{"course":{"updated_at":"2025-08-27T15:28:28.688168+00:00","title":{"tr":"Yöneticiler İçin Yapay Zeka"},"duration_hours":null,"available_as_corporate":true,"cover_image_url":"https://lively-leaf-6126.fly.storage.tigris.dev/941ec14d-d923-423b-943d-5a3778d1052c.png","order":48,"deleted_at":null,"duration_days":null,"video_conference_link":null,"hidden":false,"category_id":null,"short_title":{"tr":null},"level":null,"bogazici_link":null,"cover_image_x":50,"suggested_next_course_id":null,"id":3,"slug":{"tr":"yoneticiler-i-cin-yapay-zeka"},"schedule_info":null,"available_as_personal":true,"cover_image_y":50,"summary":{"tr":null},"bogazici_collab":false,"is_workshop":false,"corporate_cover_image_url":null,"lesson_count":0,"sidebar_copy":{"tr":null},"price_try":null,"has_lessons":false,"corporate_cover_image_x":50,"created_at":"2025-04-21T15:37:34.188323+00:00","description":{"tr":[{"type":"text","title":"Kurs Açıklaması","content":"<p>Yapay zekanın hızla yükseldiği günümüz iş dünyasında, yöneticilerin bu teknolojiyi anlaması ve etkin kullanması bir rekabet avantajı sağlamak için kritik hale gelmiştir. Bu yoğun eğitim kampı, yöneticilere yapay zekanın temel prensiplerinden ileri seviye uygulama alanlarına kadar kapsamlı bir perspektif sunmayı amaçlıyor. Tasarım departmanlarından insan kaynaklarına, üretim süreçlerinden stratejik planlamaya kadar çeşitli alanlarda yapay zekanın gücünü keşfederek, katılımcıların bu yenilikçi teknolojiyi stratejik bir avantaj olarak kullanma becerisini kazanmalarını sağlıyor. Kurs, teorik bilgiyi gerçek dünya örnekleri ve atölye çalışmalarıyla birleştirerek yönetim kadrolarına pratik ve aksiyon alınabilir bilgiler sunuyor.</p>"},{"type":"text","title":"Kursun Amacı","content":"<p>Bu kurs, yöneticilerin yapay zekâ uygulamalarını stratejik bir araç olarak kullanarak şirketlerinde sürdürülebilir rekabet avantajı yaratmalarını sağlamayı hedeflemektedir. Katılımcılar eğitim sonunda aşağıdaki yetkinlikleri kazanacaktır:</p><ul><li><strong>Yaratıcı süreçlerde verimliliği ve inovasyonu artırma</strong><ul><li>Yapay zekâ destekli araçları kullanarak tasarım süreçlerini hızlandırma, ekiplerdeki yaratıcı potansiyeli ortaya çıkarma ve yenilikçi ürün geliştirme süreçlerini yönetme.</li></ul></li><li><strong>Marka değerini ve iletişim gücünü yapay zekâ ile yükseltme</strong><ul><li>Yapay zekâ temelli içerik üretimini etkin şekilde yöneterek marka tutarlılığını güçlendirme ve çok dilli, kişiselleştirilmiş pazarlama stratejileri geliştirme.</li></ul></li><li><strong>İnsan kaynağı yönetiminde yapay zekâ destekli süreç optimizasyonu</strong><ul><li>İşe alım, çalışan deneyimi ve yetenek geliştirme süreçlerinde yapay zekâ uygulamalarını etkin kullanarak doğru yetenekleri çekme, çalışan bağlılığını artırma ve insan kaynakları süreçlerinde verimlilik sağlama.</li></ul></li><li><strong>Kurumsal yapay zekâ hazırlığını yönetme ve stratejik karar alma</strong><ul><li>Şirketin yapay zekâ olgunluğunu değerlendirme, doğru projeleri seçme ve kaynakları etkin bir şekilde yöneterek yapay zekâ yatırımlarından maksimum fayda sağlama.</li></ul></li><li><strong>Üretim ve operasyonlarda verimlilik ve maliyet avantajı sağlama</strong><ul><li>Yapay zekâ destekli öngörücü bakım, kalite kontrol ve tedarik zinciri optimizasyonu sayesinde operasyonel riskleri azaltma, maliyetleri düşürme ve süreç kalitesini artırma.</li></ul></li><li><strong>Etik ve sorumlu yapay zekâ yönetimi yetkinliği geliştirme</strong><ul><li>Şirket içinde yapay zekâ uygulamalarının etik ve şeffaf şekilde yönetilmesini sağlama, veri güvenliği ve yasal düzenlemeler çerçevesinde yapay zekâyı etkin biçimde kullanma.</li></ul></li></ul><p>Kurs sonunda yöneticiler, yapay zekâyı iş süreçlerine entegre ederek organizasyonlarını geleceğe hazır hale getirecek bilgi ve stratejik bakış açısına sahip olacaklardır.