İleri Seviye Diyalog Tasarımı ve Konuşma Arayüzleri (Conversational AI) Eğitimi
İleri Seviye Diyalog Tasarımı ve Konuşma Arayüzleri (Conversational AI) Eğitimi
Eğitim Hakkında
Bu ileri seviye uzmanlık programı, basit chatbot’ların ötesine geçerek kullanıcılarla doğal, akıcı ve anlamlı diyaloglar kurabilen sofistike konuşma arayüzleri tasarlamaya odaklanır. Katılımcılar, psikolojik ve dilbilimsel prensiplerden yola çıkarak persona geliştirme, karmaşık akışları modelleme ve hata yönetimi gibi kritik beceriler kazanırken; belirsizlik giderme, çok adımlı görev tamamlama, proaktif diyalog başlatma ve zarif hata onarımı gibi ileri teknikleri öğrenir. Program ayrıca, geleneksel NLU sistemleri (Rasa, Dialogflow) ile LLM tabanlı yaklaşımları karşılaştırarak hibrit mimarilerin tasarımını ele alır ve sesli arayüzlerde bilişsel yük, keşfedilebilirlik zorlukları ile SSML kullanımını inceler. Bu sayede katılımcılar, hem hedefe yönelik hem de insani bir dokunuşa sahip kullanıcı deneyimleri tasarlayabilecek yetkinlikler kazanır.
Ön Koşul
Bu eğitimin herhangi bir ön koşulu yoktur.
Eğitim İçeriği
- Neden Çoğu Chatbot Başarısız Olur?
- İnsan konuşmasının görünmez karmaşıklığı: Bağlam, ortak bilgi, niyet ve alt metin.
- Teknolojinin sınırlarını anlamak: Bir yapay zekanın "anlamasının" ne demek olduğu.
- Konuşmanın Altın Kuralları
- Grice'ın İş birliği İlkeleri: Miktar, Nitelik, Bağıntı ve Tarz Maksimleri ve bunların diyalog tasarımına uygulanması.
- Sıra Alma (Turn-Taking) ve Onarım (Repair) Mekanizmaları: Konuşmadaki kesintileri ve yanlış anlaşılmaları nasıl yönetiriz?
- Konuşma Tasarımı Yaşam Döngüsü
- Keşif (Discovery), Tasarım, Prototipleme, Test ve İterasyon adımları.
- Marka Kimliğinden Personaya
- Yapay zekâ neden bir karaktere ihtiyaç duyar? Güven ve tutarlılık oluşturma.
- Marka değerleri, hedef kitle ve kullanım senaryosuna göre persona özelliklerini belirleme.
- Persona Geliştirme Tuvali (Canvas)
- Ad, arketip, ses tonu, kelime seçimi, mizah anlayışı, bilmesi ve bilmemesi gerekenler gibi özellikleri tanımlayan pratik bir atölye çalışması.
- Örnek Diyalog Yazımı (Sample Dialogues)
- Tanımlanan personayı hayata geçiren, farklı senaryolar (karşılama, yardım, hata) için "mutlu yol" (happy path) diyalogları yazma.
- Geleneksel NLU Mimarileri
- Niyet (Intent), Varlık (Entity) ve Durum (State) tabanlı sistemlerin mantığı.
- Sonlu Durum Makineleri (Finite-State Machines) ile basit, görev odaklı diyalogları haritalama.
- Çerçeve Tabanlı (Frame-based) Sistemler: Form doldurma ve slot-filling (alan doldurma) diyaloglarının tasarımı.
- LLM Tabanlı ve Hibrit Mimariler
- LLM'lerin esnekliği ve sıfır-örnek (zero-shot) anlama yeteneği.
- Kontrol ve Güvenilirlik Problemi: LLM'lerin "uydurmasını" (hallucination) ve kontrolden çıkmasını engelleme stratejileri.
- Hibrit Yaklaşım: Görev-kritik adımlar için yapısal NLU, esneklik gerektiren adımlar için LLM kullanımını birleştiren en iyi pratikler.
- Hata Türlerinin Sınıflandırılması
- Kullanıcı Hataları (konu dışına çıkma, argo kullanma), ASR Hataları (yanlış duyma), NLU Hataları (yanlış anlama).
- Zarif Hata Yönetimi Teknikleri
- Hızlı Tekrar (Rapid Reprompt): "Anlayamadım" demek yerine, "A mı demek istediniz B mi?" gibi spesifik sorularla yönlendirme.
- Artan Detay (Escalating Detail): Hata tekrarlandıkça, sistemin yeteneklerini daha detaylı bir şekilde açıklayarak kullanıcıya yardımcı olması.
- Evrensel Komutlar: Kullanıcının her an "başa dön", "yardım", "insana bağla" gibi komutlarla sistemden çıkabilmesini sağlama.
- Sessizliği Yönetme: Kullanıcı cevap vermediğinde ne yapılacağının tasarlanması.
- Sesin Getirdiği Zorluklar ve Fırsatlar
- Bilişsel Yük: Kullanıcıların seçenekleri ekranda görmek yerine hafızalarında tutma zorunluluğu.
