Eğitimin Amacı ve Kapsamı
Yapay zeka modellerinden alınan yetersiz veya tutarsız yanıtların temel nedeni, belirsiz ve yapılandırılmamış komutlar (prompt) yazılmasıdır. Bu eğitim, rastgele deneme-yanılma yaklaşımını bırakıp kurumsal görevler için öngörülebilir ve tekrarlanabilir prompt yazma disiplinini kazandırır.
Katılımcılar bir prompt'un çekirdek bileşenlerini (görev, bağlam, örnekler, kısıtlar ve çıktı formatı), zero-shot ve few-shot öğrenme desenlerini ve adım adım düşünme (Chain-of-Thought) ilkelerini kendi iş senaryoları üzerinde uygular. Eğitim sonunda her katılımcı kendi departmanı için temel prompt şablon setini oluşturur.
Kimler Katılmalı?
- Yapay zeka asistanlarından aldığı yanıtların kalitesini ve tutarlılığını artırmak isteyen tüm iş birimi çalışanları
- Müşteri iletişimi, içerik üretimi, operasyonel raporlama ve analiz süreçlerinde çalışan uzmanlar
- İleri seviye prompt veya iş akışı eğitimlerine geçmeden önce sağlam bir metodolojik temel kurmak isteyen ekipler
- Herhangi bir kodlama bilgisi gerekmemektedir
Kazanımlar
- Belirsiz soruları; rol, hedef, bağlam, sınırlar ve çıktı formatı içeren yapılandırılmış promptlara dönüştürmek
- Zero-shot, one-shot ve few-shot (örnekli) prompt tekniklerini doğru iş problemiyle eşleştirmek
- Olumlu talimatlar ile negatif kısıtları (ne yapmaması gerektiğini) dengeli şekilde tanımlayarak istenmeyen çıktıları önlemek
- Karmaşık problemlerde modelin aceleci ve hatalı yanıt vermesini engellemek için adım adım muhakeme (reasoning) talep etmek
- İlk çıktıyı analiz ederek hedeflenen kaliteye ulaşmak için sistematik prompt iyileştirme (debugging) yapmak
Konular
Prompt Anatomisi ve Yapılandırılmış Talimat Tasarımı
- Sohbet cümlesi ile mühendislik prompt'u arasındaki fark: netlik, özgüllük ve bağlam
- 5 temel yapı taşı: Rol/Perspektif, Görev (Task), Bağlam (Context), Kısıtlar (Constraints) ve Çıktı Formatı
- Ayırıcılar (Delimiters: Markdown başlıkları, üç tırnak, XML etiketleri) ile talimatı ve ham veriyi birbirinden ayırma
Temel Teknikler: Zero-Shot, Few-Shot ve Akıl Yürütme
- Zero-shot ne zaman yeterlidir, ne zaman örnek (few-shot) vermek zorunludur?
- İyi few-shot örneği seçimi: Modeli yanlılığa sürüklemeden biçim ve üslup öğretme
- Adım adım düşünme (Chain-of-Thought) ve standart modeller ile akıl yürüten (reasoning) modellerde prompt farkları
Kısıt Tanımlama, Format Kontrolü ve Belirsizlik Yönetimi
- Uzunluk, ton, hedef kitle ve yasaklı ifadeler için net sınırlar (guardrails) koyma
- Tablo, madde imli liste, karşılaştırma matrisi ve e-posta taslağı formatlarını garanti altına alma
- Modele varsayım yapmak yerine eksik bilgi varsa önce soru sormasını (clarification pattern) söyleme
Prompt Hata Ayıklama (Debugging) ve Şablonlaştırma Atölyesi
- Prompt neden çalışmadı? Aşırı yüklenmiş talimatlar, çelişkili kurallar ve ortada kaybolan detaylar
- Sohbet uzadıkça bozulan çıktıları yeni ve temiz bir ana prompt'a (master prompt) dönüştürme
- Atölye: Katılımcıların kendi günlük görevleri için 5 adet standart prompt şablonu geliştirmesi ve test etmesi
Bu Kategorideki Diğer Eğitimler
-
Gerçek kurumsal senaryolar üzerinde bağlam entegrasyonu, yapılandırılmış veri çıkarımı, çok adımlı görev ayrıştırma ve tekrar kullanılabilir iş akışı promptları geliştirmeye odaklanan uygulamalı eğitim.
- Canlı Kurs
- 4 modül
-
Karmaşık kurumsal sistemler ve AI ajanları için system prompt mimarisi, ileri muhakeme desenleri (ReAct, Tree-of-Thoughts, Self-Critique), tool calling talimatları ve meta-prompting tekniklerini kapsayan eğitim.
- Canlı Kurs
- 4 modül
-
Kurumsal görevler için uzman perspektifi (rol), keskin iş kuralları (talimat) ve standart veri/doküman şemalarını (Markdown, tablo, JSON) birleştiren tekrar kullanılabilir şablon tasarım eğitimi.
- Canlı Kurs
- 4 modül
-
Tek bir prompt ile çözülemeyen karmaşık kurumsal süreçleri sıralı, dallanan ve paralel prompt zincirlerine (prompt chaining) bölerek yüksek kaliteli iş akışları tasarlama eğitimi.
- Canlı Kurs
- 4 modül
-
Yapay zeka modellerine doğru zamanda, doğru miktarda ve doğru yapıda bilgi beslemek için context window bütçelemesi, bağlam sıkıştırma, gürültü azaltma ve dinamik bağlam mimarisi öğreten eğitim.
- Canlı Kurs
- 4 modül
-
Kurum içi politika, prosedür, wiki ve bilgi tabanlarını yapay zeka asistanları ve RAG sistemleri için temizleme, yapılandırma, tek doğru kaynak (SSOT) haline getirme ve yönetme eğitimi.
- Canlı Kurs
- 4 modül
Bizimle iletişime geçin
