Generative AI & Advanced Prompt Engineering: Kurumsal AI Kullanımı ve Uygulama Mühendisliği Eğitimi
Generative AI & Advanced Prompt Engineering: Kurumsal AI Kullanımı ve Uygulama Mühendisliği Eğitimi
Eğitim Hakkında
Bu eğitim, katılımcılara yapay zeka ekosistemi, generative AI ve LLM’lerin çalışma mantığı, prompt engineering temelleri, context yönetimi, ileri seviye prompt tasarımı, AI destekli analiz ve proje yönetimi, güvenlik ve RAG entegrasyonu gibi konularda kapsamlı bilgi kazandırmayı amaçlar. Program, hem teorik hem de uygulamalı içeriklerle katılımcıların üretken yapay zekayı profesyonel iş süreçlerinde etkin, güvenli ve etik biçimde kullanmalarını sağlar.
Ön Koşul
Bu eğitimin herhangi bir ön koşulu yoktur.
Eğitim İçeriği
- Yapay Zeka Ekosistemine Genel Bakış
- Yapay zeka, makine öğrenmesi ve deep learning
- Generative AI nedir?
- Large Language Models (LLM)
- Transformer mimarisi
- Token kavramı
- Context window
- Model parametreleri ve model davranışı
- Training, fine-tuning ve inference
- Foundation Models
- Multimodal AI
- LLM'lerin Çalışma Mantığı
- Language model mantığı
- Token prediction
- Context kavramı
- Modelin “bilmesi” ile “tahmin etmesi” arasındaki fark
- Hallucination
- Model bias
- Deterministic ve non-deterministic çıktılar
- Model sınırları
- Model seçiminin prompt başarısına etkisi
- Generative AI ile Geleneksel Yazılım Arasındaki Fark
- Deterministic sistemler
- Probabilistic sistemler
- AI ile klasik otomasyon arasındaki fark
- AI destekli karar mekanizmaları
- Human-in-the-loop yaklaşımı
- AI-first ve AI-assisted süreçler
- Deterministic sistemler
- AI'ı Arama Motoru Gibi Kullanmanın Ötesine Geçmek
- Search mentality vs reasoning mentality
- AI'a doğru problem aktarma
- Problemi AI'ın anlayabileceği şekilde parçalama
- Belirsiz problemlerin yapılandırılması
- AI ile Birlikte Çalışma Modeli
- AI as Assistant
- AI as Analyst
- AI as Reviewer
- AI as Researcher
- AI as Planner
- AI as Simulator
- AI as Critic
- AI as Expert
- AI as Agent
- AI'dan Beklenen Çıktının Tanımlanması
- Bilgi istemek
- Analiz istemek
- Karar desteği istemek
- İçerik üretmek
- Dönüştürmek
- Karşılaştırmak
- Eleştirmek
- Test etmek
- Simüle etmek
- Tahmin etmek
- Prompt Nedir?
- Prompt kavramı
- Prompt engineering kavramı
- Prompt engineering neden önemlidir?
- Prompt ile instruction arasındaki fark
- Prompt kalitesinin çıktı kalitesine etkisi
- İyi ve Kötü Prompt Karşılaştırması
- Belirsiz promptlar
- Eksik context
- Çelişkili talimatlar
- Gereksiz uzun promptlar
- Aşırı kısa promptlar
- Ambiguous prompt
- İyi promptun anatomisi
- Profesyonel Prompt Yapısı
- Role
- Context
- Objective
- Task
- Constraints
- Input
- Output format
- Examples
- Evaluation criteria
- Validation rules
- Prompt Tasarımının Temel Prensipleri
- Açıklık
- Bağlam
- Spesifiklik
- Kısıtların tanımlanması
- Beklenen çıktının tanımlanması
- Varsayımların kontrol edilmesi
- Çıktı formatının belirlenmesi
- Başarı kriterlerinin tanımlanması
- Context Nedir?