- Keşfedilebilirlik: Bir sesli asistanın neler yapabileceğinin kullanıcıya nasıl öğretileceği.
- SSML (Speech Synthesis Markup Language) ile Sese Duygu Katma
- Vurgu, duraklama, hız ve tonlama gibi unsurları kontrol ederek, monoton bir robot sesi yerine daha doğal ve etkileyici bir konuşma yaratma atölyesi.
- Multimodal Tasarım
- Bir etkileşimin sesle başlayıp, telefondaki bir ekranda devam ettiği (örn: " bana en yakın 3 restoranı göster") hibrit deneyimlerin tasarlanması.
- Diyalog için Prompt Engineering
- LLM'e persona, talimatlar ve kısıtlamalar vererek onun bir diyalog ajanı gibi davranmasını sağlayan "meta-prompt" tasarlama teknikleri.
- Bilgiye Dayalı (Knowledge-Grounded) Diyaloglar
- LLM'in uydurmasını engellemek için, RAG (Retrieval-Augmented Generation) mimarisi ile sadece belirli bir kurumsal bilgi tabanından cevap üretmesini sağlama.
- Güvenlik ve Koruma Katmanları (Guardrails)
- Hem kullanıcıdan gelen zararlı girdileri hem de LLM'in üretebileceği uygunsuz çıktıları filtreleyen güvenlik katmanları tasarlama.
- Kalitatif Test Yöntemleri
- "Wizard of Oz" Testi: Kullanıcıyla konuşan aslında bir insanken, onun bir yapay zeka olduğunu düşünmesini sağlayarak, gerçek kullanıcı beklentilerini ve dilini keşfetme.
- Kullanılabilirlik Testleri: Gerçek kullanıcılarla prototip üzerinde görev tamamlama senaryoları.
- Kantitatif Metrikler ve Analitik
- Görev Tamamlama Oranı, Etkileşim Derinliği, Hata Oranı, İnsan Müdahalesi Oranı gibi temel performans göstergelerinin (KPI) takibi.
- Kullanıcıların en çok hangi noktada diyaloğu terk ettiğini analiz ederek "kırılma noktalarını" tespit etme.
- Proje Sunumları ve Portfolyo Geliştirme
- Kurum İçinde Konuşma Tasarımı Kültürü Oluşturma
- Gelecek Trendleri
- Proaktif Asistanlar, Duygu Tanıma (Affective Computing) Entegrasyonu ve Vücutlu Yapay Zekâ (Embodied AI) ile Konuşma Arayüzleri.
Kazanımlar
- Kullanıcı memnuniyetini ve etkileşimini artırabileceksiniz: “Anlayamadım” döngüsüne sokan botlar yerine gerçekten yardımcı olan, empati kurabilen ve hedefe ulaştıran deneyimler tasarlayabileceksiniz.
- Görev tamamlama oranlarını yükseltebileceksiniz: Karmaşık ve çok adımlı görevleri kullanıcıyı yormadan tamamlayabilen akıllı diyalog akışları kurabileceksiniz.
- Güçlü ve tutarlı marka kimliği oluşturabileceksiniz: Kurumunuzun değerlerini ve ses tonunu yansıtan özgün bir konuşma personası ile tutarlı ve akılda kalıcı marka deneyimi sunabileceksiniz.
- Operasyonel verimlilik sağlayabileceksiniz: İnsan müdahalesi gerektiren durumları minimize eden, hataları kendi kendine düzeltebilen ve kullanıcıyı proaktif yönlendiren sistemlerle maliyetleri düşürebileceksiniz.
- Geleceğin arayüzünü tasarlama yetkinliği kazanabileceksiniz: Hem bugünün NLU sistemlerinin hem de yarının LLM tabanlı ajanlarının tasarım prensiplerine hâkim olarak kalıcı ve değerli bir yetkinlik seti edinebileceksiniz.
Hedef Kitle
- Chatbot, sesli asistan veya yapay zekâ tabanlı müşteri hizmetleri ürünlerinin stratejisini ve yol haritasını yöneten Ürün Yöneticileri.
- Standart grafik arayüzlerin ötesine geçerek konuşma deneyimleri tasarlamak isteyen Kullanıcı Deneyimi (UX) Tasarımcıları ve Araştırmacıları.
- Yapay zekâ sistemlerinin diyaloglarını yazan ve performansını iyileştiren Konuşma Tasarımcıları (Conversation Designers) ve AI Eğitmenleri.
- Sadece teknik olarak değil, aynı zamanda kullanıcı deneyimi açısından da başarılı diyalog sistemleri kurmayı hedefleyen NLP Mühendisleri ve Yapay Zekâ Geliştiricileri.
- Müşteri iletişimini otomatize ederken marka kimliğini ve müşteri memnuniyetini en üst düzeyde tutmak isteyen Pazarlama ve Müşteri Hizmetleri Liderleri.
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.
SEKTÖRÜN GÜVENDİĞİ ÇÖZÜM ORTAĞI
BT Akademi'yi tercih eden 4.000'den fazla kurum yanılmıyor.
