Yapay Zekâ ile Etkili İletişim ve Komut Tasarımı: Prompt Mühendisliği Eğitimi

Kurum kültürümüzü yansıtan yetkin kadromuz, tüm süreçlerde size en doğru rotayı çizer. Amacımız sadece eğitim vermek değil, başarınıza kalıcı bir değer katmaktır. Çünkü biz katılımcılarımızı müşteri olarak değil, sürekli öğrenme yolculuğundaki yol arkadaşlarımız olarak tanımlıyoruz.

25 Kontenjan

Eğitim Planlanmaktadır

Yapay Zeka

30 Saat | 8 Hafta

Online

Zoom

Yapay Zekâ ile Etkili İletişim ve Komut Tasarımı: Prompt Mühendisliği Eğitimi

Prompt Mühendisliği Eğitimi; yapay zeka destekli dil modelleri (GPT serisi, ChatGPT, Gemini, Bard vb.) ile etkili iletişim kurabilmek amacıyla, doğru, açık ve optimize edilmiş girdiler (prompt’lar) tasarlama sürecini öğreten stratejik bir programdır.

Neden Bu Eğitim?

Üretkenlik Artışı: Yapay zeka ile iş süreçlerini hızlandırma.
Kalite ve Tutarlılık: Rastgele değil, hedefe yönelik ve tutarlı çıktılar elde etme.
Verimlilik: Zaman ve maliyet tasarrufu sağlama.
Rekabet Avantajı: Teknolojiyi tüketen değil, yönlendiren tarafta olma.
Etik Bilinci: Yapay zekanın doğru ve etik kulanım sınırlarını öğrenme.

Eğitim İşleyişi

Katılımcı, programa düzenli olarak katılım göstermekle yükümlüdür.
Müfredata dahil olan projeler, katılımcılar tarafından zamanında ve eksiksiz şekilde teslim edilmelidir.
Eğitim süresince yapılan ara sınavlar ve uygulama değerlendirmeleri, eğitmenin rehberliğinde gerçekleştirilir.
Eğitim sonunda verilen bitirme projesi, belirtilen tarihte teslim edilmeli ve değerlendirme sürecine dahil edilmelidir.
Bizim işimiz sadece öğretmek değil; sizi, bildiğini işe çeviren bir profesyonele dönüştürmektir

Devamını Göster

Eğitim İçeriği

- Yapay Zekâ’nın Temel Sınıflandırmaları:
  - Dar Yapay Zekâ (Narrow AI): Siri, Google Asistan gibi belirli bir göreve odaklanan sistemler.
  - Genel Yapay Zekâ (AGI): İnsan zekâsı seviyesinde düşünebilen ve öğrenebilen varsayımsal sistemler.
  - Süper Yapay Zekâ (ASI): İnsan zekâsını her alanda aşan varsayımsal sistemler.
- Üretken Yapay Zekâ (Generative AI) ve Alt Modelleri:
  - Dil Modeleri (LLMs): GPT, PaLM, LLaMA gibi metin üreten modeler. Tokenizasyon ve bağlam penceresi (context window) kavramları.
  - Görüntü Modeleri: Midjourney, DALL-E, Stable Diffusion gibi metinden görüntü üreten modeler.
  - Ses ve Video Modeleri: Metinden sese (TTS), sesten metne (STT) ve video oluşturma modeleri.
- Transformer Mimarisi ve Dikkat Mekanizması (Attention):
  - Encoder ve Decoder katmanlarının işlevi.
  - “Attention is al you need” makalesinin önemi ve bu mimarinin dil modelerine etkisi.

- Prompt Mühendisliğinin Tanımı: Bir dil modelini “ikna etme” ve “yönlendirme”sanatı.
- Geleneksel Programlama ile Farkı: Kod yazma yerine doğal dil kulanarak yazılımoluşturma.
- Prompt’un Zihinsel Modeli: Bir prompt’un yapay zekânın “beynini” nasıl yapılandırdığı.

