Eğitimin Amacı ve Kapsamı
Üretken yapay zeka ve makine öğrenmesi projeleri, kişisel verilerin işlenmesi, yurt dışındaki bulut modellere veri aktarımı, ticari sırların korunması ve telif hakları açısından karmaşık hukuki sorular doğurur. Bu eğitim, projeleri durdurmadan KVKK, GDPR ve fikri mülkiyet risklerini mimari ve sözleşmesel önlemlerle yönetmeyi öğretir.
Aydınlatma, hukuki sebep, amaçla sınırlılık, KVKK güncel yurt dışı veri aktarımı kuralları (standart sözleşmeler), RAG ve fine-tuning süreçlerinde kişisel veri temizliği/maskeleme, AI çıktıları üzerinde telif sahipliği ve tedarikçi tazminat (IP indemnity) maddeleri ele alınır. Atölyede örnek bir AI projesi için KVKK & Fikri Mülkiyet Kontrol Listesi hazırlanır.
Kimler Katılmalı?
- Şirket avukatları, uyum (compliance) uzmanları ve KVKK / DPO ekipleri
- Yapay zeka ürünleri geliştiren ürün yöneticileri ve iş birimi sahipleri
- Bilgi güvenliği, veri yönetişimi ve satın alma/tedarikçi sözleşme uzmanları
- Pazarlama, içerik, yazılım geliştirme ve Ar-Ge yöneticileri
Kazanımlar
- Yapay zeka eğitim, fine-tuning, RAG ve çıkarım (inference) aşamalarını KVKK/GDPR açısından ayrıştırabilir
- Yurt dışı LLM API kullanımında veri aktarımı mekanizmalarını ve veri minimizasyonunu kurgulayabilir
- Kişisel verilerin silinmesi (unutulma hakkı) talebinin eğitilmiş model ve vektör veritabanındaki karşılığını yönetebilir
- Yapay zeka ile üretilen kod, görsel ve metinlerin telif durumunu ve üçüncü taraf ihlal risklerini değerlendirebilir
- Tedarikçi sözleşmelerine veri kullanmama, gizlilik ve fikri mülkiyet tazminat maddeleri ekleyebilir
Konular
Yapay Zeka Mimarisini Hukuki Açıdan Okumak: Eğitim, RAG ve Inference
- Veri nerede tutulur, nerede kalıcılaşır: model ağırlıkları, vektör veritabanı, prompt logları
- KVKK / GDPR kapsamında veri sorumlusu ve veri işleyen rollerinin tespiti
- Hukuki sebep, aydınlatma yükümlülüğü ve amaçla bağlantılılık/sınırlılık analizi
Yurt Dışı Veri Aktarımı ve Gizlilik Koruyucu Önlemler
- Global LLM API'leri ve bulut bölgeleri (EU region) kullanımında KVKK yurt dışı aktarım kuralları
- Standart sözleşme metinleri, zero-data-retention (sıfır veri saklama) ve kurumsal API anlaşmaları
- Prompt öncesi PII maskeleme, anonimleştirme ve sentetik veri kullanımı
İlgili Kişi Hakları ve Otomatik Karar Alma
- Silme / unutulma hakkı talebinde RAG indeksinden silme vs model ağırlıklarından çıkarma (machine unlearning)
- Münhasıran otomatik sistemlerle kişi aleyhine sonuç doğuran kararlar ve itiraz hakkı
- Veri Koruma Etki Değerlendirmesi (DPIA) ne zaman zorunludur?
Fikri Mülkiyet, Telif Hakları ve Ticari Sırlar
- Girdi riski: telifli dokümanların, müşteri verisinin ve kaynak kodun sistemlere yüklenmesi
- Çıktı riski: tamamen yapay zeka tarafından üretilen içerik ve kod üzerinde telif hakkı doğar mı?
- Açık kaynak lisans uyumsuzluğu (copyleft kod üretimi) ve marka/tasarım taklidi riskleri
Yapay Zeka Sözleşmelerinde Koruyucu Maddeler Atölyesi
- Müşteri verisiyle model eğitimi yasağı, alt işleyen (sub-processor) kontrolü ve denetim hakkı
- IP indemnity (fikri mülkiyet tazminatı) kapsamı ve istisnalarının incelenmesi
Bu Kategorideki Diğer Eğitimler
-
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
-
Dünyanın ilk yapay zeka yönetim sistemi standardı ISO/IEC 42001'in Madde 4-10 gereksinimlerini ve Ek A/Ek B kontrollerini kurumda adım adım kurmayı; kapsam, Uygulanabilirlik Bildirgesi (SoA) ve belgelendirme hazırlığını öğretir.
- Canlı Kurs
- 5 modül
Bizimle iletişime geçin
