İstem Mühendisliği Eğitimi | Digital Vizyon Akademi

Eğitim Hakkında

Bu eğitim, ChatGPT, Claude, Gemini ve Microsoft Copilot gibi üretken yapay zeka araçlarından tutarlı, doğru ve iş hedefine uygun çıktılar almak isteyen profesyoneller için tasarlanmış uygulamalı bir programdır. Katılımcılar istem mühendisliğini (prompt engineering) deneme-yanılma olmaktan çıkarıp test edilebilir ve kurum içinde paylaşılabilir bir yönteme dönüştürür.

Neden Bu Eğitim?

Tutarlı Sonuçlar. Aynı görevde her seferinde farklı kalitede yanıt almak yerine yapılandırılmış istemlerle öngörülebilir çıktılar üretin.

Test Edilebilir Yöntem. İstemleri sezgiyle değil; test örnekleri, değerlendirme ölçütleri ve sürüm karşılaştırmalarıyla geliştirin.

Kurumsal Ölçek. Departmanınıza özel, güvenlik kurallarına uygun ve ekip içinde paylaşılabilir bir istem kütüphanesi oluşturun.

“Yapay zekadan alınan sonucun kalitesi, çoğu zaman modelin gücünden önce ona ne istediğinizi ne kadar açık anlattığınıza bağlıdır.”

Ön Koşullar

Temel YZ Kullanımı — ChatGPT, Copilot, Gemini veya Claude gibi bir aracı en az birkaç kez kullanmış olmak.
Araç Erişimi — Kurumunuzun izin verdiği en az bir üretken yapay zeka aracına tarayıcı üzerinden erişim.
Kendi İş Senaryonuz — Atölyelerde çalışmak üzere günlük işinizden, kişisel veri içermeyen 2-3 örnek görev.
Kodlama Şartı Yok — Programlama bilgisi gerekmez; teknik katılımcılar için API örnekleri ayrıca gösterilir.

Eğitim İçeriği

Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.

Günün hedefiDil modellerinin istemleri nasıl yorumladığını kavramak, etkili bir istemin bileşenlerini öğrenmek ve temel teknikleri kendi iş görevleri üzerinde uygulamak.

Modül 1

Dil Modelleri İstemleri Nasıl Yorumlar?

Token, bağlam penceresi ve olasılıksal üretim mantığı
Sistem istemi, kullanıcı mesajı ve sohbet geçmişi
Sıcaklık ayarı ve aynı isteme farklı yanıtlar
Halüsinasyon, güncellik sınırı ve bilgi doğrulama
Akıl yürütme modelleri ile standart modellerin farkı
Demo: Aynı görevin farklı araçlarda karşılaştırılması

Modül 2

Etkili Bir İstemin Anatomisi

Rol, görev, bağlam, kısıt ve çıktı formatı bileşenleri
Belirsizliği azaltan net ve ölçülebilir talimatlar
Ayırıcılar ve etiketlerle girdiyi yapılandırma
Hedef kitle, ton ve uzunluk tanımlama
Olumsuz talimatlar yerine olumlu yönlendirme
Atölye: Zayıf istemleri yeniden yazma alıştırması

Modül 3

Örnekli İstemler ve Çıktı Kontrolü

Sıfır örnekli ve az örnekli (few-shot) istemler
İyi örnek seçimi ve örnek yanlılığı riski
Tablo, madde listesi ve JSON biçiminde çıktı alma
Şablon değişkenleriyle yeniden kullanılabilir istemler
Uzun metinlerde özetleme ve bilgi çıkarma teknikleri
Atölye: Rapor özetleme için istem şablonu tasarımı

Modül 4

Belgelerle ve Görsellerle Çalışma

PDF, sunum ve tablo dosyalarının analiz ettirilmesi
Kaynağa dayalı yanıt ve alıntı isteme teknikleri
Görsel, grafik ve ekran görüntüsü yorumlatma
Görsel üretim istemlerinde stil ve kompozisyon
Atölye: Toplantı notlarından aksiyon listesi çıkarma
Günün değerlendirmesi ve ileri teknikler gününe köprü

Günün hedefiKarmaşık görevler için ileri istem tekniklerini uygulamak, istemleri test ederek iyileştirmek, güvenlik risklerini yönetmek ve departmana özel istem kütüphanesi oluşturmak.

