IBM Watson Yapay Zeka Platformuna Giriş Eğitimi

Eğitim Hakkında

Bu eğitim, IBM Watson hizmetlerini ve bunların yeni nesil devamı olan IBM watsonx platformunu tanımak, kurumsal yapay zeka çözümlerini yönetişim odağında kurgulamak isteyen ekipler için tasarlanmış başlangıç düzeyinde bir programdır. Katılımcılar watsonx.ai, Granite modelleri, Watson hizmetleri ve watsonx.governance bileşenlerini uygulamalı olarak tanır.

Neden Bu Eğitim?

Kurumsal Odak. Hibrit bulut, veri egemenliği ve regülasyon hassasiyeti yüksek sektörlere uygun YZ yaklaşımını tanıyın.

Bütünleşik Platform. Model geliştirme, veri erişimi, dijital asistanlar ve yönetişimin tek bir platformda nasıl birleştiğini görün.

Yönetişim Önceliği. watsonx.governance ile model envanteri, risk değerlendirmesi ve izleme süreçlerini baştan kurgulayın.

“Kurumsal yapay zekada kalıcı değer, güçlü modeller kadar o modelleri şeffaf, izlenebilir ve güvenilir kılan yönetişimle oluşur.”

Ön Koşullar

Temel Veri Kavramları — Tablo verisi, sınıflandırma ve tahmin gibi temel analitik kavramlara genel aşinalık.
IBM Cloud Erişimi — Laboratuvarlar için IBM Cloud hesabı, watsonx deneme ortamı veya kurum ortamı erişimi.
Kodlama Şartı Yok — Uygulamalar görsel araçlarla yürütülür; Python örneklerini okumak yalnızca avantajdır.
Çalışma Ortamı — Güncel bir tarayıcı ve internet erişimi olan bir dizüstü bilgisayar yeterlidir.

Eğitim İçeriği

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

Günün hedefiIBM yapay zeka platformunun gelişimini ve bileşenlerini kavramak, watsonx.ai üzerinde Granite modelleriyle istem tasarlamak ve AutoAI ile kodsuz model geliştirmek.

Modül 1

IBM Yapay Zeka Platformuna Genel Bakış

Watson'un gelişimi: Jeopardy'den watsonx platformuna
watsonx bileşenleri: .ai, .data, .governance, Orchestrate
IBM Cloud, Cloud Pak for Data ve hibrit dağıtım seçenekleri
Proje, dağıtım alanı (deployment space) ve kaynak kavramları
Watson hizmet kataloğu ve fiyatlandırma planları
Demo: IBM Cloud konsolu ve watsonx arayüzünde gezinme

Modül 2

watsonx.ai Prompt Lab ve Granite Modelleri

Temel modeller: IBM Granite ailesi ve açık modeller
Prompt Lab'de serbest, yapılandırılmış ve sohbet modları
Sıcaklık, token limiti ve durdurma dizisi parametreleri
Az örnekli (few-shot) istemler ve istem şablonları
Zararlı içerik ve kişisel veri filtreleri (guardrails)
Laboratuvar: Şikayet metinlerini kategorilere ayırma

Modül 3

Watson Dil ve Konuşma Hizmetleri

Watson Natural Language Understanding ile varlık analizi
Watson Speech to Text ve Text to Speech hizmetleri
Özel dil modelleriyle alan terminolojisine uyarlama
Watson Discovery ile doküman keşfi ve içgörü çıkarımı
API anahtarı, hizmet kimlik bilgisi ve bölge seçimi
Laboratuvar: Çağrı merkezi kaydından konu ve duygu analizi

Modül 4

AutoAI ile Kodsuz Model Geliştirme

AutoAI deney akışı: veri hazırlama ve algoritma seçimi
Özellik mühendisliği ve hiperparametre optimizasyonu
Pipeline sıralama tablosu ve metrik karşılaştırması
En iyi modeli kaydetme ve dağıtım alanına yükleme
Laboratuvar: AutoAI ile kredi başvurusu risk modeli
Günün değerlendirmesi ve asistan ile yönetişim gününe köprü

Günün hedefiwatsonx Orchestrate ve Assistant ile dijital asistan senaryoları kurgulamak, RAG yaklaşımını uygulamak ve watsonx.governance ile modelleri izlenebilir biçimde yönetmek.

