizi tam olarak hangi alanın daha çok çektiğini göreceksiniz. O noktaya geldiğinizde ister yukarıda anlattığım daha amacına yönelik sorular ile cevaplar arayabilir, isterseniz de Python ile devam edebilirsiniz.

Buraya kadar okudunuz ve dediniz ki benim kafamda yapmak istediğim belli. Ben de kendi bilgim doğrultusunda cevap verebileceğim sorulara cevaplarımı yazacağım.

İnsan bilgisayar etkileşimi, kullanıcı ve bilgisayar arasındaki arayüze odaklanarak, tasarım ve teknolojinin en kullanılabilir uygulamalarını geliştirmeyi amaçlayan çalışmalardır. Bu konunun araştırmacıları hem insanların bilgisayarla etkileşimini gözlemler, hem de değişik teknolojiler tasarlayıp insanların bu teknolojilerle etkileşimlerini incelerler. İnsan bilgisayar etkileşimi terimi ilk kez 1983 yılında yayımlanan The Psychology of Human Computer Interaction adını taşıyan kitapta Stuart K. Card tarafından kullanılmıştır.

İnsan bilgisayar etkileşimi, bilişsel cihazları, sistemleri ve altyapıları kullananların yaptıkları ve yapmadıkları üzerine çalışır; bilgisayar arayüzlerinin kullanılırlığını arttırarak insan bilgisayar etkileşimini geliştirmeyi hedefler. Kullanılabilirliğin tam olarak nasıl algılandığına, diğer sosyal ve kültürel değerlerle nasıl bir bağlantısı olduğunu mercek altına alır.

Bu alandaki araştırmalar genel olarak şu hedeflere sahiptir:

• Öğrenilebilme ve kullanım yeterliği gibi durumları iyileştirebilmek için farklı bilgisayar arayüzleri tasarlamak.
• Bilgisayar kütüphaneleri ve yazılım araçları gibi donanım arayüzleri geliştirmek.
• Kullanılabilirlik ya da bunun gibi istenen özellikleri göz önünde bulundurarak arayüzleri değerlendirmek ve karşılaştırmak.
• İnsan bilgisayar etkileşiminin doğurduğu sosyokültürel durumları kapsamlı olarak ele almak.
• Bilgisayar arayüzleri için konseptler tasarlamanın yanısıra insanların bilgisayar kullanımını da modellemek ve teorileştirmek; bilişsel kullanıcı modelleri, etnometodoloji gibi çalışmalar yürütmek.

İnsan bilgisayar etkileşimi tasarımcılarının işleri genellikle arayüz ekseninde dönerken, insan bilgisayar etkileşimi araştırmacıları ise genellikle yeni tasarım metodolojileri, farklı cihazlar deneme, etkileşim paradigmaları keşfetme, etkileşim üzerine model ve teoriler üretme gibi çalışmalar gerçekleştirirler. Apple’ın konuşmaya dayalı akıllı asistanı Siri ve Google’ın arttırılmış gerçeklik projesi Glass, insan bilgisayar etkileşimi deneyiminin günlük hayata uygulanabildiği en vizyoner örnekleridir.

Bir örnek olarak trafik sıkışıklığı evlerimizden işyerlerine ve tekrar eve dönüşte neredeyse her gün uğraştığımız bir problemdir. Ancak Mekansal Yapay Zeka (Geo.AI) uygulamaları, konum ve CBS kullananlar da dahil olmak üzere çeşitli sektörlerde bulunmaktadır. Yolculuk paylaşımı şirketleri, lojistik, tarım, ölçme ve altyapı öne çıkan örneklerden bazılarıdır.

Uber, Lyft vb. yolculuk paylaşım şirketleri, müşterilerden gelen geri bildirimleri, otomobillerin yoğunluğunu ve müşteri alımı için uygun olup olmadıklarını öğrenme amacıyla kullanabilir.

Lojistik ve tedarik zincirinde, Mekansal Yapay Zeka, ürün teslimatını kolaylaştıracak ve zamandan tasarruf edebilecek daha doğru konum bilgilerini elde edebilir.

Günümüzde, bulut ortamında, proje bazlı, her biri büyük miktarda veri depolamaya sahip ve hepsi aynı sorunu çözmek için çalışan derin öğrenme prensibine dayanan sistemler bulunmaktadır. Bununla birlikte, geçtiğimiz birkaç yıla kadar otomasyon seviyesinde derin öğrenme kullanılmasının ya maliyet uygulamasındaki kısıtlamalar ya da teknolojinin uygulanmasındaki sınırlamalar nedeniyle uygun görülmediği bir gerçektir.

Benzer şekilde, Mekansal Yapay Zeka yetenekleri, endüstrinin amaçlarına uygun olarak yapay zeka uygulamalarında konum bileşenini barındırdığı için birden fazla amaca hizmet edecek şekilde geliştirilecektir.

Genel olarak iş dünyasında Mekansal Yapay Zeka, planlama, kaynak tahsisi ve karar vermeyi önemli ölçüde geliştirecek, talep ve arzdaki artışı tahmin edecek, yüksek ve düşük marj beklentilerini belirleyecek, tedarik zinciri verimliliğini artıracak ve çeşitli sektörlerdeki hizmet sunumunu optimize edecek.

Mekansal Yapay Zeka’nın belirtileri konumlandırma bilgisinin analiz edildiği heryerde; işlerimizi kolaylaştırma ve bizim yerimize karar verebilme özellikleri ile karşımıza daha sık çıkmaya devam edecek!