Generative AI Intermediate Prompting Azerbaijan Eğitimi

Bu eğitim, üretken yapay zekânın temel çalışma yaklaşımını anlamanın ötesine geçerek bu teknolojilerin iş ortamlarında daha etkili ve bilinçli şekilde kullanılmasına odaklanır. Katılımcılar modern üretken yapay zekâ sistemlerinin nasıl içerik oluşturduğunu, karar alma süreçlerini nasıl destekleyebildiğini ve organizasyonlarda yeni çalışma yöntemlerine nasıl katkı sağlayabileceğini keşfeder.

Program kapsamında üretken yapay zekânın geleneksel yapay zekâ yaklaşımlarından ayrıldığı noktalar, farklı içerik türleri üretme yetenekleri ve iş dünyasında sunduğu fırsatlar ele alınır. Bununla birlikte hallucination, bias, veri güvenliği, şeffaflık ve yönetişim gibi kullanım sırasında dikkate alınması gereken sınırlamalar ve riskler değerlendirilir.

Eğitimin önemli bir bölümü prompt tasarımına ayrılmıştır. Katılımcılar daha açık, bağlama uygun ve yapılandırılmış promptlar hazırlayarak üretken yapay zekâ sistemlerinden daha kullanışlı sonuçlar elde etmenin yöntemlerini öğrenir. Ayrıca Retrieval Augmented Generation (RAG) yaklaşımı tanıtılarak kurum içi veya güvenilir bilgi kaynaklarının üretken yapay zekâ çözümleriyle birlikte kullanılmasının doğruluk ve ilgililik açısından sağlayabileceği katkılar incelenir.

Örnekler, tartışmalar ve uygulamalı çalışmalar sayesinde katılımcılar öğrendikleri yöntemleri kendi iş süreçleri ve organizasyonel ihtiyaçlarıyla ilişkilendirme fırsatı bulur.

Üretken Yapay Zekâ Orta Seviye Prompt Yazımı Eğitimi programına Online Instructor-Led (canlı sanal sınıf) veya Classroom Based (sınıf eğitimi) formatlarında doğrudan katılım sağlayabilirsiniz. Ayrıca bu eğitimi kurumunuza özel olarak Online Instructor-Led, Classroom Based veya Onsite (yerinde eğitim) formatlarında, tercih ettiğiniz tarih ve lokasyonda organize edebiliriz. Detaylı bilgi ve kurumunuza özel planlama için bizimle iletişime geçebilirsiniz.

Bu eğitim teknik uzmanlık gerektirmeyecek şekilde tasarlanmıştır. Katılımcıların:

• Modern organizasyonlarda kullanılan dijital teknolojiler hakkında genel bilgi sahibi olması,
• Yapay zekânın iş süreçleri, roller ve karar mekanizmaları üzerindeki etkisine ilgi duyması

yeterlidir.

AI development, data science veya programming deneyimi gerekli değildir.

Eğitim özellikle:

• Üretken yapay zekâ konusunda temel veya orta seviyede bilgi edinmek isteyenler,
• AI araçlarını iş hayatında daha etkili kullanmayı hedefleyen profesyoneller,
• Business Operations, Marketing, HR, Education, Healthcare ve Technology gibi farklı alanlarda çalışanlar,
• Ekiplerinde yapay zekâ kullanımına yön verecek managers ve team leaders,
• AI adoption kararlarına katkıda bulunan profesyoneller,
• Farklı departmanlarda üretken yapay zekâ konusunda ortak bir anlayış geliştirmek isteyen organizasyonlar

için uygundur.

Eğitimin sonunda katılımcılar:

• Üretken yapay zekânın temel yeteneklerini açıklayabilecek,
• Text, image, audio, video ve code gibi farklı içerik türlerinin üretken yapay zekâ ile nasıl oluşturulabileceğini anlayabilecek,
• Traditional AI ile Generative AI arasındaki temel farklılıkları açıklayabilecek,
• Üretken yapay zekânın güçlü yönlerini ve sınırlamalarını değerlendirebilecek,
• Hallucination, bias, güvenlik ve yönetişim gibi temel riskleri tanımlayabilecek,
• Farklı sektörlerdeki gerçek kullanım senaryolarını değerlendirebilecek,
• Bir iş probleminin üretken yapay zekâ kullanımı için uygun olup olmadığını analiz edebilecek,
• Daha etkili sonuçlar almak için structured prompting tekniklerini uygulayabilecek,
• Promptlarda context, instructions ve çıktı beklentilerini daha açık şekilde tanımlayabilecek,
• Retrieval Augmented Generation (RAG) yaklaşımının temel mantığını açıklayabilecek,
• RAG kullanımının kurumsal AI çözümlerinde doğruluk ve ilgililiğe nasıl katkı sağlayabileceğini değerlendirebilecek.

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.