Testing Generative AI Systems eğitimi, üretken yapay zeka sistemlerini gerçek kullanım koşullarında test etmek, değerlendirmek ve yönetişim altına almak isteyen profesyonellere yönelik uygulamalı bir programdır.

Generative AI çözümleri, geleneksel yazılım sistemlerinden farklı olarak her zaman aynı girdiye aynı çıktıyı üretmez. Bu nedenle klasik ve tamamen deterministik test yaklaşımları, AI sistemlerinin kalite, güvenlik ve davranışlarını değerlendirmek için tek başına yeterli olmayabilir. Eğitim, katılımcıların bu farkı anlamasını ve olasılıksal, değişken ve zaman içinde evrilebilen AI davranışlarına uygun yeni test yöntemleri geliştirmesini amaçlar.

Program boyunca gerçekçi örnekler, yapılandırılmış test framework'leri, red-teaming çalışmaları ve uygulamalı değerlendirme aktiviteleri kullanılır. Katılımcılar üretken AI sistemlerinin neden başarısız olabildiğini, hallucination, bias, toxicity, privacy ve drift gibi risklerin nasıl ortaya çıktığını ve bu risklerin deployment sonrasında nasıl değişebildiğini inceler.

Eğitimin sonunda katılımcılar, yalnızca tek seferlik testler gerçekleştirmek yerine GenAI çözümlerinin ürün yaşam döngüsü boyunca kalite, güvenlik ve güvenilirlik açısından nasıl değerlendirilebileceğine ilişkin uygulanabilir bir yaklaşım geliştirir.

Eğitim Sonunda Katılımcıların Elde Edecekleri

Eğitim gününün sonunda katılımcılar:

Gerçek bir generative AI kullanım senaryosu için uygulanabilir bir test stratejisi,
GenAI sistemlerinde kalite, risk ve davranış değerlendirmesi için tekrar kullanılabilir bir framework,
Red teaming ve non-deterministic testing konusunda uygulamalı deneyim,
GenAI testlerinin product ve delivery lifecycle süreçlerine nasıl entegre edileceğine yönelik açık bir yaklaşım

geliştirmiş olur.

Üretken Yapay Zekâ Sistemlerini Test Etme 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 eğitimi dilediğiniz tarih ve lokasyonda organize edebiliriz.

Önkoşullar

Katılımcıların:

Dijital ürünler, AI veya software delivery konusunda temel düzeyde bilgiye,
Kullanıcı, geliştirici veya stakeholder olarak AI destekli özellik veya sistemlerle bir miktar deneyime

sahip olmaları önerilir.

AI testing, data science veya machine learning konusunda önceden deneyim gerekli değildir.

Kimler Katılmalı

Bu eğitim özellikle:

AI destekli sistemlerin kalitesinden sorumlu QA Engineer ve Test Lead'ler,
Generative AI özelliklerini ürünlere dahil eden Product Manager ve Product Owner'lar,
GenAI model veya servislerini geliştiren ya da entegre eden Developer ve AI Practitioner'lar,
AI kullanımını yöneten Risk, Compliance ve Governance profesyonelleri,
Trust, safety ve reliability konularına odaklanan UX, CX ve Innovation ekipleri

için tasarlanmıştır.

Neler Öğreneceksiniz

Eğitimi tamamlayan katılımcılar:

Geleneksel test yöntemlerinin generative AI sistemlerinde neden yetersiz kalabildiğini açıklayabilir,
Hallucination, bias, toxicity, privacy ve drift gibi temel GenAI risk kategorilerini belirleyebilir,
Non-deterministic ve sürekli değişebilen çıktılar için uygun test stratejileri tasarlayabilir,
GenAI kalitesini değerlendirmek için anlamlı benchmark ve evaluation criteria tanımlayabilir,
Gizli ve adversarial hata senaryolarını ortaya çıkarmak için red-teaming tekniklerini uygulayabilir,
AI testlerinde automation ile human judgement arasında uygun dengeyi kurabilir,
GenAI testlerini continuous delivery ve governance süreçlerine entegre edebilir.