- Prompt vs Context
- Context window
- Context'in model davranışına etkisi
- Context pollution
- Gereksiz context problemi
- Etkili Context Tasarımı
- Doğru bilgiyi seçme
- Gereksiz bilgiyi filtreleme
- Bilgiyi önceliklendirme
- Context sıralaması
- Context compression
- Context segmentation
- Büyük Dokümanlarla Çalışma
- PDF analizi
- Word dokümanları
- Excel verileri
- Toplantı kayıtları
- Teknik dokümantasyon
- Gereksinim dokümanları
- Log dosyaları
- Proje dokümanları
- Context Injection Teknikleri
- Structured context
- Metadata
- Reference documents
- Knowledge grounding
- Source-based prompting
- Zero-Shot Prompting
- Zero-shot yaklaşımı
- Kullanım alanları
- Avantajlar ve sınırlamalar
- One-Shot Prompting
- Örnek üzerinden yönlendirme
- Input/output örnekleri
- Few-Shot Prompting
- Örnek seçimi
- İyi örnek/kötü örnek
- Örneklerin modele etkisi
- Role Prompting
- Persona
- Expert role
- Reviewer role
- Analyst role
- Customer role
- Technical expert role
- Instruction Prompting
- Instruction hierarchy
- Task decomposition
- Constraint-based prompting
- Chain-of-Thought Yaklaşımları
- Reasoning kavramı
- Adım adım problem çözme
- Reasoning odaklı prompt tasarımı
- İçsel reasoning ile kullanıcıya gösterilen çıktı arasındaki ayrım
- Self-Consistency
- Birden fazla çözüm üretme
- Çözümleri karşılaştırma
- En güvenilir sonuca ulaşma
- Self-Critique
- AI'ın kendi çıktısını değerlendirmesi
- Kritik et
- Hataları bul
- İyileştir
- Yeniden üret
- Reflection Pattern
- İlk çıktı
- Eleştiri
- İyileştirme
- Final çıktı
- Decomposition Pattern
- Büyük problemi küçük problemlere bölme
- Sequential prompting
- Multi-step prompting
- Structured Prompting
- XML tabanlı promptlar
- JSON tabanlı promptlar
- Markdown tabanlı promptlar
- Section-based prompting
- Constraint Engineering
- Hard constraints
- Soft constraints
- Business constraints
- Technical constraints
- Output constraints
- Output Engineering
- Tablo çıktıları
- JSON çıktıları
- XML çıktıları
- Markdown çıktıları
- Structured data
- Schema-based output
- Prompt Chaining
- Prompt pipeline
- Sequential prompt chains
- Conditional prompt chains
- Validation chains
- Multi-Agent Prompting
- Agent kavramı
- Specialist agents
- Reviewer agent
- Planner agent
- Executor agent
- Orchestrator yaklaşımı
- Prompt Neden Çalışmaz?
- Eksik context
- Yanlış role
- Belirsiz task
- Çelişkili instruction
- Gereksiz bilgi
- Yanlış output expectation
- Prompt Debugging Teknikleri
- Prompt parçalama
- Hata analizi
- Input/output karşılaştırması
- Failure analysis
- Edge case analizi
- Prompt Optimization
- Aynı problemin farklı promptlarla çözülmesi
- Prompt iteration
- A/B prompt testing
- Prompt versioning
- Prompt regression testing
- Prompt Kalite Ölçümü
- Accuracy
- Relevance
- Consistency
- Completeness
- Reliability
- Hallucination rate
- Instruction following
- AI Destekli Business Analysis
- Business problem analizi
- Problem statement oluşturma
- Stakeholder analizi
- Business requirement analizi
- Functional requirement analizi
- Non-functional requirement analizi
- Gereksinim Dokümanı Analizi
- Gereksinim çıkarma
- Gereksinim sınıflandırma
- Eksik gereksinimlerin bulunması
- Çelişkili gereksinimlerin bulunması
- Ambiguous requirement analizi
- User Story Engineering
- User story oluşturma
- User story iyileştirme
- Acceptance criteria oluşturma
- INVEST analizi
- Edge case üretimi
- Use Case Analizi
- Use case üretimi
- Alternative flow
- Exception flow
- Business rule çıkarımı
- Requirement Traceability
- Requirement → User Story
- User Story → Acceptance Criteria
- Requirement → Test Case
- Requirement → Technical Task
- Proje Planlama
- Proje planı oluşturma
- Work Breakdown Structure
- Task decomposition
- Dependency analysis
- Critical path analizi
- Risk Yönetimi
- Risk identification
- Risk classification
- Risk scoring
- Risk mitigation
