Kursun Amacı
Katılımcılar, Türkiye’nin en saygın üniversitelerinden biri olan Boğaziçi Üniversitesi'nin Yaşamboyu Eğitim Merkezi (BÜYEM) onaylı katılım belgesi alacaklardır. Bu eğitim Boğaziçi Üniversitesi Yaşamboyu Eğitim Merkezi (BÜYEM) ile iş birliği içinde geliştirilmiştir. Dersler Dr. Öğr. Üyesi Hüseyin Oktay Altun ve Engin Deniz Alpman tarafından verilmektedir.
Prompt mühendisliği, yapay zeka ile kurulan iletişimin kalitesini ve elde edilen çıktının değerini doğrudan belirleyen kritik bir yetkinliktir. Program, katılımcıların bu yetkinliği stratejik bir bakış açısıyla ele almasını sağlayarak, onları karmaşık iş süreçleri için etkili komut yapıları tasarlayabilen uygulayıcılara dönüştürmeyi hedefler.
Eğitim sürecinde büyük dil modellerinin talimatları nasıl yorumladığı derinlemesine ele alınır; katılımcılar netlik, bağlam yönetimi ve hedef odaklı komut üretimi konularında güçlü bir hakimiyet kazanır. n8n platformu üzerinden geliştirilen uygulamalar sayesinde edinilen bilgi, doğrudan gerçek iş akışlarına entegre edilir.
Program sonunda katılımcılar, öğrendikleri teknikleri kendi iş süreçlerine uygulayabilecek; yapay zekâyı yalnızca bir araç olarak değil, verimlilik ve karar alma süreçlerini dönüştüren bir sistem olarak konumlandırabilecektir. Her modül, uygulamalı senaryolar ve adım adım ilerleyen örneklerle desteklenir.
Hedef Kitle
Günlük işlerinde yapay zeka araçlarını aktif olarak kullanan çalışanlar ve yöneticiler
İçerik üreticileri, pazarlama uzmanları ve insan kaynakları profesyonelleri
Veri bilimcileri ve yapay zeka / makine öğrenmesi mühendisleri
Ürün yöneticileri ve iş analistleri
Dijital dönüşüm liderleri ve operasyon yöneticileri
Kazanımlar
Programı tamamlayan katılımcılar:
Karmaşık iş görevleri için yüksek kaliteli prompt’lar tasarlayabilir
n8n üzerinden iş akışları kurarak yapay zekayı süreçlere entegre edebilir
Çoklu ajan (multi-agent) sistemleri ve RAG kurguları geliştirebilir
Chain-of-Thought ve Tree-of-Thoughts ileri akıl yürütme tekniklerini uygulayabilir
Yeniden kullanılabilir kurumsal prompt şablonları ve standartlaştırılmış komut kütüphaneleri oluşturabilir
Doğru model, araç ve stratejiyi seçme yetkinliği kazanır
Çıktı kalitesini doğrulama, yapılandırılmış çıktı üretme ve kontrol etme becerisi edinir
Belirsiz iş ihtiyaçlarını net ve uygulanabilir yapay zeka talimatlarına dönüştürebilir
RuneLab ⨯ BÜYEM
Kurs bitiminde Boğaziçi Üniversitesi Yaşamboyu Eğitim Merkezi'nden katılım ve başarı sertifikası verilecektir.
Resmi Boğaziçi Üniversitesi (BÜYEM) program sayfasını görüntüle ↗
Konular
Komut Mühendisliğinin Temelleri ve İlkeleri
Yapay zeka ile etkili iletişim kurmanın temel prensipleri ve modellerin talimatları yorumlama mekanizması
Etkili bir prompt’un anatomisi: netlik, kesinlik, bağlam yönetimi ve hedef odaklı yönlendirme
Zero-shot prompting ve few-shot learning yöntemleri ile kontrollü çıktı üretimi
İleri Düzey Akıl Yürütme ve Yapılandırılmış Çıktı Kontrolü
Chain-of-Thought (Adım Adım Düşünme) ve Tree of Thoughts metodolojileri ile alternatif çözüm yolları
Self-consistency ve doğrulama teknikleriyle çıktı kalitesini artırma
Yapılandırılmış yanıt şablonları, JSON/tablo çıktı formatlama ve constraint-based generation
Çoklu belge analizi, rol tabanlı prompting ve meta-komutlar (komut üreten komutlar)
Eksik Bilgi Toplayan Müşteri Hizmetleri Botu ve Uygulamalı Senaryolar
Eksik bilgi toplayan müşteri hizmetleri botu ve karar destek sistemi tasarımı
Uçtan uca otomasyon yapıları, CRM entegrasyonları, veri dönüşümü ve süreç otomasyonu
İş Uygulamaları Çerçeveleri ve Kalite Güvencesi
Yeniden kullanılabilir kurumsal prompt şablonları ve kütüphaneleri tasarlama
Kalite güvence yöntemleri, halüsinasyon kontrolü ve doğrulama süreçleri
İş Uygulamaları ve Kapsamlı Senaryolar
Pazarlama otomasyonu, müşteri destek süreçleri ve veri analitiği uygulamaları
Departman bazlı gerçek iş senaryoları üzerinde uçtan uca uygulama geliştirme
n8n ile İleri Seviye Otomasyon, RAG ve Çoklu Ajan Mimarileri
n8n ile workflow tasarımı, debugging süreçleri ve OpenAI, Claude, Gemini API bağlantıları
RAG (Retrieval-Augmented Generation) sistemleri ve çoklu ajan (multi-agent) mimarileri ile kompleks yapay zeka sistemleri kurgulama