Çevik Yaklaşım ve Yapay Zeka Proje Yönetimi Eğitimi

Eğitim Hakkında

Bu eğitim, Scrum ve Kanban gibi çevik yöntemleri bilen ekiplerin bu yöntemleri belirsizliği yüksek, deneye dayalı yapay zeka projelerine uyarlaması için tasarlanmış uygulamalı bir programdır. Katılımcılar hipotez tabanlı backlog, zaman kutulu deneyler, model odaklı tamamlanma tanımı, MLOps ile sürekli teslim ve sprint simülasyonlarıyla çevik yapay zeka teslim modelini deneyimler.

Neden Bu Eğitim?

Çevikliği Doğru Uyarlayın. Klasik sprint kalıplarının model geliştirmede neden zorlandığını görün ve deneysel işe uygun ritmi kurun.

Hipotez Odaklı Backlog. Belirsiz sonuçlu model işlerini ölçülebilir hipotezler ve zaman kutulu deneyler olarak planlayın.

Tek Takım Kültürü. Veri bilimci, mühendis ve iş biriminin ortak hedef ve ortak tanımlarla birlikte çalıştığı bir düzen kurun.

“Yapay zeka projelerinde çeviklik, sonucu önceden bilmek değil, her sprintte biraz daha hızlı ve dürüst öğrenebilmektir.”

Ön Koşullar

Çevik Deneyim — Scrum, Kanban veya benzeri bir çevik çerçevede en az bir proje döngüsünde yer almış olmak.
Temel YZ Kavramları — Model eğitimi, veri seti ve tahmin gibi temel yapay zeka kavramlarına genel aşinalık.
Araç Aşinalığı — Jira, Azure DevOps veya benzeri bir iş takip aracını temel düzeyde kullanmış olmak.
Teknik Şart Yok — Kodlama bilgisi gerekmez; teknik süreçler proje yönetimi perspektifinden işlenir.

Eğitim İçeriği

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

Günün hedefiYZ projelerinin çevik yönetimde yarattığı zorlukları anlamak, keşif ve teslim akışlarını ayırmak ve hipotez tabanlı backlog ile ölçülebilir tamamlanma tanımları oluşturmak.

Modül 1

Yapay Zeka İşinin Çevik Yönetime Etkisi

Çevik Manifesto ilkelerinin YZ projelerindeki karşılığı
Deneysel model işi ile öngörülebilir yazılım işi farkı
Sprint taahhüdü ve belirsiz model sonuçları çelişkisi
Veri bağımlılığının akışı engelleyen etkileri
Scrum, Kanban ve hibrit yaklaşımların uygunluğu
Tartışma: Takımlarımızda yaşanan çevik YZ sorunları

Modül 2

Keşif ve Teslim: Çift Kulvarlı Çeviklik

Çift kulvarlı çeviklik (dual-track agile) modeli
CRISP-DM aşamalarının sprint akışına yerleştirilmesi
Keşif kulvarında veri ve model fizibilite deneyleri
Teslim kulvarında entegrasyon ve ürünleştirme
İki kulvar arasında devir teslim kriterleri
Uygulama: Örnek proje için çift kulvarlı akış tasarımı

Modül 3

Hipotez Tabanlı Backlog ve Hikayeler

Deney kartı: hipotez, metrik, eşik ve zaman kutusu
Model işleri için kullanıcı hikayesi ve kabul kriteri
Spike ve zaman kutulu araştırma görevlerinin planı
Backlog önceliklendirmede öğrenme değeri
Tahminlemede hikaye puanı yerine akış metrikleri
Atölye: Müşteri kaybı projesi için deney backlog'u

Modül 4

YZ İçin Tamamlanma Tanımı ve Kalite

Model için tamamlanma tanımı (Definition of Done)
Veri, model, entegrasyon ve izleme kalite kapıları
LLM uygulamalarında değerlendirme odaklı geliştirme
Sorumlu YZ kontrollerinin backlog'a eklenmesi
Teknik borç: veri ve model borcunun görünür kılınması
Günün özeti ve sprint uygulamaları gününe köprü

Günün hedefiYapay zeka sprint törenlerini etkin yürütmek, MLOps ile sürekli teslim akışını kavramak, paydaşları yönetmek ve simülasyonla çevik teslim döngüsünü uçtan uca deneyimlemek.

