Yapay Zekaya Giriş ve Prompt Engineering Fundamentals Eğitimi
Yapay Zekaya Giriş ve Prompt Engineering Fundamentals Eğitimi
Eğitim Hakkında
Eğitimimiz, yapay zekânın temel prensiplerinden büyük dil modelleriyle etkili iletişime kadar uzanan ileri seviye bir programdır. Makine öğrenmesi, derin öğrenme ve doğal dil işleme temelleri ele alınırken; GPT, Claude ve Mistral gibi modeller için etkili prompt tasarlama teknikleri öğretilir.
Program, teorik bilgiyle birlikte uygulama becerisi kazandırmayı hedefler. Bu kapsamda veri işleme, sinir ağları ve makine öğrenmesi kavramları giriş seviyesinde aktarılırken; bağlam yönetimi, örnek temelli yönlendirme ve ileri prompt teknikleri uygulamalarla desteklenir.
Katılımcılar, Python ile basit yapay zekâ uygulamaları geliştirmeyi ve dil modelleriyle metin üretimi, kodlama, özetleme gibi işlemleri gerçekleştirmeyi öğrenir.
Ön Koşul
Bu eğitimin herhangi bir ön koşulu yoktur.
Eğitim İçeriği
- Temel Tanımlar ve Kavramlar
- Yapay zeka (YZ) nedir? Tanım, amaç ve kullanım alanları
- Akıllı sistemler, otomasyon, veri işleme ve algoritmaların rolü
- Temel bileşenler: Algoritmalar, modeller, veriler, öğrenme süreçleri
- Yapay Zeka Sistemlerinde Kullanılan Temel Teknolojiler
- Makine öğrenmesi, derin öğrenme ve istatistiksel yöntemler
- Sinir ağları, nöron modeli, aktivasyon fonksiyonları
- Veri ön işleme, eğitim ve test süreçleri
- Uygulama Alanlarına Giriş
- Günlük yaşamda yapay zekanın örnekleri: Akıllı asistanlar, öneri sistemleri
- Endüstriyel uygulamalar: Otonom araçlar, sağlık, finans, üretim
- Gelecekteki potansiyel kullanım alanlarına kısa bakış
- Erken Dönem (1950-1970)
- Turing Testi, ilk algoritmalar ve deneysel uygulamalar
- İlk uzman sistemlerin ortaya çıkışı ve simgesel AI yaklaşımı
- Gelişim Süreçleri (1970-1990)
- Klasik yapay zeka araştırmaları, kural tabanlı sistemler
- Bilgisayarların artan hesaplama gücü ve veri kaynaklarının genişlemesi
- Kritik projeler, önemli akademik makaleler ve dönüm noktaları
- Modern Dönem (1990’lar ve Sonrası)
- İstatistiksel öğrenme, makine öğrenmesi ve büyük veri devrimi
- Derin öğrenmenin yükselişi, GPU ve bulut teknolojilerinin rolü
- Günümüzün uygulama örnekleri, endüstri standartlarının oluşması ve yapay zekanın yaygınlaşması
- Makine Öğrenimi
- Denetimli, denetimsiz ve pekiştirmeli öğrenme yaklaşımları
- Sınıflandırma, regresyon, kümeleme algoritmalarına genel bakış
- Temel algoritma örnekleri ve uygulama senaryoları
- Derin Öğrenme
- Derin sinir ağları, CNN, RNN, LSTM ve Transformer mimarileri
- Model eğitimi, overfitting/underfitting kavramları, optimizasyon yöntemleri
- Uygulama örnekleri: Görüntü, ses ve metin verisi üzerinde derin öğrenme projeleri
- Uzman Sistemler
- Kural tabanlı sistemler, mantık programlama ve çıkarım motorları
- Uzman sistemlerin tarihsel önemi, avantajları ve sınırlamaları
- Günümüz uygulamalarında hibrid yaklaşımlar: Uzman sistemlerin makine öğrenmesi ile entegrasyonu
- Temel Algoritma Prensipleri
- Arama, optimizasyon ve sınıflandırma algoritmalarının temel mantığı
- Karar ağaçları, k-en yakın komşu, destek vektör makineleri gibi klasik algoritmalar
- İstatistiksel modeller ve olasılıksal yaklaşımlar
- İleri Düzey Algoritmalar ve Model Optimizasyonu
- Derin öğrenme algoritmalarının matematiksel temelleri (gradient descent, backpropagation)
