Eğitimin Amacı ve Kapsamı
Başarısız yapay zeka projelerinin önemli bir kısmı teknoloji yüzünden değil, yanlış ya da belirsiz tanımlanmış problem yüzünden sonuç vermez. Bu eğitim, araç seçiminden önce şu sorulara yanıt vermeyi öğretir: Hangi karar iyileştirilecek, kim bu kararı veriyor, hangi bilgiyle ve yanlış karar neye mal oluyor?
Katılımcılar 5 Neden ve problem statement şablonlarıyla problemi daraltır, karar envanteri çıkarır ve problemi sınıflandırma, tahmin, üretim veya öneri gibi bir yapay zeka görevine çevirir. Yanlış pozitif ve yanlış negatiflerin iş etkisi tartışılarak insan onayının nereye konacağı belirlenir; çıktı, kurum örnekleri üzerinde hazırlanan bir problem tanım dokümanıdır.
Kimler Katılmalı?
- Yapay zeka projesi başlatmayı planlayan iş birimi yöneticileri
- Ürün yöneticileri ve iş analistleri
- Proje yöneticileri ve PMO ekipleri
- Veri ve yapay zeka ekipleriyle çalışan süreç sahipleri
Kazanımlar
- Belirsiz bir talebi ölçülebilir bir problem tanımına dönüştürebilir
- Bir süreçteki kritik karar noktalarını envanterleyebilir
- Problemi uygun yapay zeka görev türüne çevirebilir
- Hata türlerinin iş maliyetini karşılaştırıp kabul edilebilir eşikleri tartışabilir
- İnsan kontrol noktalarını ve başarı tanımını içeren bir problem tanım dokümanı yazabilir
Konular
İyi Tanımlanmış Problem: Belirtiden Kök Nedene
- 5 Neden ve problem ağacı teknikleri
- Problem statement şablonu: kim, ne, ne zaman, ne kadar
- Çözüm odaklı taleplerin problem odaklı hale getirilmesi
Karar Envanteri ve Karar Haritalama
- Karar sahibi, sıklık, girdi bilgisi ve zaman baskısı
- Operasyonel, taktik ve stratejik kararların ayrımı
Problemi Yapay Zeka Görevine Çevirme
- Sınıflandırma, tahmin, bilgi çıkarma, üretim ve öneri görevleri
- Yapay zekanın uygun olmadığı problemleri tanıma
Hata Maliyeti ve İnsan Kontrol Noktaları
- Yanlış pozitif ve yanlış negatiflerin iş etkisi
- Human-in-the-loop ve human-on-the-loop seçenekleri
- Eskalasyon ve itiraz mekanizmaları
Problem Tanım Dokümanı ve Başarı Tanımı
- Doküman şablonu ve paydaş onayı
- Baseline ve hedef metriklerin ilk taslağı
Bu Kategorideki Diğer Eğitimler
-
Bir yapay zeka use case'i için gereken verinin varlığını, kalitesini, erişimini ve KVKK kısıtlarını; RAG için doküman hazırlığını ve sistem, tedarikçi ve yetkinlik bağımlılıklarını değerlendirip readiness skor kartı ve bağımlılık haritası çıkarır.
- Canlı Kurs
- 6 modül
-
Yapay zeka use case'lerinin gelir, maliyet, risk ve deneyim etkisini baseline'a göre tahmin etmeyi; lisans, token ve entegrasyon dahil TCO hesabını, build/buy kararını ve uygulanabilirliği tek sayfalık business case'e dönüştürmeyi öğretir.
- Canlı Kurs
- 6 modül
-
Yapay zeka use case'lerini AB Yapay Zeka Yasası risk seviyeleri, KVKK, fikri mülkiyet, halüsinasyon, prompt injection ve itibar riskleri açısından hızla taramayı, olasılık-etki puanlamasını ve azaltım önlemlerini önceliklendirmeye yansıtmayı öğretir.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
Çok sayıda yapay zeka fikrini değer, uygulanabilirlik, veri hazırlığı ve risk boyutlarıyla ağırlıklı puanlama matrisinde değerlendirmeyi; bağımlılıkları analiz ederek dengeli bir Wave 1-2-3 uygulama yol haritası oluşturmayı öğretir.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
Yapay zeka projelerinde model doğruluğu, RAG/agent kalitesi, süreç hızı, kullanıcı benimsemesi ve finansal etki metriklerini birbirine bağlayan çok katmanlı bir KPI ağacı kurmayı ve pilot/ölçekleme eşikleri tanımlamayı öğretir.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
PoC, prototip ve canlı pilot ayrımını netleştirerek hipotez odaklı kapsam tanımlamayı, golden dataset ve değerlendirme rubriği hazırlamayı, pilot kullanıcı grubunu ve insan kontrol akışını güvenli biçimde kurgulamayı öğretir.
- Canlı Kurs
- 5 modül
Bizimle iletişime geçin
