Anasayfa›Eğitimler›Yapay Zeka Eğitimleri
Yapay Zeka Eğitimleri

YAPAY ZEKA POLİTİKA ÜRETİMİ VE ETKİ DEĞERLENDİRMESİ EĞİTİMİ

Yapay Zeka Politika Üretimi ve Etki Değerlendirmesi Eğitimi, Digital Vizyon Akademi tarafından kurumlara yüz yüze veya online olarak verilen 4 günlük, ileri seviye bir programdır. Katılımcılar yapay zeka politikalarının gerekçe ve araçlarını, karşılaştırmalı düzenleme yaklaşımlarını, yapay zeka destekli kanıt ve görüş analizini, düzenleyici etki analizi, temel haklar değerlendirmesi ve sonradan et

4 gün İleri Seviye Online / Yüz Yüze / Hibrit Sertifikalı

Eğitim Hakkında

Bu eğitim, yapay zekaya ilişkin kamu politikası ve düzenleme hazırlayan uzmanların kanıta dayalı politika tasarlaması ve etkilerini sistematik değerlendirmesi için tasarlanmış dört günlük ileri düzey bir programdır. Katılımcılar politika araçları, yapay zeka destekli kanıt ve görüş analizi, düzenleyici etki analizi, temel haklar değerlendirmesi ve sonradan etki ölçümünü proje üzerinde uygular.

Neden Bu Eğitim?

Kanıta Dayalı Yaklaşım. Politika seçeneklerini sezgiye değil; veri, literatür ve paydaş görüşlerinin sistematik analizine dayandırın.

Kapsamlı Etki Analizi. Ekonomik maliyet-fayda analizini temel haklar ve algoritmik etki değerlendirmesiyle aynı çerçevede birleştirin.

Öğrenen Düzenleme. İzleme göstergeleri ve sonradan değerlendirmeyle hızla değişen teknolojiye uyum sağlayan politikalar kurun.

“İyi yapay zeka politikası, geleceği bildiğini iddia eden değil; kanıtla başlayan, etkisini ölçen ve öğrendikçe gelişen politikadır.”

Ön Koşullar

  • Politika Deneyimi — Kamu politikası, mevzuat hazırlama, düzenleyici etki analizi veya politika araştırması deneyimi.
  • Temel İstatistik — Regresyon, nedensellik ve örneklem gibi temel istatistik kavramlarına aşinalık; kodlama gerekmez.
  • Yapay Zeka Bilgisi — Yapay zeka teknolojilerinin temel işleyişine ve güncel politika tartışmalarına genel aşinalık.
  • Politika Konusu — Grup projesinde çalışmak üzere kurumunuzun gündemindeki bir yapay zeka politika sorununu belirlemek.