Eğitim İçeriği

Modül 1: Generative AI Neden Geleneksel Test Yaklaşımlarını Zorlar?

Bu bölümde klasik yazılım testleriyle üretken AI sistemlerinin test edilmesi arasındaki temel farklar ele alınır.

Deterministic ve probabilistic sistemler arasındaki fark
Aynı girdinin farklı çıktılar üretmesinin test süreçlerine etkisi
Geleneksel pass/fail yaklaşımının sınırlamaları
AI sistemlerinde değişken davranış ve belirsizlik
GenAI için yeni test zihniyetinin oluşturulması

Modül 2: GenAI Risklerini ve Davranışlarını Anlamak

Katılımcılar üretken yapay zeka sistemlerinde ortaya çıkabilecek temel riskleri ve bu risklerin zaman içerisinde nasıl değişebileceğini inceler.

Hallucination riskleri
Bias ve fairness sorunları
Toxic veya uygunsuz içerik üretimi
Privacy ve hassas veri riskleri
Model ve behaviour drift
Risklerin deployment öncesi ve sonrası farklılaşması
Kullanıcı davranışının risk profiline etkisi

Modül 3: Non-Deterministic Sistemler için Test Tasarlama

Bu bölüm, değişken çıktılar üreten sistemler için yapılandırılmış test yaklaşımı oluşturmaya odaklanır.

Sabit sonuçlar yerine beklenen davranış aralıklarını tanımlama
Test scenario ve test dataset oluşturma
Tekrarlı testlerden yararlanma
Output consistency ve variability değerlendirmesi
Edge case'lerin belirlenmesi
Human review gerektiren alanların tanımlanması

Modül 4: Benchmarking ve Evaluation Criteria

Katılımcılar GenAI performansını yalnızca teknik doğruluk üzerinden değil, farklı kalite boyutlarıyla değerlendirmeyi öğrenir.

Kalite için uygun benchmark'lar oluşturma
Evaluation criteria tanımlama
Accuracy, relevance ve usefulness değerlendirmesi
Safety ve reliability ölçütleri
Human evaluation ile automated evaluation arasındaki ilişki
Farklı kullanım senaryoları için kabul kriterleri oluşturma

Modül 5: Red Teaming ve Adversarial Testing

Bu bölümde sistemin beklenmeyen veya kötü niyetli girdiler karşısındaki davranışını değerlendirmeye yönelik yöntemler incelenir.

Red teaming yaklaşımına giriş
Adversarial prompt ve senaryolar oluşturma
Hidden failure mode'ları ortaya çıkarma
Güvenlik ve safety kontrollerini zorlayan testler
Guardrail'lerin değerlendirilmesi
Red-team bulgularının risk yönetimine aktarılması

Modül 6: Production Ortamında Test ve Governance

Son bölüm, GenAI testinin deployment sonrasında da devam eden bir faaliyet olarak ele alınmasına odaklanır.

Production monitoring ile test yaklaşımını ilişkilendirme
Live system behaviour değerlendirmesi
Drift ve yeni risklerin izlenmesi
Continuous evaluation süreçleri
Test sonuçlarının governance ve risk management süreçlerine dahil edilmesi
Product ve delivery lifecycle içerisine GenAI testing entegrasyonu
Sürekli güven, güvenlik ve kalite geliştirme

Neden Bizi Seçmelisiniz

Üretken Yapay Zekâ Sistemlerini Test Etme Turkmenistan eğitimine Bilginç IT Academy'nin canlı ve etkileşimli sanal sınıf ortamında katılabilirsiniz. Online Instructor-Led eğitimlerimize bireysel olarak genel katılıma açık (Public) sınıflardan katılabileceğiniz gibi, kurumunuza özel (Private / In-house) bir sınıf da planlayabilirsiniz.