Modül 1

Sprint Törenleri ve Paydaş Yönetimi

Deney sonuçlarıyla sprint planlama ve yeniden planlama
Sprint gözden geçirmede model metriklerinin sunumu
Başarısız deneyi öğrenme çıktısı olarak raporlama
Paydaş beklentisi ve olasılıksal sonuç iletişimi
YZ takımlarına özgü retrospektif soruları
Uygulama: Model demosu içeren sprint gözden geçirme

Modül 2

Çapraz Fonksiyonel YZ Takımı

Veri bilimci, ML mühendisi ve ürün sahibi rolleri
Alan uzmanı ve etiketleme ekiplerinin sürece katılımı
Platform takımı ve akış odaklı takım topolojileri
Birden fazla YZ takımında koordinasyon yaklaşımları
Jira ve Azure DevOps'ta YZ iş akışı yapılandırması
Vaka: Silo yapıdan ürün odaklı YZ takımına geçiş

Modül 3

MLOps ile Sürekli Teslim ve İzleme

Model yaşam döngüsü: eğitim, kayıt, dağıtım, izleme
Sürekli entegrasyon, teslim ve eğitim (CI/CD/CT)
MLflow ile deney takibi ve model sürümleme
Canlıda veri kayması ve performans düşüşü sinyalleri
A/B testi ve kademeli yayın ile güvenli geçiş
Demo: Deneyden model kaydına uçtan uca akış

Modül 4

Sprint Simülasyonu ve Kapanış

Simülasyon: Üç sprintlik yapay zeka teslim oyunu
Beklenmeyen veri sorunu ve pivot kararı senaryosu
Takım retrospektifi ve öğrenimlerin paylaşımı
Kurum için çevik YZ uyarlama eylem planı
Eğitim değerlendirmesi ve interaktif Soru-Cevap
Sertifika takdimi ve şablon setinin paylaşımı

Eğitim Kazanımları

Çevik Uyarlama — Scrum ve Kanban uygulamalarını yapay zeka projelerinin deneysel ve veri bağımlı yapısına uyarlayabileceksiniz.
Çift Kulvarlı Akış — Keşif ve teslim kulvarlarını ayırarak model deneylerini ürünleştirme işlerinden bağımsız yönetebileceksiniz.
Deney Backlog'u — Model işlerini hipotez, metrik, eşik ve zaman kutusu içeren ölçülebilir deney kartlarına dönüştürebileceksiniz.
Tamamlanma Tanımı — Veri, model, entegrasyon ve sorumlu YZ kontrollerini kapsayan bir tamamlanma tanımı oluşturabileceksiniz.
Etkin Törenler — Sprint planlama, gözden geçirme ve retrospektifleri yapay zeka takımlarının ihtiyaçlarına göre yürütebileceksiniz.
Takım Tasarımı — Veri bilimi, mühendislik ve iş rollerini dengeleyen çapraz fonksiyonel yapay zeka takımları kurgulayabileceksiniz.
MLOps Farkındalığı — CI/CD/CT, model kaydı ve canlı izleme adımlarını çevik teslim planına bütünleştirebileceksiniz.
Uyarlama Planı — Kurumunuzun yapay zeka takımları için uygulanabilir bir çevik dönüşüm eylem planı hazırlayacaksınız.

Kimler İçin Uygundur?

Scrum Master'lar
çevik koçlar
ürün sahipleri
proje yöneticileri ile veri bilimi
yazılım ve iş birimlerinden oluşan yapay zeka takımlarının liderleri.

Sıkça Sorulan Sorular

Çevik Yaklaşım ve Yapay Zeka Proje Yönetimi Eğitimi kimler için uygundur?

Program; Scrum Master'lar, çevik koçlar, ürün sahipleri, proje yöneticileri ile veri bilimi, yazılım ve iş birimlerinden oluşan yapay zeka takımlarını yöneten liderler için tasarlanmıştır.

Eğitim ne kadar sürer ve hangi formatta verilir?

Eğitim 2 tam gün ve 8 modülden oluşur. İlk gün çevik temellerin uyarlanması ve deney backlog'u, ikinci gün sprint törenleri, takım yapısı, MLOps ve sprint simülasyonu işlenir. Yüz yüze veya online yapılabilir.

Katılmak için Scrum sertifikası gerekli mi?

Sertifika gerekmez; ancak Scrum veya Kanban ile en az bir proje döngüsünde çalışmış olmak beklenir. Temel çevik kavramlar hızlıca hatırlatılır, odak yapay zekaya özgü uyarlamalardır.

Yapay zeka projelerinde sprint süresi nasıl belirlenir?

Tek bir doğru süre yoktur. Eğitimde keşif kulvarında zaman kutulu deneyler, teslim kulvarında düzenli sprintler kullanan hibrit bir ritim önerilir ve takımın veri ile model belirsizliğine göre nasıl ayarlanacağı gösterilir.

Eğitim sonunda sertifika ve materyal veriliyor mu?

Evet. Programı tamamlayan katılımcılar Digital Vizyon Akademi sertifikası alır; deney kartı, tamamlanma tanımı ve retrospektif şablonları katılımcılarla paylaşılır.

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

ÇEVİK YAKLAŞIM VE YAPAY ZEKA PROJE YÖNETİMİ EĞİTİMİ