Yapay Zeka ile İnsan-Makine Etkileşimi Eğitimi

Eğitim Hakkında

Bu eğitim, bilgisayarlı görü, konuşma teknolojileri ve çok modlu modelleri kullanarak insanla doğal biçimde etkileşim kuran sistemler tasarlamak isteyen teknik ekipler için hazırlanmış uygulamalı bir programdır. Katılımcılar jest ve yüz algılama, sesli asistan, bakış takibi ve uyarlanabilir arayüz prototiplerini kullanılabilirlik, erişilebilirlik ve etik ilkelerle birlikte geliştirir.

Neden Bu Eğitim?

Algılayan Arayüzler. Yüz, el, beden ve bakış verisini gerçek zamanlı yorumlayarak dokunmatik ekranın ötesine geçen etkileşimler kurun.

Doğal Sesli Diyalog. Konuşma tanıma, dil modeli ve ses sentezini birleştirerek düşük gecikmeli ve kesilebilir sesli asistanlar geliştirin.

İnsan Odaklı Tasarım. Güven, erişilebilirlik, kullanılabilirlik ve mahremiyeti teknik kararların merkezine alan bir tasarım disiplini edinin.

“En iyi arayüz, teknolojiyi görünmez kılan ve insanı her zaman kontrolün merkezinde tutan arayüzdür.”

Ön Koşullar

Python Deneyimi — Python ile fonksiyon, sınıf ve paket kullanımı; NumPy ile temel dizi işlemlerine aşinalık.
Makine Öğrenmesi — Sınıflandırma, model çıkarımı ve derin öğrenme kavramlarını temel düzeyde bilmek.
Donanım ve Ortam — Web kamerası ve mikrofonu olan, Python paketleri kurulabilen bir dizüstü bilgisayar.
Tasarım Merakı — Kullanıcı deneyimi ve arayüz tasarımına ilgi; UX yöntemlerinde ön deneyim zorunlu değildir.

Eğitim İçeriği

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

Günün hedefiİnsan-makine etkileşiminin bilişsel ve tasarım temellerini kavramak, bilgisayarlı görüyle yüz, beden ve el algılayan gerçek zamanlı ilk etkileşim prototipini kurmak.

Modül 1

İnsan-Makine Etkileşimi ve Yapay Zeka

Komut satırından doğal arayüzlere etkileşimin evrimi
Çok modlu etkileşim: görme, ses, dokunma ve jest
Algılama-yorumlama-yanıt döngüsü ve gecikme bütçesi
Kiosk, araç içi, robotik ve XR kullanım senaryoları
Kural tabanlı ve öğrenen arayüzlerin karşılaştırılması
Vaka: Sesli ve görsel self servis kiosk analizi

Modül 2

Etkileşim Tasarımında İnsan Faktörleri

Bilişsel yük, dikkat ve hata türleri (Norman modeli)
Fitts yasası ve Hick yasası ile arayüz kararları
Geri bildirim, keşfedilebilirlik ve zihinsel modeller
Olasılıksal sistemlerde belirsizliğin kullanıcıya sunumu
Microsoft İnsan-YZ Etkileşimi Yönergeleri (HAX)
Atölye: Mevcut bir YZ arayüzünün heuristik incelemesi

Modül 3

Bilgisayarlı Görüyle Kullanıcı Algılama

OpenCV ile kamera akışı, kare işleme ve performans
MediaPipe ile yüz, el ve poz işaret noktası tespiti
Kullanıcı varlığı, mesafe ve yönelim tahmini
Işık, açı ve arka plan değişkenliğine dayanıklılık
Uç cihazda çıkarım: kare hızı ve gecikme ölçümü
Laboratuvar: Kullanıcı yaklaşınca uyanan arayüz

Modül 4

Jest Tanıma ve Temassız Kontrol Atölyesi

Statik el pozu ve dinamik jest tanıma farkları
İşaret noktalarından özellik çıkarımı ve sınıflandırma
Yanlış tetiklemeyi azaltan niyet ve onay mekanizmaları
Jest sözlüğü tasarımı ve kültürel farklılıklar
Laboratuvar: El jestleriyle sunum kontrol uygulaması
Günün değerlendirmesi ve konuşma arayüzlerine köprü

Günün hedefiKonuşma tanıma, diyalog yönetimi ve ses sentezini birleştirerek kesilebilir, düşük gecikmeli ve hata durumlarını zarifçe yöneten bir sesli asistan geliştirmek.

