Eğitimin Amacı ve Kapsamı
Üretken yapay zeka araçlarını yalnızca yüzeysel bir sohbet ekranı olarak değil, arkasındaki temel mekanizmalarla anlamak doğru çözüm tasarımı için kritik önem taşır. Bu eğitim; transformer mimarisi, attention mekanizması, pre-training ve post-training (RLHF, reasoning modelleri) aşamalarının pratikte ne anlama geldiğini kodlama gerektirmeden açıklar.
Katılımcılar metin, görsel, ses ve kod üreten multimodal modellerin çalışma biçimini, temperature ve context window gibi parametrelerin çıktıyı nasıl değiştirdiğini ve RAG ile fine-tuning arasındaki farkları uygulamalı olarak inceler. Kuruma özel çalışmada, farklı iş ihtiyaçları için doğru model ve mimari yaklaşım seçimi yapılır.
Kimler Katılmalı?
- Üretken yapay zeka teknolojilerinin nasıl çalıştığını kavramsal derinlikle öğrenmek isteyen iş analistleri, ürün yöneticileri ve uzmanlar
- Teknik ekiplerle aynı dili konuşmak ve AI projelerini doğru yönlendirmek isteyen proje yöneticileri
- Kurumsal AI araçlarını seçen, değerlendiren veya iç eğitimlerini üstlenen ekip üyeleri
- Programlama bilgisi şart değildir; analitik düşünme ve teknoloji merakı yeterlidir
Kazanımlar
- Pre-training, instruction tuning, RLHF ve akıl yürütme (reasoning) modellerinin farklarını açıklamak
- Tokenizasyon, embedding, vektör benzerliği ve context window kavramlarının çıktı kalitesine etkisini analiz etmek
- Metin, görsel, ses ve video üreten multimodal modellerin yeteneklerini ve kurumsal sınırlarını değerlendirmek
- Kurumsal bilgiyle çalışırken uzun context, RAG ve fine-tuning yaklaşımlarından hangisinin uygun olduğuna karar vermek
- Model parametrelerini (temperature, system prompt, structured output) görev türüne göre doğru yapılandırmak
Konular
Foundation Modeller ve Transformer Mimarisi
- Transformer devrimi, self-attention mekanizması ve bağlamsal anlam temsilinin mantığı
- Pre-training, instruction tuning, RLHF ve adım adım düşünen (reasoning) modellerin evrimi
- Ticari sınır (frontier) modeller ile açık ağırlıklı (Llama, Qwen, Mistral, Gemma) modellerin karşılaştırması
Token, Embedding ve Üretim Parametreleri
- Tokenizasyon nasıl çalışır? Türkçe ve İngilizce metinlerde token maliyeti ve hız farkları
- Embedding kavramı: metinlerin sayısal vektörlere dönüşmesi ve anlamsal yakınlık (semantic search)
- Temperature, top-p, system prompt ve context window sınırlarının model davranışına etkisi
Multimodal Üretken Yapay Zeka Ekosistemi
- Görsel anlama (vision-language), belge/tablo okuma ve görsel üretim (diffusion/autoregressive) modelleri
- Ses tanıma (STT), doğal ses sentezi (TTS) ve gerçek zamanlı sesli asistan teknolojileri
- Kod üretimi ve veri analizi yapabilen modellerin çalışma ortamları (sandbox/code interpreter)
Kurumsal Uyarlama Desenleri: Prompting, RAG ve Fine-Tuning
- Temel modelin bilgisi neden yetmez? Kurumsal hafıza ve güncellik problemi
- RAG (Retrieval-Augmented Generation), uzun context kullanımı ve fine-tuning yaklaşımlarının karar ağacı
- Araç çağırma (tool calling) ve agent kavramlarına kavramsal giriş
Bu Kategorideki Diğer Eğitimler
-
ChatGPT, Claude, Gemini, Microsoft 365 Copilot ve NotebookLM gibi güncel yapay zeka asistanlarını doğru görevle eşleştirerek günlük yazışma, dosya analizi ve kişisel üretkenliği artıran uygulamalı eğitim.
- Canlı Kurs
- 4 modül
-
Pazar araştırması, literatür taraması, rakip analizi ve mevzuat inceleme süreçlerinde Deep Research, Perplexity ve NotebookLM gibi araçlarla kaynaklı ve doğrulanabilir bilgi sentezi yapmayı öğreten eğitim.
- Canlı Kurs
- 4 modül
-
Kurumsal rapor, teklif, politika metni, SOP ve yönetim özetlerinin yapay zeka yardımıyla yapılandırılması, kurumsal dil tonuna uyarlanması ve kalite kontrolünden geçirilmesini kapsayan uygulamalı eğitim.
- Canlı Kurs
- 4 modül
-
Kodlama bilmeyen iş birimleri için Excel/CSV tablolarını yapay zeka veri analizi araçlarıyla (Code Interpreter, Copilot in Excel, Claude) temizleme, analiz etme, görselleştirme ve karar içgörüsüne dönüştürme eğitimi.
- Canlı Kurs
- 4 modül
-
Yönetici sunumları, müşteri teklifleri ve kurumsal iletişim materyalleri için yapay zeka ile hikaye kurgulama, slayt tasarımı (Copilot, Gamma), diyagram ve kurumsal kimliğe uygun görsel üretimi eğitimi.
- Canlı Kurs
- 4 modül
-
Toplantı öncesi hazırlık, transkript analizi, karar ve aksiyon maddesi çıkarma, paydaş takibi ve proje koordinasyonu süreçlerini yapay zeka asistanlarıyla standartlaştıran uygulamalı eğitim.
- Canlı Kurs
- 4 modül
Bizimle iletişime geçin