- Regularization, dropout, batch normalization gibi teknikler
- Model değerlendirme metrikleri: Accuracy, Precision, Recall, F1 Score, ROC/AUC
- Uygulamalı Algoritma Çalışmaları
- Gerçek dünya veri setleri üzerinde algoritma uygulamaları
- Algoritma seçimi, hiperparametre optimizasyonu ve sonuç analizi
- Grup tartışmaları ve vaka analizleri ile iteratif iyileştirme
- Yapay Zeka Etiği
- Etik ilkeler: Adalet, şeffaflık, hesap verebilirlik ve gizlilik
- Yapay zekanın sosyal etkileri, önyargı ve ayrımcılık konuları
- Sorumlu AI uygulamaları: Model açıklanabilirliği, etik rehberler ve regülasyonlar
- Güvenlik ve Veri Koruma
- Veri güvenliği, model güvenilirliği ve adversarial saldırılar
- Yapay zeka sistemlerinde şifreleme, erişim kontrolü ve güvenli eğitim süreçleri
- Uygulamalı örnekler: Güvenlik zafiyetleri, risk analizi ve mitigasyon stratejileri
- Sınırlar ve Tehditler
- Yapay zekanın mevcut sınırları, teknik ve etik zorluklar
- Yanlış kullanım, siber saldırılar ve toplumsal etkiler
- Geleceğe yönelik öneriler ve risk yönetimi stratejileri
- Prompt Nedir?
- LLM'lerle etkileşim biçimi
- Model Türleri ve Prompt Mimarileri
- Instruct vs Chat vs Completion modelleri
- Zero-shot, one-shot, few-shot prompting
- Prompt Engineering Neden Gereklidir?
- Output kontrolü
- Verimlilik ve yönlendirme
- Netlik ve Amaca Yöneliklik
- Talimatların belirginliği
- Bağlam Yönetimi
- Sistem mesajı vs kullanıcı mesajı ayrımı
- Örnek Tabanlı Yapılar
- Chain-of-thought prompting
- ReAct prompting
- Self-ask prompting
- Hallucination Problemi
- Yanlış bilgi üretimi neden olur?
- Token Sınırları ve Ücretlendirme
- Prompt uzunluğu, context window
- Prompt Debugging
- Yanıltıcı sonuçların ayıklanması
- Prompt Zincirleme (Chaining)
- Çok adımlı çıktı oluşturma
- Araçlarla Entegrasyon (Toolformer / LangChain)
- Harici API’lerle birlikte kullanım
- Prompt Şablonlama & Otomatik Üretim
- Template tabanlı sistemler (Jinja, Prompt Layer)
Kazanımlar
- Yapay zekânın temel çalışma prensiplerini ve güncel kullanım alanlarını kavrayacaksınız,
- Büyük dil modelleriyle (LLM) etkili ve doğru prompt’lartasarlayabileceksiniz,
- Yapay zekâ destekli problem çözme ve üretkenlik senaryolarını uygulayabileceksiniz,
- Yapay zekâyı etik, güvenli ve sorumlu biçimde kullanma yetkinliği kazanacaksınız,
- Yapay zekâ araçlarını iş süreçlerine entegre ederek verimlilik artışı sağlayabileceksiniz,
- Yapay zekâ ve prompt engineering alanındaki gelişmeleri takip edebilecek kavramsal altyapı ve öğrenme refleksi kazanacaksınız.
Hedef Kitle
- Büyük dil modellerini etkili ve güvenli biçimde kullanmayı öğrenmek isteyen herkes.
- Yapay zekâ teknolojilerine giriş yapmak isteyen teknik veya teknik olmayan profesyoneller,
- Yazılım geliştiriciler, veri bilimciler ve Python temelli AI uygulamalarını keşfetmek isteyenler,
- İçerik üreticileri, metin yazarları, pazarlama uzmanları ve medya profesyonelleri,
- Akademisyenler, araştırmacılar ve ileri düzey AI araçlarını sınıflarında veya projelerinde kullanmak isteyenler,
- Müşteri hizmetleri, eğitim teknolojileri, sağlık ve finans sektörlerinden dijital dönüşüm 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.
İlgili Kurslar
SEKTÖRÜN GÜVENDİĞİ ÇÖZÜM ORTAĞI
BT Akademi'yi tercih eden 4.000'den fazla kurum yanılmıyor.