Modül 1

Konuşma Tanıma ile Sesli Girdi

Otomatik konuşma tanıma (ASR) boru hattının bileşenleri
Whisper ve faster-whisper ile Türkçe transkripsiyon
Ses etkinliği tespiti (VAD) ve Silero VAD kullanımı
Gürültü, aksan ve alan terimlerinde hata analizi
Kelime hata oranı (WER) ile kalite ölçümü
Laboratuvar: Mikrofondan akışlı transkripsiyon

Modül 2

Diyalog Yönetimi ve Dil Modelleri

Niyet, varlık ve bağlam takibiyle diyalog tasarımı
Büyük dil modeliyle yanıt üretimi ve araç çağırma
Sesli yanıtlar için kısa ve taranabilir metin kurgusu
Anlaşılmama, tekrar sorma ve onay stratejileri
Konuşmaya dayalı sistemlerde halüsinasyon önlemleri
Atölye: Randevu asistanı için diyalog akışı

Modül 3

Ses Sentezi ve Ses Deneyimi Tasarımı

Metinden konuşmaya (TTS) teknolojilerinin gelişimi
Piper gibi açık kaynak ve bulut TTS seçenekleri
Tonlama, hız ve SSML ile ifade kontrolü
Marka sesi, persona ve kullanıcı beklentisi
Ses klonlama riskleri, rıza ve etiketleme
Uygulama: Asistan için ses personası denemesi

Modül 4

Gerçek Zamanlı Sesli Asistan Atölyesi

Uçtan uca gecikme: ASR, LLM ve TTS süre bütçesi
Söz kesme (barge-in) ve sıra alma yönetimi
WebRTC, LiveKit Agents ve Pipecat mimarileri
Konuşmadan konuşmaya çalışan çok modlu modeller
Laboratuvar: Kesilebilir sesli asistan prototipi
Günün değerlendirmesi ve çok modlu güne hazırlık

Günün hedefiGörüntü, ses ve metni birleştiren çok modlu modellerle bağlama duyarlı etkileşimler kurmak, bakış ve dikkat sinyallerini kullanmak ve arayüzü kullanıcıya uyarlamak.

Modül 1

Çok Modlu Modeller ve Füzyon

Erken, geç ve hibrit füzyon yaklaşımları
Görsel-dil modelleri ile sahne ve ekran anlama
Ses, jest ve bakışın aynı niyette birleştirilmesi
Modaliteler arası zaman senkronizasyonu
Bulut ve yerel çok modlu modellerin ödünleşimleri
Laboratuvar: Göster ve sor tipi görsel asistan

Modül 2

Bakış Takibi, Dikkat ve Bağlam

Donanım tabanlı ve web kamerası tabanlı bakış takibi
MediaPipe iris noktalarıyla bakış yönü tahmini
Kalibrasyon, doğruluk sınırları ve Midas dokunuşu
Dikkat, yorgunluk ve bağlam sinyalleriyle tetikleme
Araç içi sürücü izleme sistemlerinde tasarım
Laboratuvar: Bakışla öğe seçen arayüz denemesi

Modül 3

Duygusal Hesaplama: Olanaklar ve Sınırlar

Yüz ifadesi, ses tonu ve metinden duygu çıkarımı
İfade ile içsel duygu arasındaki bilimsel ayrım
Kültür, yaş ve engellilik kaynaklı yanlılıklar
EU AI Act'te iş yeri ve eğitimde duygu tanıma yasağı
Duygu yerine görev odaklı sinyal kullanımı
Tartışma: Çağrı merkezinde ton analizi vakası