Eğitim İçeriği

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

Günün hedefiYapay zeka politikasının ekonomik, toplumsal ve hukuki gerekçelerini kavramak, politika döngüsünü ve aktörleri incelemek ve karşılaştırmalı düzenleme yaklaşımlarını tanımak.
Modül 1
Yapay Zeka Politikasına Neden İhtiyaç Var?
  • Piyasa aksaklıkları: dışsallık, bilgi asimetrisi ve tekelleşme
  • Yapay zekanın emek piyasası, rekabet ve eşitliğe etkisi
  • Temel haklar, güvenlik ve demokratik süreçlere yönelik riskler
  • İnovasyonu teşvik ile riski sınırlama arasındaki denge
  • Genel amaçlı yapay zeka modellerinin yarattığı yeni sorular
  • Tartışma: Yapay zeka düzenlemesi erken mi, geç mi?
Modül 2
Politika Döngüsü ve Politika Araçları
  • Gündem belirleme, formülasyon, karar, uygulama ve değerlendirme
  • Politika araçları: düzenleme, teşvik, standart ve kamu alımı
  • Yumuşak hukuk, öz düzenleme ve ortak düzenleme modelleri
  • Düzenleyici deneme alanları (regulatory sandbox)
  • Değişim kuramı ve mantıksal çerçeve ile politika tasarımı
  • Uygulama: Seçilen sorun için politika aracı karşılaştırması
Modül 3
Paydaşlar ve Kurumsal Yapı
  • Bakanlıklar, düzenleyici kurumlar ve koordinasyon yapıları
  • Özel sektör, akademi, sivil toplum ve uluslararası kuruluşlar
  • Paydaş haritalama ve güç-ilgi analizi yöntemleri
  • Ulusal Yapay Zeka Stratejisi ve eylem planlarının yapısı
  • Çok düzeyli yönetişim: yerel, ulusal ve uluslararası katman
  • Atölye: Politika sorunu için paydaş ve kurum haritası
Modül 4
Karşılaştırmalı Düzenleme Yaklaşımları
  • AB Yapay Zeka Yasası: risk temelli yaklaşım ve takvim
  • ABD, Birleşik Krallık ve Çin'in farklı politika modelleri
  • OECD Yapay Zeka İlkeleri ve G7 Hiroşima Süreci
  • Avrupa Konseyi Yapay Zeka Çerçeve Sözleşmesi
  • Vaka: Farklı ülkelerde yüz tanıma düzenlemelerinin kıyası
  • Günün değerlendirmesi ve kanıta dayalı politika gününe köprü
Günün hedefiPolitika sorununu kanıta dayalı tanımlamak, yapay zeka araçlarıyla kanıt ve kamuoyu görüşü analizi yapmak ve öngörü yöntemleriyle politika seçenekleri geliştirmek.
Modül 1
Kanıta Dayalı Politika Yapımı
  • Sorun tanımı, nedensellik ve politika hedefinin netleşmesi
  • Kanıt hiyerarşisi: deneysel, yarı deneysel ve nitel kanıt
  • İdari veri, anket ve büyük veri kaynaklarının kullanımı
  • Davranışsal içgörülerin politika tasarımına katkısı
  • Belirsizlik altında karar ve ihtiyatlılık ilkesi
  • Uygulama: Politika sorun ağacı ve hedef hiyerarşisi
Modül 2
Yapay Zeka Destekli Kanıt Sentezi
  • LLM ile literatür tarama ve sistematik derleme desteği
  • Kaynaklı araştırma araçları ve atıf doğrulama
  • Mevzuat ve uluslararası politika belgelerinin kıyaslanması
  • Halüsinasyon, yanlılık ve seçici kanıt riskinin yönetimi
  • Politika notu ve seçenek analizi taslağı üretimi
  • Uygulama: Üç ülke düzenlemesinin karşılaştırmalı özeti
Modül 3
Kamuoyu Katılımı ve Görüş Analizi
  • Taslak mevzuatı görüşe açma ve paydaş danışma süreçleri
  • Binlerce görüşün yapay zeka ile tema bazlı kümelenmesi
  • Organize kampanya ve tekrar eden görüşlerin tespiti
  • Az temsil edilen görüşlerin kaybolmamasını sağlama
  • Katılım sonuçlarının şeffaf biçimde raporlanması
  • Uygulama: Örnek görüş setinin tema ve argüman analizi
Modül 4
Stratejik Öngörü ve Senaryo Planlama
  • Ufuk taraması ve zayıf sinyallerin tespiti
  • Senaryo planlama: belirsizlik eksenleri ve senaryo matrisi
  • Geriye doğru planlama (backcasting) ile hedefe yol çizme
  • Ajan tabanlı modelleme ve simülasyonun politika kullanımı
  • Atölye: 2035 yapay zeka ve iş gücü senaryoları
