Model Online/Fiziksel
Süre
Modüller 5 modül

Eğitimin Amacı ve Kapsamı

Bir yapay zeka sistemi müşteriye yanlış bilgi verdiğinde, hatalı bir işlem başlattığında veya hassas veri sızdırdığında 'o sırada hangi model versiyonu, hangi sistem prompt'u ve hangi RAG dokümanıyla bu çıktıyı üretti?' sorusuna yanıt verilemiyorsa kriz büyür. Bu eğitim, denetlenebilir izlenebilirlik (traceability) mimarisini ve yapay zekaya özgü olay yönetimi (AI Incident Response) süreçlerini kurmayı öğretir.

Ne kadar log tutulacağı ve loglarda kişisel verinin nasıl korunacağı, kalite ve güvenlik alarmları, AI olay ciddiyet matrisi (Sev 1-4), devre kesici (kill-switch) ve geri alma prosedürleri ile düzenleyici bildirim ve kök neden analizi (post-mortem) ele alınır. Katılımcılar kurumları için bir AI Olay Müdahale Oyun Kitabı (Playbook) hazırlar.

Kimler Katılmalı?

  • BT operasyonları, siber güvenlik olay müdahale (SOC/CSIRT) ve iş sürekliliği ekipleri
  • Yapay zeka ürün sahipleri, LLMOps/MLOps ve platform yöneticileri
  • Risk yönetimi, uyum, hukuk ve kurumsal iletişim kriz yönetimi liderleri
  • Yüksek riskli yapay zeka sistemlerini işleten operasyon sorumluları

Kazanımlar

  • Bir yapay zeka çıktısını geriye dönük yeniden üretilebilir kılacak minimum log ve izlenebilirlik alanlarını tanımlayabilir
  • Log saklama yükümlülükleri (AB AI Act) ile KVKK veri minimizasyonu arasındaki dengeyi kurabilir
  • Yapay zeka olaylarını (halüsinasyon dalgası, prompt injection, yanlı karar, maliyet patlaması) ciddiyet seviyesine göre sınıflandırabilir
  • Anında çevrimdışı alma (kill-switch), önceki versiyona dönme (rollback) ve manuel sürece geçiş adımlarını kurgulayabilir
  • Masa başı kriz tatbikatı (tabletop exercise) ve kök neden analizi şablonu oluşturabilir

Konular

Uçtan Uca Yapay Zeka İzlenebilirliği (Traceability) ve Denetim İzi
  • Bir işlemi yeniden oluşturmak için ne kaydedilmeli: girdi, sistem prompt versiyonu, getirilen RAG parçaları, model ID/sıcaklık, araç çağrıları, çıktı ve insan onayı
  • Veri ve model soykütüğü (data & model lineage): hangi veriyle eğitildi, hangi değişiklik ne zaman yapıldı?
  • Loglarda gizlilik: PII maskeleme, erişim yetkilendirmesi ve saklama süreleri (AB AI Act en az 6 ay kuralı)
Erken Uyarı Sinyalleri ve Canlı Gözlemlenebilirlik (Observability)
  • Kalite düşüşü, guardrail tetiklenme artışı, kullanıcı olumsuz geri bildirimi ve latency/maliyet sıçramaları
  • Tedarikçi model davranışı değişimi ve veri kayması (drift) alarmları
Yapay Zeka Olay Taksonomisi ve Ciddiyet Matrisi (Sev 1–4)
  • Geleneksel siber olaylardan farkı: sistem ayakta ve 200 OK dönüyor ama yanlış/zararlı karar üretiyor
  • Olay türleri: kişisel veri ifşası, yaygın halüsinasyon, prompt injection/jailbreak, ayrımcı çıktı, otonom agent döngüsü
  • Sev 1-4 sınıflandırması, müdahale SLA'leri ve kimlerin uyandırılacağı
Müdahale, Sınırlandırma (Containment) ve İş Sürekliliği
  • Devre kesici (kill-switch), sadece okuma moduna çekme, statik kurallara veya önceki prompt/model versiyonuna dönüş
  • Operasyonun manuel sürece (fallback) devri ve müşteri/iç paydaş iletişimi
  • KVKK veri ihlali bildirimi ve AB AI Act ciddi olay (serious incident) bildirim yükümlülükleri
Kök Neden Analizi (Post-Mortem) ve Masa Başı Tatbikat Atölyesi
  • Her olayı golden dataset'e yeni bir test vakası ve yeni bir guardrail olarak ekleme
  • Gerçekçi bir AI kriz senaryosu üzerinde masa başı tatbikat (tabletop exercise)

Bu Kategorideki Diğer Eğitimler

  • ISO/IEC 42001 Yapay Zeka Yönetim Sistemi Kurulumu

    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.

    Responsible AI ve Yapay Zeka Yönetişimi Kurumsal
    Canlı Kurs
    5 modül
    İncele
  • ISO/IEC 42001 İç Denetçi Hazırlığı

    ISO 19011 denetim ilkeleri doğrultusunda ISO/IEC 42001 Yapay Zeka Yönetim Sistemi (AIMS) iç denetimlerini planlamayı, Madde 4-10 ve Ek A kontrollerinin kanıtlarını sorgulamayı ve uygunsuzluk/düzeltici faaliyet raporu yazmayı öğretir.

    Responsible AI ve Yapay Zeka Yönetişimi Kurumsal
    Canlı Kurs
    5 modül
    İncele
  • NIST AI RMF ile Yapay Zeka Risk Yönetimi

    NIST Yapay Zeka Risk Yönetim Çerçevesi'nin (NIST AI RMF 1.0) Govern, Map, Measure ve Manage işlevlerini ve Playbook eylemlerini kurumsal süreçlere uyarlamayı; TEVV uygulamalarını ve hedef risk profilini kurmayı öğretir.

    Responsible AI ve Yapay Zeka Yönetişimi Kurumsal
    Canlı Kurs
    5 modül
    İncele
  • ISO 27001 ile Entegre Yapay Zeka Yönetim Sistemi

    Mevcut ISO/IEC 27001 Bilgi Güvenliği Yönetim Sistemi'ni (ve ISO 27701'i) mükerrer doküman ve komite yükü yaratmadan ISO/IEC 42001 Yapay Zeka Yönetim Sistemi ile ortak Harmonized Structure üzerinde birleştirmeyi öğretir.

    Responsible AI ve Yapay Zeka Yönetişimi Kurumsal
    Canlı Kurs
    5 modül
    İncele
  • ISO/IEC 42005 AI System Impact Assessment

    ISO/IEC 42005 standardı ve AB Yapay Zeka Yasası Temel Haklar Etki Değerlendirmesi (FRIA) doğrultusunda yapay zeka sistemlerinin bireyler, gruplar ve toplum üzerindeki etkilerini analiz etmeyi ve etki değerlendirme raporu hazırlamayı öğretir.

    Responsible AI ve Yapay Zeka Yönetişimi Kurumsal
    Canlı Kurs
    5 modül
    İncele
  • NIST AI RMF ve GenAI Profile

    NIST'in üretken yapay zekaya özel yayınladığı NIST AI 600-1 (Generative AI Profile) rehberini kullanarak LLM ve multimodal sistemlerdeki 12 özgü riski (halüsinasyon, veri sızıntısı, telif, siber saldırı, değer zinciri) yönetmeyi öğretir.

    Responsible AI ve Yapay Zeka Yönetişimi Kurumsal
    Canlı Kurs
    5 modül
    İncele

Bizimle iletişime geçin