Modül 4

Uyarlanabilir ve Erişilebilir Arayüzler

Kullanıcı modeline göre içerik ve modalite uyarlama
WCAG 2.2 ilkeleri ve çok modlu erişilebilirlik
Görme, işitme ve motor engelli kullanıcılar için YZ
Canlı altyazı, ekran betimleme ve işaret dili
Kişiselleştirme ile öngörülebilirlik dengesi
Atölye: Erişilebilirlik odaklı arayüz yeniden tasarımı

Günün hedefiİnsan-YZ iş birliğinde güveni doğru kalibre etmek, kullanılabilirliği ölçmek, mahremiyet ve mevzuat gerekliliklerini karşılamak ve çok modlu prototip projesini sunmak.

Modül 1

İnsan-YZ İş Birliği ve Güven

Aşırı güven, otomasyon yanlılığı ve güvensizlik
Güven skorları ve belirsizliğin görselleştirilmesi
Döngüde insan (human-in-the-loop) karar noktaları
Açıklamaların kullanıcı kararına etkisi
Hata kurtarma, geri alma ve kontrolün devri
Vaka: Operatör destek ekranında güven tasarımı

Modül 2

Kullanılabilirlik Testi ve Ölçümleme

Görev başarısı, süre ve hata oranı metrikleri
SUS anketi ve NASA-TLX ile iş yükü ölçümü
Wizard of Oz yöntemiyle erken prototip testi
Sesli ve jest arayüzlerinde test protokolü
Telemetri ile gerçek kullanımın izlenmesi
Uygulama: Prototip için mini kullanıcı testi

Modül 3

Mahremiyet, Etik ve Mevzuat

KVKK'da biyometrik veri ve açık rıza gereklilikleri
Kamera ve mikrofonda cihaz üzeri işleme tercihi
EU AI Act şeffaflık yükümlülükleri ve etiketleme
Uzaktan biyometrik tanımlama riskleri
Veri minimizasyonu, saklama ve anonimleştirme
Uygulama: Prototip için mahremiyet etki kontrolü

Modül 4

Çok Modlu Prototip Projesi ve Kapanış

Grup projesi: görme ve ses birleşimli asistan
Proje sunumları ve kullanıcı testi bulguları
Uzman geri bildirimi ve iyileştirme yol haritası
Eğitim değerlendirmesi ve interaktif Soru-Cevap
Sertifika takdimi ve laboratuvar kodlarının teslimi
İleri öğrenme kaynakları ve kapanış

Eğitim Kazanımları

Etkileşim Temelleri — Bilişsel yük, geri bildirim ve zihinsel model ilkelerini YZ destekli arayüz kararlarına uygulayabileceksiniz.
Görsel Algılama — OpenCV ve MediaPipe ile yüz, el ve poz algılayan gerçek zamanlı etkileşim bileşenleri geliştirebileceksiniz.
Jest Kontrolü — Yanlış tetiklemeyi azaltan niyet ve onay mekanizmalarıyla güvenilir temassız kontrol tasarlayabileceksiniz.
Sesli Asistan — Whisper, dil modeli ve TTS bileşenlerini birleştirerek kesilebilir, düşük gecikmeli asistanlar kurabileceksiniz.
Çok Modlu Füzyon — Görüntü, ses, bakış ve metni birleştirerek kullanıcının bağlamını ve niyetini anlayan sistemler tasarlayabileceksiniz.
Erişilebilirlik — WCAG 2.2 ilkeleri doğrultusunda farklı yeteneklere uyum sağlayan kapsayıcı arayüzler oluşturabileceksiniz.
Kullanıcı Testi — SUS, NASA-TLX ve görev metrikleriyle etkileşim kalitesini ölçüp veriye dayalı iyileştirmeler yapabileceksiniz.
Sorumlu Tasarım — KVKK ve EU AI Act gerekliliklerini gözeten, biyometrik veriyi koruyan etkileşim çözümleri geliştireceksiniz.

