Model Online/Fiziksel
Süre
Modüller 5 modül

Eğitimin Amacı ve Kapsamı

Ses kanalı, yazılı sohbetten tamamen farklı mühendislik zorlukları barındırır: arka plan gürültüsü, kurum/ürün isimlerinin yanlış anlaşılması, sayı ve kısaltmaların yanlış telaffuzu ve saniyenin üzerindeki gecikmelerin diyaloğu bozması. Bu eğitim, kurumsal sesli yapay zeka boru hatlarının (STT → LLM → TTS) tasarımını ve optimizasyonunu öğretir.

Katılımcılar Türkçe ve çok dilli ses tanıma (Whisper, Deepgram), doğal ses sentezi (ElevenLabs, Cartesia, Azure/Google TTS), özel kelime dağarcığı (keyterm boosting) ve SIP/WebRTC ses akışlarını uygulayarak çalışan bir sesli uygulama ve gecikme/kalite ölçüm planı geliştirir.

Kimler Katılmalı?

  • Sesli bot, IVR ve çağrı analitiği geliştiren yazılım ve yapay zeka mühendisleri
  • İletişim merkezi altyapısı ve ses entegrasyonu (SIP/WebRTC) uzmanları
  • Sesli ürün deneyimi geliştiren teknik ekipler
  • Ön koşul: Python veya Node.js ve temel API/ses kavramları

Kazanımlar

  • Streaming STT, LLM ve streaming TTS bileşenlerinden oluşan uçtan uca ses boru hattı kurmak
  • Kurum/marka isimleri, rakamlar ve Türkçe ekler için STT doğruluk optimizasyonu yapmak
  • TTS tarafında doğal tonlama, SSML/telaffuz sözlüğü ve cümle bazlı ses akışı sağlamak
  • Telefon santrali (SIP/PSTN, Twilio, LiveKit, Pipecat) ile ses akışını entegre etmek
  • Word Error Rate (WER), doğal ses kalitesi ve uçtan uca gecikmeyi ölçmek

Konular

Sesli Yapay Zeka Mimarisi ve Ses Temelleri
  • Kademeli (STT → LLM → TTS) boru hattı vs native ses modelleri
  • Örnekleme hızı (8kHz telefon vs 16/24kHz web), kodekler ve gürültü bastırma
Speech-to-Text (STT) ve Türkçe Optimizasyonu
  • Whisper, Deepgram ve bulut STT modellerinin akış (streaming) ve batch kullanımı
  • Keyterm boosting, özel isim/kod tanıma ve konuşmacı ayrıştırma (diarization)
Ses İçin LLM Yanıt Üretimi ve Metin Normalizasyonu
  • Konuşma diline uygun kısa, liste içermeyen ve akıcı yanıt üretimi
  • Tarih, tutar, IBAN, kısaltma ve telefon numaralarının okunuş normalizasyonu
Text-to-Speech (TTS) ve Akıcı Ses Sentezi
  • ElevenLabs, Cartesia ve kurumsal TTS motorlarında streaming sentez
  • Telaffuz sözlükleri (phoneme/alias), hız/duygu kontrolü ve kurumsal ses güvenliği
Telefon Entegrasyonu ve Kalite Ölçümü
  • Pipecat / LiveKit ve SIP trunk ile çağrı akışı kurulumu
  • WER, MOS ve aşama bazlı latency ölçüm planı

Bu Kategorideki Diğer Eğitimler

  • Gerçek Zamanlı Asistanlar

    Ses, görüntü ve ekran paylaşımıyla anlık etkileşime giren gerçek zamanlı yapay zeka asistanları: çift yönlü akış, söz kesme (barge-in), canlı kamera/ekran bağlamı, anlık araç çağırma ve kesintisiz oturum yönetimi.

    Çok Modlu ve Konuşmalı Yapay Zeka Kurumsal
    Canlı Kurs
    5 modül
  • Computer Use Sistemleri

    Ekran görüntüsü algılama, koordinat tahmini ve klavye/fare eylemleriyle masaüstü ve tarayıcı ortamlarını kullanan computer use sistemleri: Claude Computer Use, OpenAI CUA, sandbox sanal makineler ve güvenli yürütme.

    Çok Modlu ve Konuşmalı Yapay Zeka Kurumsal
    Canlı Kurs
    5 modül
  • Arayüz Kullanan Agent'lar

    API sunmayan web portalleri ve kurumsal ekranlarda görev yürüten arayüz agent'ları: Playwright, Stagehand ve Browserbase ile DOM + görsel algılama (Set-of-Marks), oturum yönetimi ve dayanıklı web otomasyonu.

    Çok Modlu ve Konuşmalı Yapay Zeka Kurumsal
    Canlı Kurs
    5 modül
  • Onay ve Kullanıcı Kontrolü

    Sesli, çok modlu ve arayüz kullanan agent'larda kullanıcı kontrolü ve onay deneyimi: eylem önizleme, kademeli yetki, canlı devralma (takeover), geri alma (undo) ve güvenli arayüz kalıpları.

    Çok Modlu ve Konuşmalı Yapay Zeka Kurumsal
    Canlı Kurs
    5 modül
  • Deneyim ve Güven Testleri

    Sesli, çok modlu ve arayüz kullanan agent'ları canlıya almadan önce deneyim, güven ve güvenlik açısından test etme: kullanıcı güven kalibrasyonu, adversarial senaryolar, hayal kırıklığı sinyalleri ve kabul kriterleri.

    Çok Modlu ve Konuşmalı Yapay Zeka Kurumsal
    Canlı Kurs
    5 modül
  • Multimodal Model Tasarımı

    Görsel, ses ve metin temsil uzaylarını birleştiren multimodal model mimarileri: ViT/SigLIP ve ses encoder'ları, cross-modal projeksiyon/füzyon katmanları ve açık ağırlıklı VLM'lerin (Qwen-VL, Llama, Pixtral) LoRA ile fine-tuning'i.

    Çok Modlu ve Konuşmalı Yapay Zeka Kurumsal
    Canlı Kurs
    5 modül

Bizimle iletişime geçin