Katılımcı Profili

• Kurumsal dönüşüm ekipleri ve dijitalleşme liderleri
• Yöneticiler, ekip liderleri ve karar vericiler
• İK, satış, pazarlama, operasyon ve müşteri deneyimi ekipleri
• İş analistleri, proje yöneticileri ve ürün ekipleri
• AI kullanımını kurumsal ölçekte standardize etmek isteyen teknik ekipler
• Yapay zekâya giriş yaparken doğru çerçeve ile ilerlemek isteyen profesyoneller
• Çalışanların Yapay Zekâ Okur Yazarlığını arttırmak isteyen şirketler, kurumlar

 

Eğitim Süresi

2 gün

 

Eğitim Metodu

• Teorik altyapı ile uygulamayı birlikte ele alan dengeli program yapısı
• Kurumsal kullanım senaryoları ve departman bazlı örneklerle zenginleştirilmiş anlatım
• Prompt tasarımı, bağlam yönetimi ve çıktı kalitesini artırma odaklı pratik çerçeveler
• Yapılandırılmış çıktı alma, doküman analizi ve raporlama gibi doğrudan iş değeri üreten uygulamalar
• Veri gizliliği, prompt injection farkındalığı, halüsinasyon ve güvenilirlik risklerini kapsayan güvenlik boyutu
• Kurum içi uyarlamaya uygun prompt şablonları, kullanım ilkeleri ve çalışma önerileri

 

Temel Gereksinimler

a) Temel bilgisayar ve dijital araç kullanımı bilgisi

b) İş süreçleri, iletişim veya raporlama akışlarına temel düzeyde aşinalık

c) Teknik altyapı zorunlu değildir; eğitim teknik olmayan katılımcılar için de uygundur.

d) Katılımcıların kendi iş hayatlarında ve/veya özel hayatlarında Yapay Zekâ kullanım alanlarına yönelik örnek kullanımlar düşünerek gelmeleri önerilir.

e) Uygulama bölümlerinde aktif katılım ve örnek senaryolar üzerinde çalışma isteği beklenir.

 

Eğitmen

Alanında uzman ve deneyimli eğitmenimiz tarafından verilmektedir.

 

Eğitimden Kazanımlar

a) Yapay zekâyı doğru kullanan katılımcıların işlerini 2–5 kat daha hızlı ve kaliteli yapabilmesini sağlamak

b) Katılımcıların yapay zekâyı sadece bir araç olarak değil, günlük hayat ve iş süreçlerinde verimlilik artıran bir asistan olarak kullanabilmesini sağlamak

c) Yapay zekâ ile daha hızlı düşünme, yazma, analiz etme ve karar verme becerisi kazandırmak

d) Katılımcılara etkili prompt yazma yetkinliği kazandırarak, hem profesyonel hem de kişisel kullanımda yüksek kaliteli sonuçlar elde etmelerini sağlamak

e) Günlük yaşamda (araştırma, öğrenme, planlama, içerik üretimi vb.) ve iş hayatında pratik kullanım senaryoları geliştirebilme becerisi kazandırmak

f) Katılımcıların yapay zekâyı kullanarak:

1) Metin yazma

2) Özet çıkarma

3) Plan oluşturma

4) Karar destek alma

5) Öğrenme süreçlerini hızlandırma

gibi alanlarda somut kazanımlar elde etmesini sağlamak

 

g) Katılımcılara yapay zekâyı etik, güvenli ve bilinçli şekilde kullanma alışkanlığı kazandırmak

h) Yapay zekâ kullanımında doğru soru sorma, doğru bağlam verme ve çıktıyı değerlendirme becerisi kazandırmak

i) Yapay zekâ kullanımında ortaya çıkabilecek halüsinasyon, yanlış yönlendirme, prompt injection ve güvenlik risklerine karşı farkındalık oluşturmak

j) Kişisel veri, ticari sır ve hassas bilgilerin korunması kapsamında güvenli ve kontrollü kullanım bilinci kazandırmak

k) Katılımcıların kendi ihtiyaçlarına göre kişisel prompt şablonları ve kullanım alışkanlıkları geliştirmesini sağlamak

l) Karmaşık iş problemlerini parçalayarak yapay zekâ ile çözüm üretme, alternatif üretme ve değerlendirme yetkinliği geliştirmek

m) Kurumsal veri ile çalışan yapay zekâ sistemlerinin mantığını (RAG yaklaşımı) kavratmak

n) Yapılandırılmış çıktılar (JSON, tablo, rapor vb.) ile otomasyona uygun ve ölçeklenebilir kullanım senaryoları oluşturabilmek

o) Katılımcıların yapay zekâyı sadece kullanan değil, etkin, bilinçli ve sistematik kullanan bireyler haline gelmesini sağlamak

 

EĞİTİM PROGRAMI KONU BAŞLIKLARI VE İÇERİKLERİ

 

MODÜL 1 Yapay Zekâ, Üretken Yapay Zekâ ve LLM Temelleri

1.1 Yapay Zekâ Okuryazarlığı

a) Yapay Zekâ, Makine Öğrenmesi ve Derin Öğrenme arasındaki farklar

b) Dar Yapay Zekâ, üretken yapay zekâ ve kurumsal kullanım bağlamı

c) Güncel model ekosistemi: metin, görsel, ses ve multimodal sistemler

1.2 LLM'lerin Çalışma Mantığı

a) Next-token prediction mantığı ve olasılıksal üretim

b) Token, embedding, attention ve context window kavramları

c) Temperature, top-p ve tekrar davranışını etkileyen ayarlar

1.3 Sınırlar, Riskler ve Gerçekçilik

a) Halüsinasyon, güvenilirlik ve doğrulama ihtiyacı

b) Bilgi kesim tarihi, güncellik ve dış veri ihtiyacı

c) Yapay zekâdan maksimum fayda almak için doğru beklenti yönetimi

 

