Modül 1 – Üretken Yapay Zekâya Giriş
Bu bölüm, üretken yapay zekânın temel kavramlarını ve günümüzdeki kullanım alanlarını anlamak için ortak bir başlangıç noktası oluşturur.
- Artificial Intelligence kavramına genel bakış
- AI teknolojilerinin gelişimi
- Traditional AI ve Generative AI yaklaşımları
- Üretken modellerin temel özellikleri
- Text generation
- Image generation
- Audio ve music generation
- Video generation
- Code generation
- Üretken yapay zekânın organizasyonlardaki kullanım alanları
- Yaygın Generative AI araçlarına ilişkin örnekler ve demonstrasyonlar
Modül 2 – Üretken Yapay Zekânın Güçlü Yönleri ve Zorlukları
Bu modülde üretken yapay zekânın sağladığı avantajlarla birlikte kullanım sırasında ortaya çıkabilecek sınırlamalar değerlendirilir.
- Productivity açısından potansiyel faydalar
- Creativity ve idea generation
- Ölçeklenebilir içerik üretimi
- Bilgiye erişim ve iş süreçlerinin desteklenmesi
- Hallucinations ve hatalı çıktı riski
- Bias ve taraflı sonuçlar
- Data dependency
- AI çıktılarında transparency sorunları
- Privacy ve information security
- Intellectual property ve legal considerations
- Ethical AI kullanımı
- Overreliance ve kontrolsüz AI kullanımı
- AI Governance yaklaşımının önemi
- Human oversight gereksinimi
Modül 3 – Gerçek Kullanım Alanları ve Generative AI Uygulaması
Bu bölüm, üretken yapay zekânın gerçek iş problemlerine nasıl uygulanabileceğine odaklanır.
- Marketing kullanım senaryoları
- Healthcare örnekleri
- Education uygulamaları
- Customer Service
- Technology ve software süreçleri
- İçerik oluşturma ve bilgi yönetimi
- Generative AI için uygun business problems belirleme
- Kullanım senaryolarının potansiyel değerini değerlendirme
- Teknik ve organizasyonel uygulanabilirlik
- Organisational readiness
- Leadership beklentileri
- Employees ve kullanıcılar üzerindeki etkiler
- Customer considerations
- Regulatory requirements
- AI adoption için stratejik seçenekleri değerlendirme
Modül 4 – Etkili Prompt Tasarımı
Bu modül, üretken yapay zekâ sistemleriyle daha etkili iletişim kurmak için kullanılabilecek pratik prompt tekniklerine odaklanır.
- Prompt nedir?
- Prompt tasarımının AI çıktısı üzerindeki etkisi
- Açık ve belirgin instructions yazma
- İlgili context sağlama
- Beklenen çıktıyı tanımlama
- Structured Prompts oluşturma
- Karmaşık görevleri daha yönetilebilir parçalara ayırma
- İş ve profesyonel kullanım senaryoları için prompting
- AI çıktılarının değerlendirilmesi
- Promptları sonuçlara göre geliştirme
- Iterative prompting yaklaşımı
- Daha tutarlı ve kullanılabilir sonuçlar elde etme
Modül 5 – Retrieval Augmented Generation (RAG)
Bu bölümde üretken yapay zekâ sistemlerinin harici veya kurumsal bilgi kaynaklarıyla desteklenmesi ele alınır.
- Retrieval Augmented Generation kavramı
- RAG yaklaşımının temel çalışma mantığı
- Generative AI modelini ilgili bilgilerle destekleme
- Internal organisational data kullanımının rolü
- Güvenilir bilgi kaynaklarından context sağlama
- Daha ilgili yanıtlar oluşturma
- Doğruluk açısından potansiyel katkılar
- RAG ve standart prompting arasındaki fark
- Kurumsal knowledge base kullanım senaryoları
- RAG yaklaşımının business value açısından değerlendirilmesi
Uygulamalı Öğrenme
Eğitim boyunca katılımcılar üretken yapay zekâ araçlarıyla etkileşim kurarak farklı prompt yaklaşımlarını uygulamalı olarak deneyimler.
Çalışmalar kapsamında:
- Aynı görevin farklı promptlarla denenmesi,
- Belirsiz promptların geliştirilmesi,
- Context ve instructions eklenmesinin sonuçlara etkisinin incelenmesi,
- Structured prompting uygulamaları,
- Üretilen sonuçların kalite ve kullanılabilirlik açısından değerlendirilmesi,
- Gerçek iş senaryoları için prompt geliştirilmesi,
- RAG kullanımının örnek senaryolar üzerinden değerlendirilmesi
gibi uygulamalar gerçekleştirilebilir.
Bu yaklaşım, katılımcıların yalnızca üretken yapay zekânın ne olduğunu anlamalarını değil, teknolojiyi iş ortamında daha bilinçli, etkili ve sorumlu biçimde kullanabilmelerini amaçlar.
