Eğitimin Amacı ve Kapsamı
AB Yapay Zeka Yasası (EU AI Act), çıktıları AB pazarına ulaşan veya AB'deki kişileri etkileyen Türkiye merkezli şirketleri ve uluslararası tedarik zincirlerini doğrudan kapsar. Üstelik yasanın 4. maddesi, yapay zeka kullanan veya geliştiren tüm kurumlara çalışan ve yüklenicileri için rol bazlı 'Yapay Zeka Okuryazarlığı' (AI Literacy) sağlama yükümlülüğü getirmiştir.
Bu eğitimde yasanın kapsamı, sağlayıcı (provider) ve konuşlandırıcı (deployer) rolleri, yasaklı ve yüksek riskli sistem yükümlülükleri, şeffaflık kuralları ve kademeli yürürlük takvimi incelenir. Uygulamalı bölümde katılımcılar kurumları için AB AI Act etki haritası ve Madde 4 ile uyumlu kurumsal AI Literacy eğitim matrisi hazırlar.
Kimler Katılmalı?
- Hukuk, uyum (compliance), regülasyon ve kurumsal risk yöneticileri
- AB ile çalışan veya global şirketlerin Türkiye operasyonlarını yöneten iş liderleri
- İnsan kaynakları, kurumsal akademi ve eğitim-gelişim (L&D) yöneticileri
- Yapay zeka yönetişim komitesi ve dijital dönüşüm sorumluları
Kazanımlar
- AB Yapay Zeka Yasası'nın sınır ötesi (extraterritorial) etkisini kurum faaliyetleri açısından analiz edebilir
- Her bir yapay zeka sisteminde kurumun sağlayıcı (provider) mı yoksa konuşlandırıcı (deployer) mı olduğunu belirleyebilir
- Yüksek riskli sistemler, GPAI modelleri ve şeffaflık gerektiren uygulamalar için uyum adımlarını sıralayabilir
- Madde 4 Yapay Zeka Okuryazarlığı yükümlülüğünü karşılayan rol bazlı yetkinlik ve eğitim planı tasarlayabilir
- Denetimlerde sunulabilecek eğitim kanıtı, kayıt ve uyum yol haritasını oluşturabilir
Konular
AB Yapay Zeka Yasası: Kapsam, Roller ve Yürürlük Takvimi
- Sınır ötesi uygulama: Türkiye'deki şirketler hangi durumlarda kapsama girer?
- Provider (sağlayıcı) ve Deployer (konuşlandırıcı) ayrımı; ne zaman deployer provider'a dönüşür?
- Kademeli geçiş tarihleri, denetim otoriteleri ve idari para cezası kademeleri
Risk Piramidi: Yasaklı, Yüksek Riskli ve Şeffaflık Yükümlülüklü Sistemler
- Madde 5 yasaklı yapay zeka uygulamaları (sosyal skorlama, iş yerinde duygu tanıma vb.)
- Ek III yüksek riskli sistemlerde deployer yükümlülükleri: insan gözetimi, log saklama, çalışan bilgilendirme ve FRIA
- Madde 50 şeffaflık kuralları: chatbot'lar, sentetik içerik (deepfake) işaretleme
Madde 4: Zorunlu Kurumsal Yapay Zeka Okuryazarlığı (AI Literacy)
- Madde 4'ün hukuki kapsamı: çalışanlar, taşeronlar ve kurum adına AI kullanan herkes
- Teknik bilgi, deneyim, kullanım bağlamı ve etkilenen gruplara göre farklılaşan okuryazarlık
- Yetersiz okuryazarlığın bir olay veya denetim anında sorumluluğu nasıl ağırlaştırdığı
Rol Bazlı AI Literacy Programı ve Kanıt Yönetimi Tasarımı
- Hedef kitle segmentasyonu: genel çalışanlar, yöneticiler, İK/kredi gibi yüksek riskli süreç kullanıcıları, satın alma/hukuk ve teknik ekipler
- Bilmesi gerekenler: sistemin sınırları, halüsinasyon, önyargı, otomasyon yanlılığı ve ne zaman müdahale edileceği
- Tamamlama kayıtları, değerlendirme testleri ve sistem değiştiğinde tazeleme eğitimleri
AB AI Act Uyum ve Okuryazarlık Yol Haritası Atölyesi
- Kurum sistemlerinin AB AI Act rol ve risk matrisine işlenmesi
- 12 aylık AI Literacy ve uyum aksiyon planının hazırlanması
Bu Kategorideki Diğer Eğitimler
-
Yapay zeka projelerinde KVKK ve GDPR uyumunu, yurt dışı LLM API veri aktarımını, RAG ve prompt'larda kişisel veri maskelemeyi, eğitim verisi telif risklerini, AI çıktılarının fikri mülkiyet sahipliğini ve sözleşme koruma maddelerini öğretir.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
Dış tedarikçilerden alınan yapay zeka çözümlerini, kapalı ve açık ağırlıklı (open-weight) temel modelleri ve üçüncü taraf agent'ları güvenlik, veri kullanımı, performans, bağımlılık ve sözleşme boyutlarında denetlemeyi öğretir.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
Yapay zeka süreçlerinde göstermelik onaylar ve otomasyon körlüğü (automation bias) tuzağına düşmeden; human-in-the-loop, human-on-the-loop, güven eşiği yönlendirmesi ve anlamlı insan gözetimi (AB AI Act Madde 14) tasarlamayı öğretir.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
Makine öğrenmesi ve büyük dil modellerinde önyargı (bias) kaynaklarını tespit etmeyi, iş bağlamına uygun adalet (fairness) ölçütünü seçmeyi ve SHAP/LIME ile LLM gerekçelendirme tekniklerini müşteri ve denetçi açıklamalarına dönüştürmeyi öğretir.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
Yapay zeka sistemleri için veri, model, prompt/RAG, güvenlik guardrail'leri ve insan gözetimi katmanlarında iç kontrol hedefleri tanımlamayı; kontrol etkinliğini test etmeyi ve iç denetim çalışma programı hazırlamayı öğretir.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
Yapay zeka kararlarının uçtan uca izlenebilirliğini (prompt, RAG kaynakları, model versiyonu, insan onayı) sağlamayı; kalite bozulması, halüsinasyon krizi veya veri sızıntısı anında devreye girecek AI olay müdahale oyun kitabını kurmayı öğretir.
- Canlı Kurs
- 5 modül
Bizimle iletişime geçin