- Risk simulation
- Proje Tahmini
- Effort estimation
- Time estimation
- Resource estimation
- Scenario analysis
- Stakeholder Management
- Stakeholder analysis
- Stakeholder communication
- Communication strategy
- Difficult stakeholder simulation
- Toplantı Yönetimi
- Meeting preparation
- Meeting transcript analysis
- Action item extraction
- Decision extraction
- Meeting summary
- Follow-up generation
- Doküman Analizi
- Doküman özetleme
- Karşılaştırma
- Bilgi çıkarma
- Classification
- Gap analysis
- Kurumsal Dokümanlarla Çalışma
- Proje dokümanları
- Teknik dokümanlar
- Sözleşmeler
- Şartnameler
- SOP dokümanları
- Process dokümanları
- Dokümanlar Arası Analiz
- Cross-document comparison
- Conflict detection
- Missing information detection
- Requirement consistency
- Decision Support
- Karar probleminin tanımlanması
- Alternatiflerin oluşturulması
- Karar kriterlerinin belirlenmesi
- Trade-off analizi
- Scenario Analysis
- What-if analysis
- Best case
- Worst case
- Most likely case
- Decision Matrix
- Weighted scoring
- Multi-criteria decision analysis
- Risk-adjusted decisions
- AI'ın Karar Verme Sürecindeki Sınırları
- Hallucination
- Bias
- False confidence
- Confirmation bias
- Human validation
- Kurumsal Yazışmalar
- Yönetici iletişimi
- Müşteri iletişimi
- Teknik iletişim
- Sunum Hazırlama
- Presentation structure
- Executive summary
- Technical presentation
- Storytelling
- Raporlama
- Yönetici raporları
- Teknik raporlar
- Proje durum raporları
- Risk raporları
- Audience-Based Prompting
- Developer
- Manager
- Executive
- Customer
- Technical team
- Non-technical audience
- AI ile Kod Üretimi
- Code generation
- Code completion
- Refactoring
- Code explanation
- Kod Review
- Code review prompting
- Security review
- Performance review
- Architecture review
- Maintainability review
- Test Engineering
- Unit test üretimi
- Integration test
- Test scenario generation
- Edge case generation
- Test data generation
- Debugging
- Error analysis
- Stack trace analysis
- Root cause analysis
- Debugging prompts
- Legacy Code
- Legacy code analysis
- Documentation generation
- Refactoring strategy
- Modernization planning
- Software Architecture
- Architecture alternatives
- Trade-off analysis
- Design review
- Architecture decision records
- Incident Management
- Incident analysis
- Incident classification
- Incident summarization
- Incident response planning
- Log Analysis
- Log interpretation
- Error pattern detection
- Anomaly identification
- Correlation analysis
- Root Cause Analysis
- 5 Why
- Fishbone analysis
- Hypothesis generation
- Evidence-based RCA
- Observability ve AI
- Metrics
- Logs
- Traces
- Events
- Alert analysis
- SRE ve AI
- Incident response
- Service health analysis
- Reliability analysis
- Capacity planning
- Failure prediction
- Postmortem Engineering
- Incident timeline
- Root cause
- Contributing factors
- Corrective actions
- Preventive action
- AI Güvenlik Temelleri
- Prompt injection
- Instruction injection
- Data leakage
- Sensitive information exposure
- Prompt Injection Savunması
- Untrusted input
- Instruction isolation
- Output validation
- Output validation
- AI ile Güvenli Çalışma
- Confidential data
- Personal data
- Source code
- Credentials
- Business-sensitive information
- AI Output Security
- Generated code security
- Generated configuration security
- Generated infrastructure configuration
- Security review
- Prompt Injection Mantığı
- Direct prompt injection
- Indirect prompt injection
- Context manipulation
- Instruction hierarchy attacks
- Adversarial Prompt Tasarımı
- Model sınırlarının test edilmesi
- Ambiguous instructions
- Conflicting instructions
- Malicious input simulation
- Prompt Security Testing
- Attack scenarios
- Defensive prompting
- Input sanitization
- Output validation
- Retrieval-Augmented Generation
- RAG nedir?
- Neden RAG?
