Eğitimin Amacı ve Kapsamı
Yapay zeka projeleri deterministik yazılım projeleri gibi doğrusal ilerlemez; veri kalitesi sürprizleri, deneysel iterasyonlar ve canlı ortamda değişen model davranışı farklı bir yönetim disiplini gerektirir. Bu eğitim, hem klasik makine öğrenmesi (CRISP-DM / CPMAI) hem de üretken yapay zeka ve agent projelerinin uçtan uca yaşam döngüsünü iş ve proje liderleri için anlaşılır kılar.
Keşiften canlıya geçişe ve sürekli izlemeye kadar her aşamanın girdileri, çıktıları, rol dağılımı ve karar kapıları (stage-gate) incelenir. Kuruma uyarlanan vaka çalışmasıyla katılımcılar kendi projeleri için aşama kapıları, risk kontrolleri ve LLMOps/MLOps devir kriterlerini içeren bir proje yönetim planı oluşturur.
Kimler Katılmalı?
- Proje yöneticileri, Scrum Master'lar, Agile koçlar ve PMO yöneticileri
- Yapay zeka ürünleri geliştiren ürün yöneticileri (AI Product Manager)
- Veri bilimi, yazılım ve iş birimleri arasındaki koordinasyonu sağlayan birim liderleri
- BT ve dijital dönüşüm portföy yöneticileri
Kazanımlar
- Klasik yazılım yaşam döngüsü ile olasılıksal yapay zeka yaşam döngüsü arasındaki farkları yönetebilir
- Keşif, PoC, pilot, canlıya geçiş ve sürekli izleme aşamaları için net karar kapıları kurabilir
- Üretken yapay zeka, RAG ve fine-tuning projelerinde iterasyon ve değerlendirme döngülerini planlayabilir
- Canlıya geçiş öncesi güvenlik, uyum, maliyet ve destek hazırlık listesini kontrol edebilir
- Canlı sonrası drift, kalite düşüşü ve model güncelleme süreçlerini operasyonel modele bağlayabilir
Konular
Yazılım Projelerinden Farkı: Olasılıksal ve Deneysel Doğa
- CRISP-DM, CPMAI ve modern GenAI/LLMOps yaşam döngülerinin karşılaştırması
- Sabit kapsam yerine hipotez ve deney kutuları (timeboxed spikes) ile planlama
- İş birimi, veri ekibi, yazılım mühendisliği ve uyum ekipleri arasındaki el değiştirmeler
Keşif, Veri Hazırlığı ve Deneysel Geliştirme Aşamaları
- Problem tanımı, veri erişimi ve güvenlik onaylarının proje takvimindeki yeri
- Prompt engineering, RAG kurgusu, model seçimi ve fine-tuning iterasyonları
- Offline değerlendirme (eval) ve hata analizi döngüleri
Doğrulama, Entegrasyon ve Canlıya Hazırlık
- Kurumsal sistemlerle API entegrasyonu, yetki kontrolü ve performans testleri
- Hukuk, KVKK, bilgi güvenliği ve sorumlu yapay zeka kontrol kapıları
- Kullanıcı kabul testi (UAT) ve operasyon ekibi eğitimi
Canlı Operasyon, İzleme (MLOps / LLMOps) ve Süreklilik
- Veri kayması (data drift), model versiyon değişimi ve kalite bozulmasının izlenmesi
- Token/altyapı maliyet takibi, geri bildirim toplama ve olay yönetimi
- Emekliye ayırma (decommissioning) veya yeniden eğitim/iyileştirme kararları
Aşama Kapıları (Stage-Gate) ve Proje Yönetişim Şablonu
- Her aşama geçişi için zorunlu çıktılar ve onay matrisi
- Kurum içi bir proje üzerinde yaşam döngüsü kontrol listesi oluşturma
Bu Kategorideki Diğer Eğitimler
-
Yapay zekayı mevcut verimsiz adımlara yamamak yerine iş akışlarını uçtan uca yeniden tasarlamayı; insan-yapay zeka görev dağılımını, istisna yönetimini, değişen rol tanımlarını ve yeni SLA yapısını kurgulamayı öğretir.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
Yapay zeka projelerinin 'pilot mezarlığına' takılmasını önlemek için pilot kanıtlarını, canlı ortam birim maliyetlerini (token/altyapı), güvenlik ve LLMOps hazırlığını değerlendirerek ölçekleme, pivot veya durdurma kararı vermeyi öğretir.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
Kurumun yapay zeka olgunluğunu strateji, veri, teknoloji altyapısı, yetkinlik, kültür ve yönetişim olmak üzere altı boyutta değerlendirmeyi; darboğazları tespit ederek öncelikli hazırlık ve kapasite inşa planı çıkarmayı öğretir.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
Üretken yapay zeka, tahminleme ve agent kalıplarını tanıyıp value chain taraması, pain point görüşmeleri ve use case canvas ile kurum içinde gerçekçi yapay zeka fırsatlarını bulmayı ve bir use case backlog'u oluşturmayı öğreten keşif eğitimi.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
SIPOC, swimlane ve value stream haritalarıyla süreçleri görev seviyesine ayrıştırıp kural tabanlı otomasyon, RPA, makine öğrenmesi, üretken yapay zeka ve agent seçeneklerini eşleştirmeyi ve süreç bazlı fırsat haritası çıkarmayı öğretir.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
Yapay zeka projelerinde iş problemini net bir problem tanımına, karar envanterine ve ölçülebilir bir yapay zeka görevine dönüştürmeyi; hata maliyetini ve insan kontrol noktalarını baştan tasarlamayı öğreten uygulamalı eğitim.
- Canlı Kurs
- 5 modül
Bizimle iletişime geçin
