Eğitimin Amacı ve Kapsamı
Büyük dil modelleri eksik, yanlı veya hatalı içerikleri son derece akıcı ve ikna edici bir dille sunabilir. Çalışanların bu çıktıları yüzeysel bir okumayla onaylaması (automation bias), kurumsal raporlarda, müşteri yazışmalarında ve operasyonel kararlarda ciddi hatalara yol açar. Bu eğitim, yapay zeka çıktılarını yayına veya karara dönüştürmeden önce uygulanacak sistematik kalite ve doğrulama yöntemlerini öğretir.
Katılımcılar yalnızca olgusal hataları değil; mantık boşluklarını, eksik bırakılan bilgileri (omission), bağlam kaymalarını ve hesaplama sapmalarını yakalama tekniklerini uygular. Eğitim sonunda departman süreçlerine entegre edilebilir bir 'AI Çıktı Doğrulama Standardı ve Kontrol Listesi' hazırlanır.
Kimler Katılmalı?
- Yapay zeka destekli rapor, analiz, sözleşme taslağı veya müşteri iletişimi onaylayan yöneticiler ve ekip liderleri
- Kalite güvence, iç kontrol, uyum (compliance), denetim ve operasyonel mükemmellik uzmanları
- Günlük işlerinde AI araçlarını yoğun kullanan ve çıktı güvenilirliğini garanti altına almak isteyen tüm uzmanlar
- Temel düzeyde üretken yapay zeka kullanım deneyimi yeterlidir
Kazanımlar
- Yapay zeka çıktılarındaki hata türlerini (olgusal hata, bağlamdan sapma, eksik özetleme, mantıksal çelişki) sınıflandırmak
- Otomasyon önyargısını (automation bias) aşarak kritik iş çıktıları için risk bazlı doğrulama derinliği belirlemek
- Modeli kendi çıktısını kaynak metinle satır satır karşılaştırmaya zorlayan denetim (self-critique ve claim extraction) tekniklerini uygulamak
- Uzun özetlerde ve çevirilerde atlanan kritik şartları, istisnaları veya sayısal sapmaları tespit etmek
- Kurum içi ekipler için görev tipine göre uygulanabilir bir doğrulama kontrol listesi (verification checklist) oluşturmak
Konular
Yapay Zeka Çıktılarında Hata Taksonomisi ve Otomasyon Önyargısı
- Akıcı dil tuzağı: İnsan beyni neden iyi yazılmış yanlış metinleri doğru kabul etmeye eğilimlidir?
- Hata türleri: Uydurma bilgi, sessiz eksiltme (omission), bağlam karıştırma, sycophancy (kullanıcıyı onaylama yanlılığı)
- Görev kritiklik matrisi: Düşük, orta ve yüksek riskli çıktılarda ne kadar doğrulama yapılmalı?
Metin, Özet ve Çeviri Çıktılarını Denetleme Teknikleri
- İddia ayrıştırma (claim extraction): Metindeki her somut iddiayı ve rakamı listeletip kaynakla eşleştirme
- Özetleme denetimi: Kaynak dokümanda olup özette atlanan kritik şartları ve risk maddelerini buldurma
- Sycophancy testi: Modele yönlendirici soru sormadan tarafsız karşı argüman ve hata denetimi yaptırma
Çapraz Sorgulama ve Çoklu Model ile Doğrulama
- Üretici model ile denetçi modeli ayırma: Bir modelin çıktısını başka bir modele (veya yeni oturumda) denetletme
- Sayısal, tarihsel ve mantıksal tutarlılık için adım adım sağlamasını yaptırma (chain-of-verification)
- Tablo ve veri analizlerinde formül mantığını ve uç değerleri (edge cases) test etme
Kurumsal Doğrulama Standardı ve Kalite Rubriği Atölyesi
- Yayın öncesi 5 dakikalık hızlı doğrulama protokolü (rakamlar, özel isimler, taahhütler, ton)
- Hatalı çıktıları düzelterek modele geri besleme ve şablon iyileştirme
- Atölye: Departman çıktı türleri için 'Doğrulama ve Kalite Kontrol Listesi' hazırlama
Bu Kategorideki Diğer Eğitimler
-
Büyük dil modellerinde halüsinasyon nedenlerini anlama, source grounding teknikleriyle uydurma bilgi ve sahte referans üretimini engelleme ve birincil kaynak kontrolü yapma becerisi kazandıran eğitim.
- Canlı Kurs
- 4 modül
-
Yapay zeka araçlarını kullanırken KVKK/GDPR uyumu, kişisel verilerin ve ticari sırların korunması, gölge AI (Shadow AI) risklerinin önlenmesi ve güvenli veri maskeleme yöntemlerini öğreten eğitim.
- Canlı Kurs
- 4 modül
-
Yapay zeka destekli iş süreçlerinde insan gözetimi (human-in-the-loop) noktalarını tasarlama, karar yetkisi sınırlarını belirleme ve hesap verebilirlik (RACI) matrisi oluşturma eğitimi.
- Canlı Kurs
- 4 modül
-
Ses klonlama, gerçek zamanlı video deepfake, CEO dolandırıcılığı (BEC) ve yapay zeka destekli oltalama saldırılarını tanıma, doğrulama kanalları kurma ve olay müdahale refleksi geliştirme eğitimi.
- Canlı Kurs
- 4 modül
-
AB Yapay Zeka Yasası (EU AI Act) Madde 4 kapsamındaki zorunlu AI okuryazarlığı yükümlülüğünü, risk sınıflandırmasını ve insan gözetimi kurallarını denetlenebilir şekilde karşılayan kurumsal uyum eğitimi.
- Canlı Kurs
- 4 modül
-
İş Süreçlerinde Yapay Zeka
Boğaziçi Üniversitesi (BÜYEM) iş birliğiyle: teknik geçmiş gerektirmeden günlük iş süreçlerinde, veri analizinde, raporlamada ve içerik üretiminde pratik yapay zeka kullanımı.
- 22/30
- Canlı Kurs
- 10 modül
Bizimle iletişime geçin
