Eğitimin Amacı ve Kapsamı
Kullanıcıyı boş bir metin kutusuyla baş başa bırakmak ('Ne sormam gerekiyor?') yüksek bilişsel yük yaratır; uzun ve tek parça üretilen yanıtları düzenlemek ise çoğu zaman sıfırdan yazmaktan daha zordur. Bu program, üretken yapay zeka ürünlerinde kanıtlanmış modern arayüz ve etkileşim kalıplarını öğretir.
Katılımcılar sohbet, satır içi (inline) komut, yan panel ve ortak çalışma tuvali (canvas/artifact) kalıplarını inceler; akış (streaming) animasyonları, kısmi yeniden üretim, ton/uzunluk ayarlayıcılar ve geri bildirim bileşenlerini kullanarak kurum ürünlerine uyarlanmış bir UX prototipi ve failure/fallback akışı tasarlar.
Kimler Katılmalı?
- UX/UI tasarımcıları, ürün tasarımcıları ve tasarım sistemi (design system) ekipleri
- Yapay zeka ürünleri geliştiren ürün yöneticileri
- Önyüz (frontend) geliştiricileri ve tasarım mühendisleri
- Teknik ön koşul yoktur
Kazanımlar
- Görev tipine göre sohbet, satır içi düzenleme, form otomatik doldurma veya canvas kalıbını seçmek
- Boş sayfa sendromunu çözen başlangıç önerileri, şablonlar ve yapılandırılmış parametre seçiciler tasarlamak
- Bekleme algısını yöneten düşünme/araç kullanma göstergeleri ve parçalı akış (streaming UI) durumları kurgulamak
- Kullanıcının üretilen çıktının yalnızca seçili bir bölümünü iyileştirmesini (refine/branch) sağlamak
- Hata, kısmi başarı ve manuel devralma durumları için tutarlı bir bileşen kütüphanesi oluşturmak
Konular
Sohbet Kutusunun Ötesi: GenAI Arayüz Arketipleri
- Ne zaman sohbet (chat), ne zaman satır içi menü (inline), ne zaman yan yana canvas?
- Üretken arayüz bileşenleri (Generative UI): metin yerine etkileşimli kart ve grafik döndürme
Girdi Tasarımı ve Prompt Yükünü Azaltma
- Bağlama duyarlı öneri çipleri, slash komutları ve görsel filtre/parametre seçiciler
- Kullanıcının eklediği belge ve ekran öğelerini görünür bağlam (context pills) olarak sunma
Zaman, Akış (Streaming) ve İlerleme Durumları
- Token akışı, iskelet ekranlar (skeleton) ve çok adımlı araç çağrısı ilerleme çubukları
- Uzun süren görevlerde arka plana atma ve bildirimle geri çağırma
Birlikte Düzenleme (Co-Editing) ve İterasyon Kalıpları
- Seçili metni/bölümü yeniden yazma, kısaltma, ton değiştirme ve versiyon karşılaştırma
- Kabul et / reddet (diff) görünümleri ve klavye odaklı hızlı onay akışları
Hata, Fallback ve Geri Bildirim UX'i
- Halüsinasyon uyarısı, eksik bilgi isteme ve manuel akışa düşüş ekranları
- Başparmak oylamasının ötesinde iş akışı içi örtük geri bildirim toplama
Bu Kategorideki Diğer Eğitimler
-
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
-
LLM, RAG ve karar destek ürünlerinde açıklanabilirlik tasarımı: satır içi kaynak gösterimi, belge/veri kanıt eşleme, düşünme özeti (reasoning summary), karar faktörleri ve denetlenebilir arayüzler.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
İnsan uzmanlığı ile yapay zekayı tamamlayıcı biçimde birleştiren etkileşim tasarımı: karma inisiyatifli (mixed-initiative) iş akışları, bilişsel yük ve yetkinlik körelmesini önleme, HAX/PAIR ilkeleri ve ortak üretim.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
Yapay zeka ürünleri için uçtan uca metrik mimarisi: Kuzey Yıldızı (North Star) ve görev başarısı, kabul/düzenleme oranı (edit distance), çevrimdışı/çevrimiçi eval korelasyonu, tutundurma ve görev başı birim maliyet.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
Olasılıksal yapay zeka ürünlerinde deney tasarımı: çevrimdışı eval'den canlı A/B testine geçiş, gölge dağıtım (shadow mode), interleaving, yenilik etkisi (novelty effect) kontrolü ve çok değişkenli karar kriterleri.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
Ürün ekipleri için model davranışı ve kalite yönetimi: davranış spesifikasyonu (ton, sınırlar, ret kalıpları), sistematik hata analizi (error analysis), uzman rubrikleri ve sürekli kalite iyileştirme döngüsü.
- Canlı Kurs
- 5 modül
Bizimle iletişime geçin