Eğitim Formatı (Delivery Method): Online Instructor-Led
Katılım Modeli (Participation Model): Genel Katılıma Açık (Public) / Kuruma Özel (Private / In-house)
Canlı ve Etkileşimli Eğitim: Eğitmeninizle gerçek zamanlı iletişim kurun; soru-cevap, uygulama ve grup çalışmalarıyla öğrenme sürecine aktif olarak katılın.
Esnek Katılım: Evinizden, ofisinizden veya internet erişiminizin bulunduğu herhangi bir lokasyondan eğitime katılın.
Uzman Eğitmen Kadrosu: Sektör deneyimine sahip, alanında yetkin eğitmenlerden güncel ve uygulanabilir bilgiler edinin.
30 Yılı Aşkın Deneyim: Bilginç IT Academy'nin 1995 yılından bu yana süregelen eğitim uzmanlığından yararlanın.
Dünya Genelinde Erişim: Turkmenistan dahil dünyanın farklı lokasyonlarından canlı sanal sınıflarımıza katılabilir veya kurumunuza özel online eğitim planlayabilirsiniz.

Testing Generative AI Systems Turkmenistan eğitimine yüz yüze sınıf ortamında katılabilirsiniz. Classroom Based eğitimlerimiz genel katılıma açık (Public)sınıflar veya kurumunuza özel (Private / In-house)sınıflar şeklinde planlanabilir.

Eğitim Formatı (Delivery Method): Classroom Based
Katılım Modeli (Participation Model): Genel Katılıma Açık (Public) / Kuruma Özel (Private / In-house)
Yüz Yüze Öğrenme: Eğitmeniniz ve diğer katılımcılarla doğrudan iletişim kurarak etkileşimli bir sınıf deneyimi yaşayın.
Deneyimli Eğitmenler: Sektörde uzun yıllara dayanan deneyime sahip uzmanlardan gerçek dünya örnekleriyle öğrenin.
Profesyonel Eğitim Ortamı: Teknolojik altyapısı güçlü, konforlu ve öğrenmeye uygun sınıflarda eğitim alın.
Uygulamalı Öğrenme: Eğitim içeriğine bağlı olarak uygulamalar, senaryolar, vaka çalışmaları ve eğitmen yönlendirmeli çalışmalarla teorik bilgilerinizi pratiğe dönüştürün.

Testing Generative AI Systems Turkmenistan eğitimini kurumunuza özel olarak kendi ofisinizde veya tercih ettiğiniz lokasyonda gerçekleştirebilirsiniz. Bilginç IT Academy eğitmenleri, kurumunuzun ihtiyaçlarına göre planlanan eğitim için belirlediğiniz lokasyona gelebilir.

Eğitim Formatı (Delivery Method): Onsite
Katılım Modeli (Participation Model): Kuruma Özel (Private / In-house)
Tercih Ettiğiniz Lokasyonda Eğitim: Eğitimi şirketinizin ofisinde veya belirlediğiniz farklı bir lokasyonda organize edin.
Kuruma Özel İçerik: Eğitim programını şirketinizin projelerine, ekip yapısına, mevcut yetkinlik seviyesine ve iş ihtiyaçlarına göre uyarlayın.
Ekip Odaklı Öğrenme: Ekibinizin aynı içerik ve yaklaşım etrafında gelişmesini sağlayarak kurum içi bilgi paylaşımını ve iş birliğini güçlendirin.
Esnek Planlama: Eğitim tarihini, lokasyonunu ve programını kurumunuzun operasyonel ihtiyaçlarına göre planlayın.
Global Eğitim Organizasyonu: Eğitimi Turkmenistan lokasyonunda veya tercih ettiğiniz farklı bir ülkede/lokasyonda kurumunuza özel olarak organize edebilirsiniz.

Eğitimlerle ilgili bilgi almak ve diğer tüm sorularınız için bize ulaşın!

Neden bizi tercih ettiniz?

Bilginç'ten daha önce eğitim aldım ve memnun kaldım.

Daha önce farklı bir kurumdan aldığım eğitimden memnun kalmadım.

Diğer

IT departmanınızda kaç kişi çalışıyor?

0 – 50

50 – 250

250 – 1000

1000+

Testing Generative AI Systems Turkmenistan Eğitimi