- Girdi (Input) ve Çıktı (Output) Analizi: Prompt’un yapısı ve modelden beklenen yanıtın formatı.
- Bağlam (Context) ve Belek Yönetimi:
  - Kısa ve uzun bağlam kulanım stratejileri.
  - Çok aşamalı diyaloglarda bağlamın korunması.
- Prompting Teknikleri:
  - Zero-shot Prompting: Örneksiz yaklaşım.
  - Few-shot Prompting: Örnek tabanlı yaklaşım.
  - Chain-of-Thought (Düşünce Zinciri): Karmaşık problemleri adım adım çözme.
  - Self-Consistency (Öz-Tutarlılık): Farklı düşünce zincirleri oluşturup en iyi yanıtı seçme.
  - Step-Back Prompting (Geri Adım Atma): Temel kavramları belirleyerek daha doğru yanıt alma

- Rol Tanımı (Persona): Yapay zekâya bir uzmanlık alanı atama.
  - Uygulama: “Sen bir finans analistisin,” “Sen bir tarih öğretmeni olarak…”
- Görev Tanımı (Task): Açık, net ve anlaşılır talimatlar.
  - Uygulama: “Aşağıdaki metni özetle,” “X ve Y arasındaki farkları listele.”
- Bağlam (Context): Arka plan bilgisini sağlama.
  - Uygulama: “Bu, bir lise öğrencisine yönelik bir derstir,” “Bu e-posta, müşteriye ürün iadesi hakkında bilgi verecek.”
- Kısıtlamalar (Constraints): Çıktıyı sınırlama ve formatı belirleme.
  - Uygulama: “En fazla 50 kelime kulan,” “Yanıtı JSON formatında ver,” “Sadece ana hatları ver.”
- Örnekler (Examples): Few-shot prompting için modelin nasıl davranması gerektiğini gösterme.
  - Uygulama: “Girdi: [Örnek metin] -> Çıktı: [Örnek özet]”

- Kelime Seçiminin Önemi: Nötr dil kulanma ve belirsiz ifadelerden kaçınma.
- Olumlu (Pozitif) ve Olumsuz (Negatif) Talimatlar:
- İçeriği Pozitif: “Kulanıcıya yardımcı ol.”
- Negatif: “Kulanıcıya hakaret etme.”
- Sıralı ve Aşamalı Prompt Tasarımı:
  - Karmaşık bir görevi, her biri bir önceki prompt’un çıktısını kulanan basit adımlara bölme.
- Geri Bildirim Döngüsünün Kurulması:
  - Yapay zekâ modelinden geri bildirim alarak prompt’ları iyileştirme.
  - “Neden bu şekilde düşündün?” gibi meta-prompt’lar kulanma.

- Çok Aşamalı Problem Çözme Projesi:
  - Adım 1: “Pazar araştırma uzmanı olarak, X ürün kategorisindeki en büyük 3 rakibi ve özeliklerini listele.”
  - Adım 2: “Yukarıdaki rakip analizine dayanarak, X ürünü için benzersiz bir satış teklifi (USP) oluştur.”
  - Adım 3: “Oluşturulan USP’yi kulanarak, hedef kitleye yönelik bir e-posta kampanyası taslağı yaz.”
- Otomatik Prompt Üretimi: Yapay zekâya, kulanıcıdan aldığı girdiye göre en iyi prompt’u oluşturma talimatı verme.

- Hikaye Anlatımı ve Senaryo Yazımı:
  - Karakter arka planı, olay örgüsü (plot twist) ve diyalog geliştirme atölyesi.
  - Belirli bir tarzda (noir, bilimkurgu, komedi) senaryo yazımı.
- Sanat ve Geliştirici Kulanımı:
  - Görsel Sanat Promptları: “Sürrealist bir tarzda, Mars yüzeyinde piyano çalan bir astronot” gibi detaylı prompt’lar.
  - Müzik ve Şir Üretimi: Belirli bir duygu durumunu (melankoli, neşe, heyecan) prompt’a dönüştürme.
  - Kod Yazımı: Hata ayıklama (debugging), kodun açıklanması ve yeni bir fonksiyon yazımı için prompt’lar.

- Proje 1: Freelance İçerik Fabrikası:
  - Blog yazısı, sosyal medya gönderileri ve e-posta bültenlerini otomatikleştirme.
  - Vaka Çalışması: “Bir fitness eğitmeni için Instagram içerik takvimi oluşturma.”
- Proje 2: Girişimcilik Fikir Geliştirme Projesi:
  - Niş pazar bulma ve hedef kitle analizi.
  - İş planı, pazarlama stratejisi ve finansal projeksiyonlar hazırlama.
- Proje 3: Yapay Zekâ Destekli Satış ve Müşteri Hizmetleri:
  - Müşteri şikayetlerine yönelik şablonlar oluşturma.
  - Potansiyel müşterilere yönelik kişiseleştirilmiş satış e-postaları yazma.