- LLM vs RAG
- Knowledge grounding
- RAG Pipeline
- Document ingestion
- Chunking
- Embedding
- Vector search
- Retrieval
- Generation
- Kurumsal Bilgi ile AI
- Şirket dokümanları
- Teknik dokümantasyon
- Knowledge base
- Policy documents
- RAG Prompt Engineering
- Retrieved context kullanımı
- Source attribution
- Citation prompting
- Context prioritization
- Grounded response
- Agent Kavramı
- AI Agent
- Tool usage
- Planning
- Memory
- Reasoning
- Execution
- Agent Tasarımı
- Agent role
- Agent goal
- Agent instructions
- Tool definitions
- Guardrails
- Agent Workflow
- Plan
- Execute
- Observe
- Evaluate
- Re-plan
- Multi-Agent Architecture
- Analyst agent
- Developer agent
- QA agent
- Security agent
- Project manager agent
- Reviewer agent
- AI ile İş Süreçlerinin Yeniden Tasarlanması
- Mevcut süreç analizi
- AI uygulanabilecek noktaların belirlenmesi
- Human vs AI task separation
- Automation opportunity analysis
- AI Workflow Tasarımı
- Input
- Processing
- AI reasoning
- Validation
- Human approval
- Output
- AI ile Süreç Otomasyonu
- Sequential workflows
- Conditional workflows
- Approval workflows
- Exception handling
- AI-Augmented Organization
- AI çalışan modeli
- AI destekli ekipler
- Human-AI collaboration
- AI governance
- Prompt Evaluation Framework
- Test dataset oluşturma
- Golden answers
- Evaluation criteria
- Expected behavior
- Prompt Benchmark
- Prompt karşılaştırma
- Model karşılaştırma
- Accuracy comparison
- Cost comparison
- Latency comparison
- Automated Evaluation
- LLM-as-a-Judge
- Rule-based evaluation
- Semantic evaluation
- Human evaluation
- Prompt Regression Testing
- Prompt değişikliklerinin test edilmesi
- Model değişikliğinin etkisi
- Regression dataset
- Continuous evaluation
- Model Seçim Kriterleri
- Accuracy
- Reasoning capability
- Context window
- Speed
- Cost
- Privacy
- Availability
- Aynı Promptun Farklı Modellerde Davranışı
- Model davranış farklılıkları
- Prompt portability
- Model-specific optimization
- Cost Optimization
- Token optimization
- Context optimization
- Model routing
- Small vs large models
- Prompt Versioning
- Prompt version
- Change tracking
- Prompt repository
- Prompt Documentation
- Prompt purpose
- Input definition
- Output definition
- Constraints
- Expected behavior
- Prompt Governance
- Ownership
- Approval
- Review
- Version control
- Auditability
- Prompt Library
- Reusable prompts
- Prompt templates
- Department-specific prompts
- Enterprise prompt catalog
- Business Analyst Prompt Workshop
- Requirement analyst prompt
- Requirement reviewer prompt
- Business process analyst prompt
- Gap analysis prompt
- Stakeholder analysis prompt
- Project Manager Prompt Workshop
- Project planning prompt
- Risk analysis prompt
- Status report prompt
- Meeting analysis prompt
- Decision support prompt
- Developer Prompt Workshop
- Code generation
- Code review
- Debugging
- Test generation
- Architecture analysis
- Service Resilience Prompt Workshop
- Incident analysis
- RCA
- Log analysis
- Alert analysis
- Postmortem generation
- Gereksinim Analizi Senaryosu
- Ham müşteri talebi
- Gereksinim çıkarma
- Ambiguity detection
- User story üretimi
- Acceptance criteria
- Validation
- Proje Yönetimi Senaryosu
- Proje başlangıcı
- Planlama
- Risk analizi
- Stakeholder yönetimi
- Proje krizi
- Yönetici raporu
- Yazılım Geliştirme Senaryosu
- Requirement → Code
- Code → Test
- Error → Root Cause
- Code → Documentation
- Incident Management Senaryosu
- Alert
- Log
- Incident
- Investigation
- RCA
- Resolution
- Postmortem
- Gerçek Bir Kurumsal Problem Seçimi
- Business problem