  • Günün değerlendirmesi ve etki değerlendirmesi gününe köprü
Günün hedefiDüzenleyici etki analizini yapay zeka politikalarına uygulamak, maliyet-fayda analizi yapmak ve temel haklar ile algoritmik etki değerlendirmesi yöntemlerini uygulamak.
Modül 1
Düzenleyici Etki Analizi (DEA)
  • Mevzuat hazırlama sürecinde düzenleyici etki analizi
  • DEA adımları: sorun, seçenekler, etkiler ve tercih
  • Sıfır seçeneği ve düzenleme dışı alternatiflerin kıyası
  • KOBİ testi ve rekabet üzerindeki etkilerin değerlendirmesi
  • Uyum maliyeti ve idari yükün tahmin edilmesi
  • Vaka: AB Yapay Zeka Yasası etki değerlendirme raporu
Modül 2
Maliyet-Fayda ve Ekonomik Etki Analizi
  • Doğrudan ve dolaylı maliyetlerin ve faydaların belirlenmesi
  • Parasallaştırılamayan etkiler için çok kriterli analiz
  • İskonto, zaman ufku ve duyarlılık analizi
  • Dağılımsal etkiler: kim kazanır, kim kaybeder?
  • Belirsizlik altında senaryo bazlı etki aralıkları
  • Uygulama: Düzenleyici deneme alanı için maliyet-fayda tablosu
Modül 3
Temel Haklar ve Algoritmik Etki Değerlendirmesi
  • AB Yapay Zeka Yasası'nda temel haklar etki değerlendirmesi
  • Kanada Algoritmik Etki Değerlendirmesi aracının incelemesi
  • Ayrımcılık yasağı, mahremiyet ve ifade özgürlüğü boyutları
  • Etkilenen gruplarla katılımcı değerlendirme yöntemleri
  • Veri koruma etki değerlendirmesi ile ilişkilendirme
  • Atölye: Sosyal yardım algoritması için etki analizi
Modül 4
Toplumsal ve Sektörel Etki Analizleri
  • İstihdam ve beceri dönüşümü etkilerinin öngörülmesi
  • Eğitim, sağlık ve adalet sektörlerine özgü etki soruları
  • Çevresel etki: yapay zekanın enerji ve su tüketimi
  • Güvenlik ve dezenformasyon risklerinin değerlendirilmesi
  • Vaka: Üretken yapay zekanın eğitim politikasına etkileri
  • Günün değerlendirmesi ve sonradan değerlendirmeye köprü
Günün hedefiPolitika uygulamasını izleme göstergeleriyle takip etmek, yarı deneysel yöntemlerle sonradan etki değerlendirmesi tasarlamak ve uçtan uca politika önerisi sunmak.
Modül 1
İzleme Çerçevesi ve Göstergeler
  • Girdi, çıktı, sonuç ve etki göstergeleri zinciri
  • SMART göstergeler ve referans değer belirleme
  • OECD.AI politika gözlemevi ve uluslararası göstergeler
  • İdari veri ile gerçek zamanlı politika izleme panoları
  • Uyum ve uygulama boşluklarının erken tespiti
  • Uygulama: Yapay zeka politikası için izleme göstergeleri
Modül 2
Sonradan Etki Değerlendirmesi Yöntemleri
  • Karşı olgusal (counterfactual) düşünme ve nedensel etki
  • Fark içinde fark (difference-in-differences) yöntemi
  • Regresyon süreksizliği ve sentetik kontrol yöntemleri
  • Makine öğrenmesiyle heterojen etki analizi
  • Süreç değerlendirmesi ve nitel yöntemlerin katkısı
  • Uygulama: Teşvik programı için değerlendirme tasarımı
Modül 3
Politika Öğrenmesi ve Uyarlanabilir Düzenleme
  • Değerlendirme bulgularının karar süreçlerine aktarılması
  • Süreli düzenleme (sunset clause) ve periyodik gözden geçirme
  • Düzenleyici deneme alanlarından kalıcı düzenlemeye geçiş
  • Teknolojik değişime uyum için esnek düzenleme tasarımı
  • Şeffaf raporlama ve kamuoyuna hesap verebilirlik
  • Vaka: Deneme alanı sonuçlarıyla güncellenen bir düzenleme
Modül 4
Politika Projesi, Değerlendirme ve Kapanış
  • Grup projesi: Yapay zeka politika önerisi ve etki raporu
  • Sorun analizi, seçenekler, DEA ve izleme planının birleşimi
  • Proje sunumları ve karar verici rolünde geri bildirim
  • Politika notu formatında nihai çıktının derlenmesi
  • Genel değerlendirme ve Soru-Cevap oturumu
  • Sertifikaların takdimi ve kapanış oturumu

