Yapay Zeka ile Doğal Dil Üretimi Eğitimi

Eğitim Hakkında

Bu eğitim, yapay zeka ile rapor, özet, ürün açıklaması, müşteri yazışması ve veri yorumu gibi metinleri otomatik, tutarlı ve doğrulanabilir biçimde üretmek isteyen ekipler için tasarlanmış uygulamalı bir programdır. Katılımcılar doğal dil üretimi (NLG) yaklaşımlarını, kontrollü üretim tekniklerini, olgusal doğruluk denetimini ve metin kalitesi değerlendirmesini uygular.

Neden Bu Eğitim?

Veriden Anlatıya. Tablo ve göstergeleri, karar vericilerin hızla okuyabileceği yorumlu metinlere otomatik olarak dönüştürün.

Kontrollü Üretim. Üslup, uzunluk, terminoloji ve format kurallarına uyan, marka ve kurum diliyle tutarlı metinler üretin.

Doğrulanabilir Çıktı. Üretilen metindeki sayıları ve iddiaları kaynak veriyle karşılaştıran denetim adımlarıyla hataları yakalayın.

“Otomatik üretilen bir metnin değeri akıcılığıyla değil, okuyanın ona güvenerek karar verebilmesiyle ölçülür.”

Ön Koşullar

Temel Python — Python ile değişken, döngü ve fonksiyon kullanabilmek; pandas ile tablo okuyabilmek.
Veri Okuryazarlığı — Temel istatistik göstergelerini, tabloları ve grafikleri yorumlayabilecek düzeyde bilgi.
Üretken YZ Deneyimi — ChatGPT, Claude veya Gemini gibi bir aracı iş amaçlı metin üretiminde kullanmış olmak.
Çalışma Ortamı — Python 3 ve Jupyter kurulu bilgisayar veya bulut not defteri; model erişimi eğitimde sağlanır.

Eğitim İçeriği

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

Günün hedefiŞablon tabanlı yaklaşımlardan büyük dil modellerine NLG yöntemlerini tanımak, üretim parametrelerini kavramak ve üslup, uzunluk ve format kontrolü sağlamak.

Modül 1

Doğal Dil Üretimine Giriş

Doğal dil üretimi (NLG) ve doğal dil anlamanın farkı
İçerik belirleme, belge planlama ve yüzey gerçekleştirme
Kural ve şablon tabanlı sistemlerin güçlü yönleri
Sinir ağı tabanlı üretimden büyük dil modellerine geçiş
Kullanım alanları: rapor, özet, yazışma, ürün metni
Vaka: Borsa bülteni otomasyonunda şablon ile LLM kıyası

Modül 2

Şablon Tabanlı Üretim ve Hibrit Yaklaşım

Jinja2 ile koşullu ve değişkenli metin şablonları
Türkçede ek uyumu, çoğul ve sayı ifadelerinin yönetimi
Şablonun kesinliği ile modelin akıcılığını birleştirme
Hangi bölüm şablonla, hangisi modelle üretilmeli?
Şablon kütüphanesinin bakımı ve sürümlenmesi
Laboratuvar: Satış tablosundan şablonla performans metni

Modül 3

Dil Modelleriyle Üretim Parametreleri

Sonraki token tahmini ve olasılıksal üretim mantığı
Sıcaklık, top-p ve maksimum uzunluk ayarlarının etkisi
Açgözlü, ışın araması ve örnekleme stratejileri
Tekrar, kopukluk ve uydurma bilgi riskleri
Belirleyicilik ihtiyacına göre parametre seçimi
Laboratuvar: Parametrelerin çıktı çeşitliliğine etkisi

Modül 4

Üslup, Ton ve Format Kontrolü

Kurum dili ve üslup rehberini istem talimatına dönüştürme
Hedef okuyucuya göre sadeleştirme ve teknik düzey ayarı
Örnek metinlerle üslup aktarımı (few-shot)
JSON ve bölümlü şablonla yapılandırılmış çıktı
Atölye: Aynı içeriği üç farklı kitleye yazdırma
Günün değerlendirmesi ve uygulama alanları gününe köprü

Günün hedefiUzun belgeleri güvenilir biçimde özetlemek, yapılandırılmış veriden yorumlu metinler üretmek, rapor otomasyonu kurmak ve çok dilli üretim senaryolarını uygulamak.