- Technical problem
- Operational problem
- Problem Decomposition
- Problem tanımlama
- AI uygulanabilecek alanların belirlenmesi
- Workflow çıkarılması
- Prompt Architecture
- System instruction
- Context
- Task
- Constraints
- Output schema
- Validation
- AI Workflow Tasarımı
- Input
- AI processing
- Validation
- Human approval
- Final output
- Prompt Evaluation
- Test cases
- Edge cases
- Failure cases
- Accuracy
- Consistency
- Reliability
- Prompt Optimization
- İlk versiyon
- Test
- Hata analizi
- İyileştirme
- Yeniden test
- Kurumsal Kullanıma Hazır Hale Getirme
- Prompt documentation
- Versioning
- Governance
- Security
- Reusability
- Kötü Prompt → İyi Prompt Dönüşümü
- İyi Prompt → Production-Ready Prompt Dönüşümü
- Tek Prompt → Prompt Chain Dönüşümü
- Prompt → AI Workflow Dönüşümü
- AI Workflow → Agent Dönüşümü
- Hatalı AI Çıktısı → Root Cause Analizi
- Hallucination→ Grounded Prompt Tasarımı
- Belirsiz Gereksinim → Structured Requirement
- Ham Doküman → Kurumsal Bilgi
- Incident → RCA → Postmortem
- Promptu Yazmak Değil Problemi Tasarlamak
- Problem framing
- Context engineering
- Task decomposition
- Constraint engineering
- Output engineering
- Prompt Designer'dan AI Workflow Designer'a Geçiş
- Promptlardan Sistemlere Geçiş
- AI ile Çalışan Profesyonel İş Modelleri
- AI'ın İnsan Kararını Desteklediği ve Değiştirmemesi Gereken Noktalar
- Production-Grade AI Kullanımının Temel Prensipleri
- Organizasyonda AI Kullanım Alanlarının Belirlenmesi
- AI Opportunity Mapping
- AI Use Case Önceliklendirme
- ROI Analizi
- AI Risk Analizi
- Human-in-the-Loop Tasarımı
- AI Governance
- Adoption Strategy
- Business Problem
- Requirement Analysis
- Context Engineering
- Prompt Architecture
- Prompt Chain
- AI Evaluation
- Human Validation
- Security & Risk Assessment
- Workflow Automation
- Production-Ready AI Solution
- Prompt Tasarım Sınavı
- Prompt Debugging Sınavı
- Context Engineering Sınavı
- AI Output Evaluation
- Gerçek Hayat Senaryosu
- Capstone Project Sunumu
- Prompt ve AI Workflow Review
- Production Readiness Assessment
Kazanımlar
- Yapay zeka ve generative AI ekosistemini öğrenerek LLM, transformer mimarisi ve context kavramlarını anlayacaksınız.
- Prompt engineering temellerini kavrayarak iyi prompt tasarımı, context yönetimi ve ileri seviye teknikleri uygulayabileceksiniz.
- AI destekli analiz ve gereksinim mühendisliğini kullanarak literatür taraması, veri analizi ve user story üretiminde yapay zekadan faydalanabileceksiniz.
- Proje yönetimi ve karar desteğinde AI kullanımını öğrenerek risk analizi, toplantı yönetimi ve senaryo analizlerini gerçekleştirebileceksiniz.
- AI güvenlik ve güvenilirlik prensiplerini benimseyerek prompt injection, veri gizliliği ve güvenli çıktı üretimi konularında bilinç kazanacaksınız.
- Gerçek dünya senaryolarında AI uygulamalarını deneyimleyerek kurumsal bilgi sistemleri, RAG entegrasyonu ve agentic AI çözümleri geliştirebileceksiniz.
Hedef Kitle
- Lisansüstü öğrenciler ve akademisyenler
- Araştırma görevlileri ve disiplinler arası araştırma ekipleri
- Yazılım geliştiriciler ve IT profesyonelleri
- Veri analistleri ve iş zekası uzmanları
- Kurumsal dönüşüm ve proje yönetimi ekipleri
- Profesyonel araştırmacılar ve içerik üreticiler
Sertifika
Eğitimlerimize %80 oranında katılım gösterilmesi ve eğitim müfredatına göre uygulanacak sınav/projelerin başarıyla tamamlanması durumunda, eğitimin sonunda dijital ve QR kod destekli “BT Akademi Başarı Sertifikası” verilmektedir.
İlgili Kurslar
SEKTÖRÜN GÜVENDİĞİ ÇÖZÜM ORTAĞI
BT Akademi'yi tercih eden 4.000'den fazla kurum yanılmıyor.
