Yapay Zekaya Giriş: Temel Kavramlar Eğitimi

Eğitim Hakkında

Bu eğitim, yapay zeka toplantılarında, tedarikçi tekliflerinde ve haberlerde karşılaşılan temel kavram ve terimleri doğru anlamak isteyen çalışanlar için tasarlanmış tek günlük bir başlangıç programıdır. Katılımcılar makine öğrenmesinden büyük dil modellerine, RAG ve ajanlardan yönetişim terimlerine uzanan ortak bir kurumsal terminoloji edinir.

Neden Bu Eğitim?

Ortak Kurumsal Dil. İş birimleri ile teknik ekipler arasında aynı kavramlardan aynı şeyi anlayan ortak bir terminoloji oluşturun.

Abartıdan Arınmış Bakış. Pazarlama söylemlerini gerçek teknik kavramlardan ayırarak yapay zeka iddialarını doğru değerlendirin.

Bütüncül Kavram Haritası. Dağınık terimleri veri, model, uygulama ve yönetişim katmanlarında birbirine bağlanan tek bir resimde görün.

“Doğru sorular sormanın ilk adımı doğru kavramları bilmektir; yapay zekayla verimli çalışma da ortak bir dille başlar.”

Ön Koşullar

Teknik Şart Yok — Programlama, matematik veya veri bilimi altyapısı aranmaz; kavramlar sade biçimde anlatılır.
Temel Dijital Beceri — İnternet tarayıcısı ve ofis uygulamalarını günlük işlerde kullanabiliyor olmak yeterlidir.
Cihaz Erişimi — Atölye ve etkileşimli oyunlar için internete bağlı dizüstü bilgisayar, tablet veya telefon.
Kendi Sorularınız — İşinizde duyduğunuz ancak anlamını netleştirmek istediğiniz yapay zeka terimlerini not etmeniz önerilir.

Eğitim İçeriği

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

Günün hedefiYapay zekanın temel kavramlarını doğru tanımlamak, üretken yapay zeka terimlerini anlamak ve iş hayatında karşılaşılan terimleri bağlamında yorumlayabilmek.

Modül 1

Yapay Zeka Nedir? Temel Tanımlar

Yapay zeka, makine öğrenmesi ve derin öğrenme ilişkisi
Dar yapay zeka, genel yapay zeka (AGI) tartışmaları
Kural tabanlı sistemler ile öğrenen sistemlerin farkı
Algoritma, model, veri ve hesaplama gücü kavramları
Otomasyon, analitik ve yapay zeka arasındaki sınırlar
Etkileşimli test: Hangisi gerçekten yapay zeka?

Modül 2

Veri ve Model Kavramları

Veri seti, özellik (feature), etiket ve örnek kavramları
Eğitim, doğrulama, test ve çıkarım (inference) aşamaları
Gözetimli, gözetimsiz ve pekiştirmeli öğrenme
Aşırı öğrenme, genelleme ve yanlılık (bias) terimleri
Doğruluk, kesinlik ve duyarlılık metrikleri sade anlatım
Örnek: Bir e-posta filtresinin yaşam döngüsü üzerinden

Modül 3

Üretken Yapay Zeka Terminolojisi

Büyük dil modeli (LLM), parametre ve temel model
Token, bağlam penceresi ve sıcaklık (temperature)
İstem (prompt), sistem istemi ve istem mühendisliği
Canlı gösterim: Token, bağlam ve halüsinasyon örnekleri
Bilgi erişimi destekli üretim (RAG) ve ince ayar
Yapay zeka ajanları, araç kullanımı ve çok modlu modeller

Modül 4

Yönetişim Sözlüğü, Atölye ve Kapanış

Açıklanabilirlik, şeffaflık ve insan denetimi kavramları
EU AI Act risk sınıfları ve KVKK ile ilgili temel terimler
Atölye: Bir tedarikçi teklifindeki terimleri çözümleme
Kurum için kişisel yapay zeka terimler sözlüğü hazırlama
Eğitim değerlendirmesi ve interaktif Soru-Cevap
Katılım sertifikası takdimi ve ileri eğitim önerileri

Eğitim Kazanımları

Net Tanımlar — Yapay zeka, makine öğrenmesi, derin öğrenme ve üretken yapay zeka arasındaki farkı doğru açıklayabileceksiniz.
Veri Kavramları — Veri seti, özellik, etiket, eğitim ve çıkarım gibi terimleri proje konuşmalarında doğru kullanabileceksiniz.
Metrik Okuryazarlığı — Doğruluk, kesinlik ve duyarlılık gibi temel başarı ölçütlerinin ne anlattığını yorumlayabileceksiniz.
Üretken YZ Dili — LLM, token, bağlam penceresi, istem ve halüsinasyon kavramlarını gündelik örneklerle açıklayabileceksiniz.
RAG ve Ajanlar — RAG, ince ayar ve yapay zeka ajanı arasındaki farkları kurumsal kullanım senaryolarıyla ayırt edebileceksiniz.
Yönetişim Terimleri — Açıklanabilirlik, yanlılık ve EU AI Act risk sınıfları gibi terimleri bağlamında değerlendirebileceksiniz.
Eleştirel Okuma — Tedarikçi tekliflerinde ve haberlerde geçen abartılı yapay zeka iddialarını fark edip sorgulayabileceksiniz.
Kişisel Sözlük — İşinizde sık kullanacağınız yapay zeka terimlerinden oluşan kişisel bir başvuru sözlüğü hazırlayacaksınız.

Kimler İçin Uygundur?

Yöneticiler
iş birimi çalışanları
satın alma
hukuk
insan kaynakları ve iletişim ekipleri ile yapay zeka projelerinde teknik ekiplerle çalışan tüm profesyoneller.

Sıkça Sorulan Sorular

Yapay Zekaya Giriş: Temel Kavramlar ve Terminoloji Eğitimi kimler için uygundur?

Program; yöneticiler, iş birimi çalışanları, satın alma, hukuk, insan kaynakları ve iletişim ekipleri gibi yapay zeka projelerinde teknik ekiplerle birlikte çalışan ve kavramları netleştirmek isteyen herkes için tasarlanmıştır.

Eğitim ne kadar sürer ve hangi formatta verilir?

Eğitim 1 tam gün ve 4 modülden oluşur. Kurumun tercihine göre Digital Vizyon Akademi sınıflarında, kurum lokasyonunda veya online olarak gerçekleştirilir.

Teknik bilgim yok, eğitimi takip edebilir miyim?

Evet. Programlama veya matematik bilgisi gerekmez. Kavramlar gündelik benzetmeler, görsel haritalar ve canlı örneklerle anlatılır; temel dijital beceriler yeterlidir.

Bu eğitim Yapay Zeka Okuryazarlığı Eğitimi'nden nasıl ayrışıyor?

Bu program araç kullanımından çok kavram ve terminolojiye odaklanır. Amaç, katılımcıların toplantılarda, tekliflerde ve haberlerde geçen terimleri doğru anlaması ve kurum içinde ortak bir dil oluşturmasıdır.

Eğitim sonunda sertifika veriliyor mu, kuruma özel uyarlanabilir mi?

Katılımcılar Digital Vizyon Akademi katılım sertifikası alır. Eğitim öncesi görüşmeyle kurumun sektörüne ve gündemindeki projelere uygun terimler ve örnekler programa eklenebilir.

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