Modül 1

Karmaşık Görevler için İleri Teknikler

Adım adım düşünme (chain-of-thought) ve ne zaman gerektiği
Görev ayrıştırma ve istem zincirleme (prompt chaining)
Öz-tutarlılık ve modelin kendi çıktısını eleştirmesi
Meta-istem: modelden istem ürettirme ve iyileştirme
Bağlam mühendisliği: doğru bilgiyi doğru anda verme
Atölye: Çok adımlı pazar analizi istem zinciri

Modül 2

İstem Testi ve Sürekli İyileştirme

Test örnekleri ve kabul ölçütleri belirleme
Puanlama rubriği ile çıktı kalitesini değerlendirme
İstem sürümlerinin A/B karşılaştırması
Modelle değerlendirme (LLM-as-a-judge) ve sınırları
Model değişikliğinde istem davranışının yeniden sınanması
Atölye: Müşteri yanıt istemi için test seti oluşturma

Modül 3

Güvenlik, Gizlilik ve Sorumlu Kullanım

İstem enjeksiyonu ve belgeye gizlenmiş talimat riskleri
KVKK açısından kişisel ve gizli veri paylaşım kuralları
Telif, kaynak gösterme ve çıktı sahipliği soruları
Yanlı ve ayrımcı çıktıların fark edilmesi
Kurumsal yapay zeka kullanım politikası örnekleri
Vaka: Hatalı istemle yaşanan bir veri sızıntısı senaryosu

Modül 4

Kurumsal İstem Kütüphanesi ve Kapanış

Özel asistanlar: Custom GPT, Claude Projeleri, Gemini Gem
Departman istem kütüphanesi yapısı ve dokümantasyonu
Atölye: Kendi ekibiniz için 5 test edilmiş istem
Eğitim değerlendirmesi ve interaktif Soru-Cevap
Sertifika takdimi ve istem şablonlarının teslimi
Ekip içi yaygınlaştırma önerileri ve kapanış

Eğitim Kazanımları

İstem Yapılandırma — Rol, görev, bağlam, kısıt ve format bileşenleriyle net ve yeniden kullanılabilir istemler yazabileceksiniz.
Örnekli İstemler — Az örnekli istemler ve şablon değişkenleriyle tekrarlayan görevlerde tutarlı çıktılar üretebileceksiniz.
Belge Analizi — PDF, tablo ve görselleri analiz ettirip kaynağa dayalı, doğrulanabilir özetler ve raporlar alabileceksiniz.
İleri Teknikler — Karmaşık görevleri istem zincirleri, adım adım akıl yürütme ve öz-değerlendirme ile çözebileceksiniz.
İstem Testi — Test örnekleri ve puanlama rubrikleriyle istemlerinizi ölçerek sistematik biçimde iyileştirebileceksiniz.
Güvenli Kullanım — İstem enjeksiyonu, veri gizliliği ve telif risklerini fark edip KVKK'ya uygun kullanım kuralları uygulayacaksınız.
Özel Asistanlar — Custom GPT, Claude Projeleri veya Gemini Gem ile ekibinize özel yapay zeka asistanları kurgulayabileceksiniz.
İstem Kütüphanesi — Departmanınız için dokümante edilmiş, test edilmiş ve paylaşılabilir bir istem kütüphanesi başlatacaksınız.

Kimler İçin Uygundur?

Analistler
uzmanlar
yöneticiler
içerik ve iletişim ekipleri
müşteri hizmetleri
İK ve hukuk profesyonelleri ile üretken yapay zekayı düzenli kullanan tüm çalışanlar.

Sıkça Sorulan Sorular

İstem Mühendisliği Eğitimi kimler için uygundur?

Program; analistler, uzmanlar, yöneticiler, içerik, İK, hukuk ve müşteri hizmetleri ekipleri gibi üretken yapay zekayı günlük işinde kullanan tüm profesyoneller için tasarlanmıştır. Uygulamalar katılımcıların kendi departman senaryolarıyla yürütülür.

Eğitime katılmak için kodlama bilgisi gerekiyor mu?

Hayır. Eğitim tarayıcı üzerinden kullanılan araçlarla yürütülür ve programlama bilgisi gerektirmez. Üretken yapay zeka araçlarını daha önce temel düzeyde kullanmış olmak yeterlidir.

Eğitim ne kadar sürer ve nasıl ilerler?

Eğitim 2 tam gün ve 8 modülden oluşur. İlk gün istem anatomisi, örnekli istemler ve belge analizi, ikinci gün ileri teknikler, istem testi, güvenlik ve kurumsal istem kütüphanesi çalışması yapılır.

Eğitimde hangi yapay zeka araçları kullanılıyor?

ChatGPT, Claude, Google Gemini ve Microsoft Copilot üzerinde karşılaştırmalı uygulamalar yapılır. Kurumun lisanslı olarak kullandığı araç belirtilirse atölyeler ağırlıklı olarak o araç üzerinden kurgulanır.

Eğitim sonunda ne elde ediliyor, sertifika veriliyor mu?

Katılımcılar kendi işleri için test edilmiş istem şablonları ve departman istem kütüphanesinin ilk sürümüyle ayrılır. Programı tamamlayan katılımcılara Digital Vizyon Akademi sertifikası verilir.

Sertifikalandırma

Bu eğitim Katılım Sertifikası ile tamamlanır.

Eğitim başında “Ön Test”, bitiminde “Son Test” uygulanarak gelişim ölçümlenir. Değerlendirme formunu dolduran katılımcılar sertifikalarını alır. Sertifikanızın geçerliliğini Sertifika Sorgulama sayfasından doğrulayabilirsiniz.

Örnek Sertifika

İSTEM MÜHENDİSLİĞİ EĞİTİMİ