- Proje 1: Dijital Öğretmen Asistanı:
  - Bir konu için ders planı ve müfredat oluşturma.
  - Öğrenciler için zorluk seviyelerine göre sınav soruları ve cevap anahtarları hazırlama.
- Proje 2: Dil Öğrenme Uygulaması:
  - Belirli bir dilde diyaloglar oluşturma ve çeviri yapma.
  - Yaygın kulanılan deyimleri ve atasözlerini öğrenme.

- Yapay Zekâdaki Önyargıların Kaynakları: Eğitim verisindeki yanlılıklar ve bunların prompt’lara yansıması.
- Pratik Yanlılık Giderme Teknikleri: “Tarafsız bir bakış açısıyla…” gibi ifadeler kulanarak yanlılığı azaltma.
- Halüsinasyon (Yanlış Bilgi Üretimi):
  - Nedenleri ve modelin uydurma eğilimleri.
  - Yanıtları doğrulamak için “fact-checking” (gerçek kontrolü) stratejileri.

- Prompt Injection (Prompt Enjeksiyonu):
  - Modelin gizli talimatlarını ortaya çıkarmaya yönelik saldırı türleri.
  - Kötü niyetli kulanıcıların saldırılarına karşı korunma yöntemleri.
- Hassas Bilgi Yönetimi:
  - Prompt’lara asla kişisel, ticari veya gizli verileri girmeme kuralı.
  - Kurumsal prompt politikalarının oluşturulması.

- Atölye 1: Pazar Araştırmasından Ürün Lansmanına: Gerçek bir ürün fikri için tümsüreci baştan sona yönetme.
- Atölye 2: Prompt Zincirleme ile Roman Yazımı: Bir hikaye fikrinden yola çıkarakbölüm bölüm içerik üretme.
- Atölye 3: Prompt Enjeksiyonu Test Etme: Güvenlik açıklarını bulma ve çözme simülasyonu.

- Prompt Mühendisi Rolü: İş tanımı, aranan yetkinlikler ve maaş beklentileri.
- Freelance Dünyasında Başarı:
  - Fiverr ve Upwork’te Niş Hizmetler: Prompt yazarlığı, AI içerik danışmanlığı gibi hizmetler sunma.
  - Portfolyo Hazırlığı: Başarılı prompt’ların ve çıktılarının yer aldığı bir portfolyo oluşturma.
- AI Destekli Ajans Kurulumu: Yapay zekâ araçlarını kulanarak hizmet veren bir dijital ajans kurma adımları.

- Multi-modal AI’ın Geleceği: Metin, görsel, ses ve kodun bir arada kulanıldığı modelerin yükselişi.
- Yapay Zekâ Ajanları ve Otonom Sistemler: Kendi kendine prompt yazan ve görevleri tamamlayan sistemler.
- İleri Kaynaklar: Önerilen kitaplar, akademik makaleler, online platformlar ve topluluklar

Bu Eğitimden Sonra

Yapay zekâ modelleriyle bilinçli ve stratejik iletişim kurar
Optimize edilmiş girdiler (prompt’lar) ile daha kaliteli ve tutarlı çıktılar üretir
Prompt tasarımı ve iyileştirme tekniklerini etkin biçimde uygular
Yapay zekâyı iş süreçlerine entegre ederek zaman ve maliyet tasarrufu sağlar
Verimlilik odaklı AI kullanım senaryoları geliştirir
Yapay zekâ teknolojilerini etik ve sorumlu şekilde kullanır
Mesleki süreçlerde rekabet avantajı sağlayan yetkinlikler kazanır

Kimler İçindir?

Veri bilimcileri, yapay zeka mühendisleri ve makine öğrenimi araştırmacıları,
Yazılım geliştiriciler ve uygulama tasarımcıları,
Ürün yöneticileri, içerik üreticileri ve dijital stratejistler,
Pazarlama, müşteri hizmetleri ve eğitim profesyoneleri,
Yapay zekayı "sohbet etmekten" öteye taşıyıp profesyonelce kulanmak isteyen teknoloji meraklıları.