Kimler İçin Uygundur?

Yazılım geliştiriciler
makine öğrenmesi mühendisleri
UX ve etkileşim tasarımcıları
robotik ve akıllı cihaz ekipleri ile kiosk
araç içi ve çağrı sistemleri geliştiren Ar-Ge ekipleri.

Sıkça Sorulan Sorular

Yapay Zeka ile İnsan-Makine Etkileşimi Eğitimi kimler için uygundur?

Program; yazılım geliştiriciler, makine öğrenmesi mühendisleri, UX ve etkileşim tasarımcıları ile kiosk, araç içi sistem, robotik ve akıllı cihaz geliştiren Ar-Ge ekipleri için tasarlanmıştır.

Eğitim ne kadar sürer ve hangi formatta verilir?

Eğitim 4 tam gün ve 16 modülden oluşur. Görsel algılama, konuşma arayüzleri, çok modlu etkileşim ve değerlendirme günlerini kapsar; kurum lokasyonunda, Digital Vizyon Akademi sınıflarında veya online yapılabilir.

Katılım için hangi ön bilgiler gerekiyor?

Python programlama deneyimi ve temel makine öğrenmesi bilgisi beklenir. Laboratuvarlar için web kamerası ve mikrofonu olan, Python paketleri kurulabilen bir bilgisayar gerekir.

Eğitimde hangi araç ve kütüphaneler kullanılıyor?

OpenCV, MediaPipe, Whisper ve faster-whisper, Silero VAD, Piper TTS, görsel-dil modelleri ile LiveKit Agents ve Pipecat gibi gerçek zamanlı ses çerçeveleri kullanılır; değerlendirmede SUS ve NASA-TLX uygulanır.

Duygu tanıma ve biyometrik veri konuları nasıl ele alınıyor, sertifika veriliyor mu?

Duygu tanımanın bilimsel sınırları, EU AI Act yasakları ve KVKK kapsamında biyometrik veri yükümlülükleri ayrıca işlenir. Programı tamamlayan katılımcılar Digital Vizyon Akademi sertifikası alır.

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

YAPAY ZEKA İLE İNSAN-MAKİNE ETKİLEŞİMİ EĞİTİMİ

Eğitim Hakkında

Neden Bu Eğitim?

Ön Koşullar

Eğitim İçeriği

İnsan-Makine Etkileşimi ve Yapay Zeka

Etkileşim Tasarımında İnsan Faktörleri

Bilgisayarlı Görüyle Kullanıcı Algılama

Jest Tanıma ve Temassız Kontrol Atölyesi

Konuşma Tanıma ile Sesli Girdi

Diyalog Yönetimi ve Dil Modelleri

Ses Sentezi ve Ses Deneyimi Tasarımı

Gerçek Zamanlı Sesli Asistan Atölyesi

Çok Modlu Modeller ve Füzyon

Bakış Takibi, Dikkat ve Bağlam

Duygusal Hesaplama: Olanaklar ve Sınırlar

Uyarlanabilir ve Erişilebilir Arayüzler

İnsan-YZ İş Birliği ve Güven

Kullanılabilirlik Testi ve Ölçümleme

Mahremiyet, Etik ve Mevzuat

Çok Modlu Prototip Projesi ve Kapanış

Eğitim Kazanımları

Kimler İçin Uygundur?

Sıkça Sorulan Sorular

Sertifikalandırma

Eğitim Bilgileri

Benzer Programlar

Yapay Zeka Güvenliğine Giriş Eğitimi

Yapay Zeka Kurumsal Strateji Yönetimi Eğitimi

Yapay Zeka Küresel Yönetişim Çerçeveleri Eğitimi