</p>"}]},"discount_try_percentage":null,"show_price":true,"corporate_cover_image_y":50,"sections":{"tr":[{"title":"Yapay Zekanın Stratejik Gücü: Söylemlerin Ötesinde Rekabet Avantajı","summary":"<ul class=\"tight\" data-tight=\"true\"><li><p><em>Yapay zeka nedir?</em></p></li><li><p>Yapay zeka ve geleneksel yazılım arasındaki farklar?</p></li><li><p>Hangi problem için yapay zeka yaklaşımı seçilir?</p></li><li><p>Makine öğrenmesi, derin öğrenme, yapay zeka arasındaki farklar nelerdir?</p><ul class=\"tight\" data-tight=\"true\"><li><p>Dar, genel ve süper yapay zeka - Biz bunun neresindeyiz?</p></li><li><p>Yapay zekanın günümüzde bir zorunluluk haline gelmesi</p></li></ul></li></ul><h2>Atölye:</h2><h4>Kendi departmanınızdaki potansiyel YZ kullanım alanlarını belirleme</h4><p></p>"},{"title":"İş Süreçlerini Yapay Zekaya Hazırlık Açısından Değerlendirme","summary":"<ul><li>Kurumsal yapay zeka hazırlık düzeyinin belirlenmesi</li><li>Yüksek katma değerli YZ fırsatlarını tespit etme</li><li>YZ çözümünü inşa etme vs. dışarıdan satın alma kararı</li><li>Veri altyapısı gereksinimleri</li></ul><p>Uygulama: İş biriminiz için bir YZ fırsat değerlendirmesi taslağı hazırlama</p>"},{"title":"Yapay Zeka ile Geleceğe Hazırlanma ve İnovasyon","summary":"<ul class=\"tight\" data-tight=\"true\"><li><p>YZ teknolojisindeki güncel sınırlar</p></li><li><p>YZ inovasyon kültürü oluşturma</p></li><li><p>İş gücü dönüşümünü yönetme</p></li><li><p>Uzun vadeli YZ yönetişimi</p></li></ul><p></p>"},{"title":"İnsan Kaynaklarında Yapay Zeka","summary":"<h3>Yetenek Kazanımında Dönüşüm</h3><ul class=\"tight\" data-tight=\"true\"><li><p>YZ destekli aday tarama ve eşleştirme</p></li><li><p>İş gücü planlaması için öngörücü analiz</p></li><li><p>İşe alım algoritmalarında önyargıyı azaltma</p></li></ul><h3>Çalışan Deneyimi &amp; Gelişim</h3><ul class=\"tight\" data-tight=\"true\"><li><p>YZ tabanlı öğrenme önerileri ve beceri boşluğu analizi</p></li><li><p>Öngörücü işten ayrılma modelleri ve çalışan tutma stratejileri</p></li><li><p>Performans analitiği ve koçluk sistemleri</p></li><li><p><strong>Atölye:</strong> Etik YZ destekli performans değerlendirme tasarımı</p></li></ul><h3>Oryantasyon Deneyimini Yeniden Tasarlamak</h3><ul class=\"tight\" data-tight=\"true\"><li><p>YZ ile kişiselleştirilmiş oryantasyon yolculukları</p></li><li><p>Sanal oryantasyon asistanları ve bilgi tabanları</p></li><li><p>Oryantasyon başarısını etkileyen faktörlerin öngörülmesi</p></li></ul><p></p>"},{"title":"Tasarım Departmanlarında Yapay Zeka","summary":"<h3>Yaratıcı Destek (Creative Augmentation)</h3><ul><li>Konsept geliştirme için üretken YZ (generative AI)</li><li>YZ destekli tasarım sistemleri ve bileşen kütüphaneleri</li><li>Tasarım analizi ve ilham için bilgisayarlı görü</li><li><strong>Vaka Analizi:</strong> Önde gelen markalar tasarım iş akışlarında YZ’yi nasıl kullanıyor?</li></ul><h3>Metin Üretimi ve İçerik Yönetimi</h3><ul><li>Marka uyumlu içerik üretimi</li><li>Çok dilli içerik stratejileri</li><li>SEO ve pazarlama için AI yazarlık</li></ul><h3>Görsel İçerik Üretimi</h3><ul><li>Görüntüden görüntüye ve metinden görüntüye modeller<ul><li>Midjourney V7</li><li>Google Imagen 3</li><li>Google Whisk</li><li>Flux</li><li>Recraft</li><li>Rave Halfmoon</li></ul></li><li>Kurumsal kimliğe uygun görsel üretimi</li><li>Ürün görselleri ve konsept tasarımda yapay zeka</li><li>Kurumsal kimliğe uygun video üretimi<ul><li>Google Veo 2</li><li>Kling</li><li>Minimax</li><li>Runway Gen 4</li></ul></li></ul><p></p>"},{"title":"Üretim & İmalatta Yapay Zeka","summary":"<h3>Öngörücü Operasyonlar</h3><ul class=\"tight\" data-tight=\"true\"><li><p>Öngörücü bakım ve arıza süresi