Modül 1

Özetleme Teknikleri

Çıkarımsal ve soyutlayıcı özetleme yaklaşımları
Uzun belgelerde map-reduce ve yinelemeli özetleme
Yönetici özeti, madde listesi ve karar notu formatları
Toplantı dökümü ve çağrı kaydı özetleme senaryoları
Özetin kaynağa sadakatini koruma teknikleri
Laboratuvar: 80 sayfalık raporun kademeli özetlenmesi

Modül 2

Veriden Metne (Data-to-Text) Üretim

Tablodan içerik seçimi: önemli değişim ve anomaliler
Sayıların önceden hesaplanıp modele hazır verilmesi
Karşılaştırma, trend ve neden-sonuç anlatımı
Grafik ve gösterge panosu için otomatik yorum metni
Hesaplama işini koda, anlatımı modele bırakma ilkesi
Laboratuvar: Aylık KPI tablosundan yönetim yorumu

Modül 3

Rapor ve Yazışma Otomasyonu

Çok bölümlü rapor planı ve bölüm bazlı üretim
python-docx ile Word raporu oluşturma
Müşteri yazışmalarında kişiselleştirme ve kurallar
Toplu üretimde kuyruk, maliyet ve hata yönetimi
İnsan onayı ve düzenleme adımının akışa eklenmesi
Laboratuvar: Şube performans raporlarının toplu üretimi

Modül 4

Çok Dilli ve Kanal Odaklı Üretim

Türkçe ve İngilizce eş zamanlı içerik üretimi
Makine çevirisi ile doğrudan hedef dilde üretim kıyası
Terim sözlüğü ile terminoloji tutarlılığı
E-ticaret ürün açıklaması ve katalog metinleri
Atölye: Ürün özelliklerinden çok dilli açıklama seti
Günün özeti ve kalite ile doğruluk gününe hazırlık

Günün hedefiÜretilen metinlerin kalitesini otomatik ve insan değerlendirmesiyle ölçmek, olgusal hataları yakalamak, etik ve yasal gereklilikleri uygulamak ve rapor projesini sunmak.

Modül 1

Üretilen Metnin Değerlendirilmesi

ROUGE ve BERTScore gibi otomatik metriklerin sınırları
Akıcılık, tutarlılık, kapsam ve sadakat ölçütleri
İnsan değerlendirmesi rubriği ve puanlayıcı uyumu
Modelle değerlendirme (LLM-as-a-judge) kullanımı
Türkçe okunabilirlik ve sadelik kontrolleri
Laboratuvar: Özet kalitesi için değerlendirme paketi

Modül 2

Olgusal Doğruluk ve Hata Önleme

Halüsinasyon türleri: uydurma sayı, varlık ve iddia
Metindeki sayıların kaynak veriyle otomatik eşleştirilmesi
İddia çıkarımı ve kaynakla doğrulama döngüsü
Kurala dayalı kontroller: tarih, birim ve yüzde tutarlılığı
Riskli ifadeler için insan inceleme eşikleri
Laboratuvar: KPI yorumunda sayı doğrulama katmanı

Modül 3

Etik, Şeffaflık ve Hukuki Çerçeve

EU AI Act kapsamında yapay içerik şeffaflık yükümlülüğü
Yapay zeka ile üretilmiş içeriğin etiketlenmesi
Telif, kaynak kullanımı ve özgünlük soruları
KVKK açısından kişisel veri içeren metin üretimi
Yanlı, ayrımcı veya yanıltıcı anlatımın önlenmesi
Tartışma: Otomatik metinde sorumluluk kimde?

