Eğitimin Amacı ve Kapsamı
Canlıdaki bir yapay zeka ürününde tek bir cümlelik prompt değişikliği, yeni bir araç parametresi veya model sağlayıcının eski sürümü kullanımdan kaldırması (model deprecation) beklenmedik davranış kaymalarına ve müşteri şikayetlerine yol açabilir. Bu eğitim, prompt, model ve araç tanımları için yazılım mühendisliği disiplininde değişiklik yönetimi (change management) kurmayı öğretir.
Katılımcılar prompt ve araç şeması versiyonlama, model göçü (migration) oyun kitabı, otomatik regresyon eval kapıları, aşamalı kanarya dağıtımı (canary rollout) ve anında geri alma (rollback) süreçlerini kurgulayarak kurumları için bir değişiklik yönetimi ve yayın kontrol listesi hazırlar.
Kimler Katılmalı?
- Canlıda AI ürünü yöneten ürün yöneticileri (AI PM) ve teknik program yöneticileri
- LLMOps, platform ve yapay zeka uygulama mühendisleri
- Kalite güvence (QA) ve sürüm yönetimi (release management) ekipleri
- Ön koşul: canlıda çalışan bir LLM/agent uygulaması geliştirme veya yönetme deneyimi
Kazanımlar
- Prompt'ları, sistem talimatlarını, model parametrelerini ve araç şemalarını kod gibi versiyonlamak
- Bir hatayı düzeltirken çalışan diğer senaryoların bozulmasını (prompt drift / regression) yayın öncesi yakalamak
- Sağlayıcı model güncellemelerinde ve açık ağırlıklı model geçişlerinde sistematik göç (migration) planı yürütmek
- Araç (tool/MCP) şeması değiştiğinde devam eden oturumları kırmayan geriye dönük uyumluluk sağlamak
- Canlı metriklerde bozulma olduğunda dağıtım gerektirmeden anında önceki konfigürasyona dönmek (instant rollback)
Konular
Neden Küçük Bir Prompt veya Model Değişikliği Üretimi Kırar?
- Prompt-model sıkı bağımlılığı (entanglement) ve sessiz davranış kaymaları
- Model sabitleme (version pinning), sağlayıcı deprecation takvimleri ve değişiklik envanteri
Prompt, Konfigürasyon ve Araç Şeması Versiyonlama
- Prompt registry kullanımı (Langfuse, Braintrust, GitOps) ve ortam (dev/staging/prod) ayrımı
- Tool calling ve MCP şemalarında geriye dönük uyumlu (backward-compatible) evrim
Model Göçü (Migration) Oyun Kitabı
- Yeni model sürümüne veya farklı sağlayıcıya geçerken prompt'ları yeniden kalibre etme
- Yapılandırılmış çıktı (JSON), uzunluk, ton ve araç çağırma farklarını sistematik test etme
Otomatik Regresyon Kapıları ve Kanarya Yayın
- Her PR/konfigürasyon değişikliğinde çalışan zorunlu eval ve güvenlik kapıları
- %1 → %10 → %50 trafik kademelendirmesi (canary rollout) ve anlık geri alma (rollback)
Sürüm Yönetişimi, Değişiklik Günlüğü ve Olay Müdahalesi
- PM, alan uzmanı ve mühendisler arası değişiklik onay akışı
- Kurum ürünü için model/prompt/tool değişiklik yönetimi protokolü ve kontrol listesi
Bu Kategorideki Diğer Eğitimler
-
Ürün liderleri için yapay zeka ürün stratejisi: değer önerisi ve rekabet üstünlüğü (moat), geliştir–satın al–ortak ol kararları, token/inference birim ekonomisi, fiyatlandırma modelleri ve AI strateji dokümanı.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
Olasılıksal yapay zeka ürünleri için ürün keşfi (product discovery): AI'a uygun problem seçimi, gerçek verilerle hızlı fizibilite deneyleri, Wizard-of-Oz ve prompt prototipleme, Minimum Viable Quality (MVQ) ve eval odaklı kabul kriterleri.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
Hızla gelişen model ekosisteminde AI ürün yol haritası ve portföy yönetimi: hızlı kazanımlar ile stratejik yatırımları dengeleme, temel model güncellemelerinde çöp olacak özelliklerden kaçınma ve aşamalı yatırım kapıları.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
Mevcut dijital ürünlere yüksek etkili yapay zeka özellikleri kazandırma: tetikleme modeli, bağlam toplama, girdi/çıktı sözleşmeleri, hata/fallback/eskalasyon akışları ve mühendisliğe hazır AI feature brief yazımı.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
Boş sohbet kutusunun ötesinde üretken yapay zeka kullanıcı deneyimi (GenAI UX): satır içi yardımcı, ortak çalışma tuvali (canvas), yönlendirilmiş girdi bileşenleri, akış (streaming) durumları ve hata onarım kalıpları.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
Yapay zeka ürünlerinde kullanıcı güvenini doğru kalibre etme ve kontrolü kullanıcıda tutma: güven göstergeleri, düzenlenebilir taslaklar, geri alma/versiyon geçmişi, gizlilik sınırları ve eskalasyon deneyimi.
- Canlı Kurs
- 5 modül
Bizimle iletişime geçin