azaltma</p></li><li><p>Bilgisayarlı görü kullanarak kalite kontrol otomasyonu</p></li><li><p>Dijital ikizler ve simülasyon optimizasyonu</p></li><li><p><strong>Vaka Analizi:</strong> Mercedes’in YZ odaklı üretim verimlilik artışları</p></li></ul><h3>Tedarik Zinciri Zekası</h3><ul class=\"tight\" data-tight=\"true\"><li><p>Talep tahmini ve envanter optimizasyonu</p></li><li><p>Tedarikçi risk analitiği</p></li><li><p>Lojistik rota optimizasyonu</p></li></ul><p></p>"},{"title":"Veri Yönetimi ve Etik","summary":"<ul><li>Sorumlu YZ Liderliği</li><li>Veri yönetimi çerçeveleri</li><li>YZ dağıtımında etik konular</li><li>Önyargı, şeffaflık ve açıklanabilirlik</li><li>YZ düzenlemeleri</li></ul><p></p>"}]},"published_at":"2025-04-21T15:38:37.276532+00:00","promotional_video_url":null,"units":[],"course_instructors":[{"course_id":3,"instructor_id":6,"is_active":true,"instructor":{"deleted_at":null,"slug":{"tr":"sukru-yusuf-kaya"},"bio":{"en":"<p>Şükrü Yusuf Kaya is an expert with over ten years of hands-on experience in artificial intelligence, machine learning, and advanced data engineering. With a strong academic background in computer engineering, statistics, and cybersecurity, he leads organizations in rapidly generating business value from data by ensuring the seamless transition of research outputs into production environments. He has designed end-to-end artificial intelligence architectures in critical sectors such as finance, telecommunications, defense, and manufacturing, delivering reliable, scalable, and regulation-compliant solutions under demanding operational constraints.</p><p>His projects in both public and private sectors span a wide range, including enterprise-scale RAG-based information access systems, real-time fraud detection platforms, production line video analytics, and performance optimization of distributed big data infrastructures. The MLOps framework he designed for internal teams reduced development costs by shortening the model lifecycle by 40%, while significantly improving transparency in model versioning and monitoring.</p><p>In addition to consulting, Kaya designs and delivers advanced technical training programs. He has mentored and trained hundreds of engineers through comprehensive curricula ranging from fine-tuning large language models to autonomous AI agent architectures, and from cloud-native high-performance computing clusters to production-grade deployment practices. His teaching approach, grounded in problem-driven explanations, live coding sessions, and industry-specific case studies,enables participants to directly apply acquired knowledge to real-world projects.</p><p>His research focuses on high-precision anomaly detection in dynamic systems by combining large language models with multi-source real-time video streams. His long-term objective is to develop explainable and cyber-secure AI systems capable of triggering autonomous interventions within seconds in closed-loop industrial environments.</p><p>📈 Enterprise AI Strategy Design &amp; ROI Optimization<br> 💾 Lakehouse &amp; Streaming Data Architectures<br> 🧠 Large Language Models (LLM) &amp; RAG Solutions<br> 🤖 AI Agents &amp; Autonomous Task Execution<br> 🛰️ Swarm AI for Autonomous Drone &amp; Robotics Systems<br> 📹 Nanosecond Video Analytics &amp; Edge AI<br> 🏭 Industrial IoT &amp; Digital Twin Systems<br> 🔒 Trustworthy &amp; Explainable AI<br> 👥 Privacy-Preserving &amp; Federated Learning<br> 💳 FinTech Fraud Detection &amp; AML Systems<br> 🗺️ Geospatial Big Data &amp; Dynamic Logistics<br>🔬 Multi-Modal Medical Diagnostic Systems<br> 🛡️ Adversarial Resilience &amp; AI Red-Teaming<br> 🗄️ MLOps – CI/CD, Feature Stores &amp; Model Monitoring<br> 📉 Time Series Analysis &amp; Anomaly Detection<br> 🧬 Synthetic Data Generation<br> ♻️ Energy AI &amp; Carbon Optimization<br> ⚛️ Quantum-Assisted Machine Learning<br> 💻 Multi-Node HPC &amp; Distributed GPU Training</p><p>For customized consulting, project development, and advanced training solutions, please contact us.