Şirketler için Yapay Zeka Eğitimi

1. Gün: Temel Kavramlar, Büyük Dil Modelleri (LLM) ve Prompt Mühendisliği

• 1. Ders (18:30 – 19:10): Yapay Zekâ Ekosistemine Giriş

  • Üretken yapay zekâ (Generative AI) kavramı ve geleneksel makine öğrenmesinden farkı

  • Güncel model mimarileri (ChatGPT, Claude, Gemini, açık kaynak yerel modeller)

  • İş dünyasında ve kurumsal süreçlerde yapay zekâ adaptasyonu

  • Ara: 19:10 – 19:15 (5 dk)

• 2. Ders (19:15 – 19:55): İleri Düzey Prompt Mühendisliği (Temel İlkeler)

  • Prompt yapısının anatomisi: Rol, bağlam (context), görev ve kısıtlar

  • Zero-shot, Few-shot ve Chain-of-Thought (Düşünce Zinciri) teknikleri

  • Halüsinasyonu (yanılsamayı) en aza indiren yönerge yazım pratikleri

  • Ara: 19:55 – 20:05 (10 dk)

• 3. Ders (20:05 – 20:45): Prompt Tasarımı ile Metin Analitiği ve Raporlama

  • Yapılandırılmış veri çıktıları alma (JSON, Tablo, Markdown)

  • Kurumsal yazışma, resmi yazı, politika metni ve strateji taslaklarının hazırlanması

  • Metin özetleme, sentezleme ve çok kaynaklı veri çıkarımı uygulamaları

  • Ara: 20:45 – 20:50 (5 dk)

• 4. Ders (20:50 – 21:30): Atölye / Vaka Çalışması: Günlük İş Akışlarının Dönüşümü

  • Katılımcıların kendi iş alanlarına özel özel prompt kütüphanesi oluşturması

  • Başarılı ve hatalı prompt örneklerinin karşılaştırılmalı analizi

2. Gün: Kurumsal Verimlilik, Doküman Analizi ve Veri Görselleştirme

• 5. Ders (18:30 – 19:10): Doküman ve Dosya Tabanlı Çalışma (Code Interpreter / Advanced Data Analysis)

  • PDF, Excel ve CSV dosyalarının modellerle birlikte analizi

  • Finansal raporlar, anket verileri ve operasyonel metriklerin hızlı analitiği

  • Ara: 19:10 – 19:15 (5 dk)

• 6. Ders (19:15 – 19:55): Veri Analizi, Tablo Yönetimi ve Görselleştirme

  • Karmaşık veri kümelerinden içgörü (insight) türetme

  • Python destekli grafik oluşturma, trend analizi ve pivot veri okuma

  • Hata analizi ve veri temizleme adımları

  • Ara: 19:55 – 20:05 (10 dk)

• 7. Ders (20:05 – 20:45): Araştırma ve Literatür Taramasında Yapay Zekâ

  • Akademik ve kurumsal literatür tarama araçları (Perplexity, Elicit, Consensus vb.)

  • Güvenilir kaynak doğrulama, atıf denetimi ve önyargı analizi

  • Ara: 20:45 – 20:50 (5 dk)

• 8. Ders (20:50 – 21:30): İnteraktif Uygulama: Kurumsal Raporlama Simülasyonu

  • Ham bir veri setinden yönetici özet raporu ve grafik paneli üretilmesi

3. Gün: Görsel, Video ve Çok Modlu (Multimodal) Üretken Yapay Zekâ

• 9. Ders (18:30 – 19:10): Görsel Üretim Modelleri ve Temelleri

  • Midjourney, Flux, DALL-E gibi görsel motorlarının mantığı

  • Kamera açıları, ışık, stil, doku ve çözünürlük parametreleri

  • Ara: 19:10 – 19:15 (5 dk)

• 10. Ders (19:15 – 19:55): Kurumsal İletişim ve Pazarlamada Görsel Üretim

  • Banner, afiş, sunum grafikleri ve sosyal medya içeriği üretimi

  • Çok modlu (Multimodal) modellerle görsel analizi: Görselden metin ve tablo okuma

  • Ara: 19:55 – 20:05 (10 dk)

• 11. Ders (20:05 – 20:45): Yapay Zekâ Destekli Ses ve Video Araçları

  • Metinden videoya (Text-to-Video) sistemler ve avatar tabanlı sunumlar

  • Ses klonlama, çok dilli yerelleştirme (dublaj) ve transkripsiyon araçları

  • Ara: 20:45 – 20:50 (5 dk)

• 12. Ders (20:50 – 21:30): Atölye: Kampanya / İçerik Prototipi Üretimi

  • Katılımcıların bir eğitim, ürün veya proje için komple görsel-işitsel tanıtım paketi hazırlaması

4. Gün: Otomasyon, Özel GPT'ler/Ajanlar, Etik ve Gelecek Stratejileri

• 13. Ders (18:30 – 19:10): Özel Asistanlar (Custom GPTs / Ajan Mimarileri)

  • Kendi verinizle çalışan özel asistan tasarlama mantığı

  • Bilgi bankası (Knowledge base) ekleme ve sistem yönergeleri belirleme

  • RAG (Retrieval-Augmented Generation) konseptine genel bakış

  • Ara: 19:10 – 19:15 (5 dk)

• 14. Ders (19:15 – 19:55): No-Code Otomasyonlar ve İş Akışı Entegrasyonu

  • Yapay zekâ API'lerinin iş süreçlerine bağlanması (Make, Zapier, n8n mantığı)

  • E-posta yanıtlama, form analizi ve CRM veri girişinde otomatik akışlar

  • Ara: 19:55 – 20:05 (10 dk)

• 15. Ders (20:05 – 20:45): Hukuki Boyut, KVKK, Telif Hakları ve Güvenlik

  • Kurumsal veri gizliliği, ticari sırların korunması ve LLM güvenlik riskleri

  • Üretilen çıktıların fikri mülkiyet durumu ve telif hakları

  • Ara: 20:45 – 20:50 (5 dk)

• 16. Ders (20:50 – 21:30): Proje Sunumları, Değerlendirme ve Yol Haritası

  • Katılımcı mini projelerinin incelenmesi

  • Kurumsal yapay zekâ stratejisi oluşturma rehberi ve kapanış