MODÜL 2 Prompt Engineering Temelleri ve Etkili İstem Tasarımı

2.1 Prompt Anatomisi

a) Rol tanımlama: uzman, danışman, analist, editör, değerlendirici

b) Bağlam, hedef ve görev tanımını netleştirme

c) Kısıtlar ve çıktı formatı ile kaliteyi artırma

2.2 Temel Prompt Kalıpları

a) Zero-shot prompting: doğrudan ve net talep yazımı

b) Few-shot prompting: örnek üzerinden kalite yükseltme

c) Stil, ton ve hedef kitleye göre istem optimizasyonu

2.3 Günlük İşlerde Uygulama Atölyesi

a) Özetleme, yeniden yazma ve ton dönüştürme uygulamaları

b) E-posta, duyuru ve kurumsal iletişim üretimi

c) Toplantı notlarını aksiyon planına ve yönetici özetine dönüştürme

 

MODÜL 3 İleri Prompt Teknikleri, Bağlam Yönetimi ve Yapılandırılmış Çıktılar

 

3.1 İleri Akıl Yürütme ve Görev Parçalama

a) Adım adım düşünme yaklaşımı ve kontrollü akış tasarımı

b) Karmaşık işleri alt görevlere bölme ve sıraya koyma

c) Alternatif çözüm yolları üretme ve karşılaştırmalı değerlendirme

3.2 Bağlam ve Kalite Yönetimi

a) Bağlamı doğru verme, sınırları belirleme ve yanlış yönlenmeyi azaltma

b) Önce soru sordurma ve eksik bilgiyi tamamlama yaklaşımı

c) Çıktı doğrulama, öz değerlendirme ve kalite kontrol istemleri

3.3 Yapılandırılmış Çıktılar ve Otomasyona Uygun Promptlar

a) JSON, tablo, kategori ve şema odaklı çıktı üretimi

b) Form, rapor ve sınıflandırma işlerinde standart çıktı tasarımı

c) Otomasyon ve iş akışlarında yeniden kullanılabilir prompt kurguları

 

MODÜL 4 Kurumsal Kullanım Senaryoları, Doküman Analizi ve Multimodal Uygulamalar

 

4.1 Doküman ve Bilgi İşleme Senaryoları

a) Sözleşme, prosedür, rapor ve politika dokümanlarını analiz etme

b) Riskli maddeleri, aksiyonları ve kritik özetleri çıkarma

c) Birden fazla dokümandan karşılaştırmalı sentez üretme

4.2 RAG ve Bilgiye Dayalı Yanıt Mantığı

a) RAG nedir ve ne zaman gereklidir?

b) Dokümanla beslenen sistemlerde doğruluk, bağlam ve kaynak kullanımı

c) Kurumsal bilgi asistanı senaryolarına giriş

4.3 Multimodal ve Görsel Üretim Uygulamaları

a) Metinden görsele üretim mantığı ve görsel prompt bileşenleri

b) Sunum, kampanya, eğitim ve içerik ekipleri için görsel üretimi

c) Metin + görsel + doküman akışlarında bütünleşik kullanım örnekleri

 

MODÜL 5 Yapay Zekâ Güvenliği, Veri Gizliliği, Etik ve Yönetişim

5.1 Veri Güvenliği ve Gizlilik

a) Hangi veriler AI sistemlerine girilmemelidir?

b) Kişisel veri, ticari sır ve hassas içerik farkındalığı

c) Kurumsal kullanım politikaları ve iç yönerge tasarımı için temel ilkeler

5.2 Riskler ve Kötü Kullanım Senaryoları

a) Prompt injection, yanlış yönlendirme ve manipülasyon farkındalığı

b) Halüsinasyon ve yanlış bilgi üretiminde doğrulama yaklaşımı

c) Aşırı güven, otomasyon yanlılığı ve insan kontrolünün rolü

5.3 Etik ve Sorumlu Yapay Zekâ

a) Önyargı, adalet ve açıklanabilirlik temel yaklaşımı

b) Telif, kaynak kullanımı ve üretilen içeriğin hukuki farkındalığı

c) Kurumsal AI kullanım rehberi için temel yönetişim çerçevesi

 

MODÜL 6 Uygulamalı Atölye, Departman Senaryoları ve Kuruma Uyarlama

 

6.1 Departman Bazlı Senaryolar

a) İK, satış, pazarlama ve operasyon için örnek kullanım alanları

b) Yönetici ve ekip liderleri için özetleme, karar destek ve raporlama senaryoları

c) Teknik ekipler için yapılandırılmış çıktı ve iş akışı destek örnekleri

6.2 Kuruma Uygun Prompt Kütüphanesi Tasarımı

a) Tekrarlayan işler için standardize edilebilir prompt şablonları

b) İyi örnek, kötü örnek ve kalite kriteri belirleme

c) İç kullanım rehberi ve prompt standardı oluşturma

6.3 Kapanış Atölyesi ve Aksiyon Planı

a) Katılımcıların kendi süreçlerinden örnek vaka çalışması

b) Eğitim sonrası ilk 30 gün için uygulama öncelikleri

Yorum Yapın