Modül 4

Rapor Otomasyon Projesi ve Kapanış

Grup projesi: veri, şablon, model ve doğrulama hattı
Proje sunumları ve kalite değerlendirme sonuçları
Kurumsal metin üretimi otomasyon yol haritası
Eğitim değerlendirmesi ve interaktif Soru-Cevap
Sertifika takdimi ve proje not defterlerinin teslimi
İleri öğrenme kaynakları ve kapanış oturumu

Eğitim Kazanımları

NLG Yaklaşımları — Şablon tabanlı, model tabanlı ve hibrit metin üretimi yaklaşımlarını senaryoya göre seçebileceksiniz.
Üretim Kontrolü — Parametreler, örnekler ve format kurallarıyla üslup, uzunluk ve yapısı tutarlı metinler üretebileceksiniz.
Güvenilir Özetleme — Uzun rapor, toplantı ve yazışmaları kaynağa sadık kalarak farklı formatlarda özetleyebileceksiniz.
Veriden Metne — KPI tabloları ve analiz sonuçlarından karar vericilere yönelik yorumlu anlatılar oluşturabileceksiniz.
Rapor Otomasyonu — Python ile çok bölümlü raporların ve kişiselleştirilmiş yazışmaların toplu üretimini kurgulayabileceksiniz.
Çok Dilli İçerik — Terim sözlüğü desteğiyle Türkçe ve yabancı dillerde tutarlı ürün ve kurum metinleri üretebileceksiniz.
Olgusal Denetim — Üretilen metindeki sayı ve iddiaları kaynak veriyle karşılaştıran otomatik doğrulama adımları kuracaksınız.
Etik ve Şeffaflık — Yapay içerik etiketleme, telif ve KVKK gerekliliklerini metin üretimi süreçlerine yansıtabileceksiniz.

Kimler İçin Uygundur?

Veri ve raporlama analistleri
iş zekası ekipleri
içerik teknolojisi uzmanları
yazılım geliştiriciler ile rapor ve yazışma üretimini otomatikleştirmek isteyen birimler.

Sıkça Sorulan Sorular

Yapay Zeka ile Doğal Dil Üretimi Eğitimi kimler için uygundur?

Program; periyodik rapor, yönetici özeti, müşteri yazışması veya ürün metni üreten veri analistleri, iş zekası ve raporlama ekipleri, içerik teknolojisi uzmanları ve bu süreçleri otomatikleştirecek yazılım geliştiriciler için tasarlanmıştır.

Doğal dil üretimi (NLG) nedir?

Doğal dil üretimi; tablo, veritabanı kaydı veya uzun belge gibi girdilerden insanların okuyabileceği metinleri otomatik olarak oluşturma alanıdır. Şablon tabanlı sistemlerden büyük dil modellerine kadar farklı yaklaşımlar kullanılır.

Eğitim ne kadar sürer ve hangi konuları kapsar?

Eğitim 3 tam gün ve 12 modülden oluşur. İlk gün NLG temelleri ve kontrollü üretim, ikinci gün özetleme, veriden metne üretim ve rapor otomasyonu, üçüncü gün kalite değerlendirmesi, olgusal doğrulama, etik ve proje işlenir.

Üretilen metinlerdeki hatalı sayı ve bilgiler nasıl önleniyor?

Eğitimde hesaplamaların kodla yapılıp modele hazır verilmesi, metindeki sayıların kaynak veriyle otomatik eşleştirilmesi, iddia doğrulama döngüleri ve riskli çıktılarda insan onayı gibi katmanlı kontrol yöntemleri uygulamalı olarak kurulur.

Katılım için ön koşul var mı, sertifika veriliyor mu?

Temel Python ve pandas bilgisi ile üretken yapay zeka araçlarını kullanmış olmak yeterlidir; derin öğrenme bilgisi gerekmez. 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 DOĞAL DİL ÜRETİMİ EĞİTİMİ

Eğitim Hakkında

Neden Bu Eğitim?

Ön Koşullar

Eğitim İçeriği

Doğal Dil Üretimine Giriş

Şablon Tabanlı Üretim ve Hibrit Yaklaşım

Dil Modelleriyle Üretim Parametreleri

Üslup, Ton ve Format Kontrolü

Özetleme Teknikleri

Veriden Metne (Data-to-Text) Üretim

Rapor ve Yazışma Otomasyonu

Çok Dilli ve Kanal Odaklı Üretim

Üretilen Metnin Değerlendirilmesi

Olgusal Doğruluk ve Hata Önleme

Etik, Şeffaflık ve Hukuki Çerçeve

Rapor Otomasyon 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