Modül 1

watsonx Assistant ve watsonx Orchestrate

Dijital asistan kavramı: niyet, eylem ve diyalog akışı
watsonx Assistant ile eylem tabanlı sohbet tasarımı
Konuşma arama (conversational search) özelliği
watsonx Orchestrate ile iş akışı otomasyonu ve ajanlar
Kanal entegrasyonu: web sohbeti, telefon ve Slack
Laboratuvar: İK izin talepleri için dijital asistan

Modül 2

watsonx ile RAG ve Veri Erişimi

Bilgi erişimi destekli üretim (RAG) mimarisi
Metin gömme modelleri ve vektör indeksi oluşturma
watsonx.data ile açık veri gölü mimarisine bakış
Kaynak gösterimi ve yanıt doğruluğunun değerlendirilmesi
Hassas veri maskeleme ve erişim yetkilendirmesi
Laboratuvar: Prosedür dokümanları için soru-cevap

Modül 3

watsonx.governance ile Yapay Zeka Yönetişimi

Yapay zeka yönetişimi neden gerekir? Risk ve güven
Model envanteri ve AI Factsheets ile dokümantasyon
Yanlılık, kayma ve kalite metriklerinin izlenmesi
Üretken YZ değerlendirmesi: halüsinasyon ve zararlı içerik
EU AI Act, ISO/IEC 42001 ve KVKK ile uyum eşleştirmesi
Demo: Kredi modeli için yanlılık ve kayma izleme paneli

Modül 4

Kurumsal Senaryo, Yol Haritası ve Kapanış

Kullanım senaryosu seçimi: değer, veri hazırlığı, risk
Hibrit dağıtım ve veri egemenliği kararları
Grup çalışması: watsonx ile uçtan uca çözüm taslağı
Grup sunumları ve eğitmen geri bildirimi
Eğitim değerlendirmesi, Soru-Cevap ve sertifika takdimi
IBM öğrenme kaynakları ve ileri eğitim önerileri

Eğitim Kazanımları

Platform Hakimiyeti — IBM Watson hizmetleri ile watsonx.ai, watsonx.data ve watsonx.governance bileşenlerinin rollerini açıklayabileceksiniz.
İstem Tasarımı — Prompt Lab'de Granite ve açık modellerle parametreleri ayarlayarak tutarlı çıktı veren istemler yazabileceksiniz.
Dil ve Konuşma — Watson NLU, Speech to Text ve Discovery hizmetleriyle metin ve ses verisinden içgörü çıkarabileceksiniz.
Kodsuz Modelleme — AutoAI ile tablo verisinde model geliştirip sonuçları karşılaştıracak ve en iyi modeli dağıtabileceksiniz.
Dijital Asistan — watsonx Assistant ve Orchestrate ile iş süreçlerini destekleyen eylem tabanlı asistanlar tasarlayabileceksiniz.
RAG Uygulaması — Kurum dokümanlarına dayalı, kaynak gösteren ve erişim yetkilerine saygılı bir RAG çözümü kurgulayabileceksiniz.
YZ Yönetişimi — watsonx.governance ile model envanteri, yanlılık ve kayma izlemesini içeren bir yönetişim akışı kurabileceksiniz.
Kurumsal Plan — Kurumunuz için veri egemenliği ve risk ölçütlerini gözeten somut bir watsonx kullanım senaryosu hazırlayacaksınız.

Kimler İçin Uygundur?

IBM teknolojileri kullanan kurumların BT ve veri ekipleri
çözüm mimarları
iş analistleri
müşteri deneyimi ekipleri ile uyum ve risk birimlerinde çalışan uzmanlar.

Sıkça Sorulan Sorular

IBM Watson Yapay Zeka Platformuna Giriş Eğitimi kimler için uygundur?

Program; IBM teknolojileri kullanan kurumların BT ve veri ekipleri, çözüm mimarları, iş analistleri, müşteri deneyimi ekipleri ile uyum ve risk birimlerindeki uzmanlar için tasarlanmıştır.

Eğitimde IBM Watson mı yoksa watsonx mi anlatılıyor?

Her ikisi de ele alınır. Watson NLU, Speech to Text ve Discovery gibi yerleşik hizmetlerin yanı sıra bu hizmetlerin yeni nesil çatısı olan watsonx.ai, watsonx.data, watsonx.governance ve watsonx Orchestrate bileşenleri işlenir.

Eğitim ne kadar sürer ve hangi formatta verilir?

Eğitim 2 tam gün ve 8 modülden oluşur. Kurumun tercihine göre Digital Vizyon Akademi sınıflarında, kurum lokasyonunda veya online olarak IBM Cloud laboratuvarlarıyla gerçekleştirilir.

Katılım için programlama bilgisi gerekiyor mu?

Hayır. Prompt Lab, AutoAI ve watsonx Assistant uygulamaları görsel arayüzlerle yürütülür. Temel veri kavramlarına aşinalık yeterlidir; Python örneklerini okuyabilmek ek avantaj sağlar.

Eğitim sonunda sertifika veriliyor mu, içerik kuruma uyarlanabilir mi?

Programı tamamlayan katılımcılar Digital Vizyon Akademi sertifikası alır. Kapalı kurum gruplarında laboratuvar senaryoları bankacılık, kamu veya telekom gibi sektörün ihtiyaçlarına göre uyarlanabilir.

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

IBM WATSON YAPAY ZEKA PLATFORMUNA GİRİŞ EĞİTİMİ