</p>","tr":"Şükrü Yusuf Kaya, yapay zekâ, makine öğrenmesi ve ileri veri mühendisliği alanlarında on yılı aşkın saha deneyimine sahip bir uzmandır. Bilgisayar mühendisliği, istatistik ve siber güvenlik ekseninde şekillenen güçlü akademik arka planı sayesinde, araştırma çıktılarının üretim ortamlarına sorunsuz taşınmasını sağlayarak kurumların veriden hızla katma değer üretmesine öncülük eder. Finans, telekomünikasyon, savunma ve imalat gibi kritik sektörlerde uçtan uca yapay zekâ mimarileri tasarlamış; zorlu operasyonel kısıtları gözeterek güvenilir, ölçeklenebilir ve regülasyon-uyumlu çözümler hayata geçirmiştir.\n\nKamu ve özel sektörde yürüttüğü projeler, Kurumsal RAG tabanlı bilgi erişim sistemlerinden gerçek zamanlı dolandırıcılık tespitine, üretim hattı video analitiğinden dağıtık büyük veri platformlarının performans optimizasyonuna kadar geniş bir yelpazeyi kapsar. İç ekipler için tasarladığı MLOps çerçevesi, model yaşam döngüsünü %40 kısaltarak geliştirme maliyetlerini düşürmüş, aynı zamanda model sürümleme ve izleme süreçlerinin şeffaflığını artırmıştır.\n\nDanışmanlığın yanı sıra Kaya, üst düzey teknik eğitim programları da geliştirmekte ve yürütmektedir. Büyük dil modellerinin ince ayarından otonom AI ajan mimarisine, bulut-yerel yüksek performanslı hesaplama kümelerinden üretim ortamında devreye alıma kadar uzanan kapsamlı içeriklerle yüzlerce mühendise mentorluk ve sınıf içi eğitim vermiştir. Problem odaklı anlatım, canlı kodlama oturumları ve sektör-spesifik vaka analizleri üzerine inşa ettiği pedagojik yaklaşım, katılımcıların edinilen bilgiyi projelerine doğrudan aktarmalarını mümkün kılar.\n\nAraştırmalarını büyük dil modelleri ile çok-kaynaklı gerçek zamanlı video akışlarını birleştirerek, dinamik sistemlerde yüksek hassasiyetli anomali tespiti üzerine yoğunlaştırmaktadır. Nihai hedefi, kapalı çevrim üretim hatlarında saniyeler içinde otomatik müdahaleyi tetikleyebilen, açıklanabilir ve siber güvenli yapay zekâ çözümleri geliştirmektir.\n\n\n📈 Kurumsal AI Strateji Tasarımı &amp; Yatırım Getirisi (ROI) Optimizasyonu\n💾 Lakehouse &amp; Streaming Veri Mimarileri \n🧠 Büyük Dil Modelleri (LLM) ve RAG Çözümleri \n🤖 AI Ajanları &amp; Otonom Görev Yürütme \n🛰️ Swarm AI: Otonom Drone &amp; Robot Filolarında İş Birliği \n📹 Nano-Saniye Video Analitiği &amp; Edge-AI \n🏭 Endüstriyel IoT &amp; Dijital İkiz \n🔒 Güvenilir &amp; Açıklanabilir AI \n👥 Gizliliği Korumalı / Federated Learning \n💳 FinTech Dolandırıcılık &amp; AML Tespiti \n🗺️ Jeo-Uzamsal Büyük Veri &amp; Dinamik Lojistik \n🔬 Çok-Modelli Medikal Teşhis Sistemleri\n🛡️ Adversarial Dayanıklılık &amp; Red-Teaming \n🗄️ MLOps – CI/CD, Feature Store &amp; Model İzleme\n📉 Zaman Serisi &amp; Anomali Tespiti \n🧬 Sentetik Veri Üretimi \n♻️ Enerji AI &amp; Karbon Optimizasyonu \n⚛️ Kuantum Destekli Makine Öğrenmesi \n💻 Çok-Düğümlü HPC &amp; Dağıtık GPU Eğitimleri\n\nÖzel danışmanlık, proje ve eğitim çözümleri için iletişime geçebilirsiniz."},"profile_image_url":"https://lively-leaf-6126.fly.storage.tigris.dev/9ca0018b-4a12-4ce8-9002-b0a39a5d9bbf.PNG","updated_at":"2026-01-21T09:42:39.506050+00:00","id":6,"created_at":"2025-05-28T06:59:05.900828+00:00","name":"Şükrü Yusuf Kaya","title":{"en":"Senior Artificial Intelligence Engineer · Consultant · Trainer","tr":"Kıdemli Yapay Zeka Mühendisi · Danışman · Eğitmen"},"bogazici":false,"order":2}}],"category":null,"course_group":null,"instances":[],"future_instances":[]},"instance":null,"current_user":null,"corporate":true}