Eğitim Kazanımları

  • Politika Gerekçesi — Yapay zeka alanında kamu müdahalesinin ekonomik, toplumsal ve hukuki gerekçelerini açıkça ortaya koyabileceksiniz.
  • Araç Seçimi — Düzenleme, teşvik, standart ve deneme alanı gibi politika araçlarını soruna uygun biçimde karşılaştırabileceksiniz.
  • Karşılaştırmalı Bakış — AB, ABD, Birleşik Krallık ve uluslararası kuruluşların yaklaşımlarından ulusal bağlama uygun dersler çıkaracaksınız.
  • Kanıt Sentezi — Yapay zeka araçlarını doğrulama disipliniyle kullanarak literatür ve kamuoyu görüşlerini sistematik analiz edeceksiniz.
  • Stratejik Öngörü — Senaryo planlama ve geriye doğru planlama yöntemleriyle belirsizliğe dayanıklı politika seçenekleri geliştirebileceksiniz.
  • Ön Etki Analizi — Düzenleyici etki analizi, maliyet-fayda ve temel haklar değerlendirmesini tek bir raporda birleştirebileceksiniz.
  • Nedensel Değerlendirme — Fark içinde fark ve sentetik kontrol gibi yöntemlerle sonradan etki değerlendirmesi tasarlayabileceksiniz.
  • Politika Önerisi — Seçenek analizi, etki raporu ve izleme planını içeren karar vericiye hazır bir politika notu sunacaksınız.

Kimler İçin Uygundur?

  • Bakanlıkların politika
  • strateji ve mevzuat birimleri
  • düzenleyici ve denetleyici kurum uzmanları
  • politika analistleri
  • düşünce kuruluşu araştırmacıları ve akademisyenler.

Sıkça Sorulan Sorular

Yapay Zeka Politika Üretimi ve Etki Değerlendirmesi Eğitimi kimler için uygundur?
Program; bakanlıkların politika, strateji ve mevzuat birimleri, düzenleyici kurum uzmanları, politika analistleri, düşünce kuruluşu araştırmacıları ve kamu politikası alanında çalışan akademisyenler için tasarlanmıştır.
Eğitim ne kadar sürer ve hangi formatta verilir?
Eğitim 4 tam gün sürer ve 16 modülden oluşur. Kurumun tercihine göre Digital Vizyon Akademi sınıflarında, kurum lokasyonunda veya online olarak gerçekleştirilir.
Bu eğitimin Yapay Zeka Politika Geliştirme eğitiminden farkı nedir?
Politika Geliştirme eğitimi kurum içi yapay zeka kullanım politikasına odaklanır. Bu program ise yapay zekaya ilişkin kamu politikaları ve düzenlemelerin tasarımını, düzenleyici etki analizini, temel haklar değerlendirmesini ve sonradan etki ölçümünü kapsar.
Nedensel etki değerlendirmesi yöntemleri için kodlama gerekiyor mu?
Hayır. Fark içinde fark, regresyon süreksizliği ve sentetik kontrol gibi yöntemler değerlendirme tasarımı ve sonuç yorumlama düzeyinde, hazır analiz çıktıları üzerinden işlenir. Temel istatistik kavramlarına aşinalık yeterlidir.
Eğitim sonunda sertifika veriliyor mu?
Evet. Programı tamamlayan ve grup politika projesini sunan katılımcılar Digital Vizyon Akademi Başarı Sertifikası almaya hak kazanır; online eğitimlerde sertifikalar dijital olarak iletilir.

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 d Digital Vizyon AKADEMİ KATILIM SERTİFİKASI Bu sertifika [Katılımcı Adı Soyadı] adlı katılımcının aşağıdaki eğitim programını başarıyla tamamladığını belgeler. Yapay Zeka Politika Üretimi ve Etki Değerlendirmesi Eğitimi Sertifika Kodu DV-2026XX00 Tarih 15.10.2026 Yetkili İmza DV AKADEMİ

Eğitim Bilgileri

Süre4 gün
Seviyeİleri Seviye
FormatOnline / Yüz Yüze / Hibrit
Sertifika✓ Var
Hemen Bilgi Al
İlgili Eğitimler

Benzer Programlar

+90 (501) 369 40 14 WhatsApp [email protected] LinkedIn