Yapay Zeka Projeleri Yönetimine Giriş Eğitimi

Eğitim Hakkında

Bu eğitim, klasik yazılım ve iş projelerini yöneten profesyonellerin yapay zeka projelerinin kendine özgü dinamiklerini tanıması ve bu projeleri doğru başlatması için tasarlanmış bir günlük giriş programıdır. Katılımcılar yapay zeka proje yaşam döngüsünü, ekip rollerini, veri bağımlılığını, başarı ölçütlerini ve temel riskleri öğrenerek kendi projeleri için başlangıç kanvası hazırlar.

Neden Bu Eğitim?

Farkı Anlayın. Yapay zeka projelerinin deneysel yapısını, veri bağımlılığını ve belirsizliğini klasik projelerden ayırt edin.

Erken Uyarıları Görün. Veri yetersizliği, belirsiz hedef ve pilotta takılma gibi başarısızlık sinyallerini proje başında fark edin.

Hemen Uygulanabilir. Eğitimden kendi projeniz için doldurulmuş bir başlangıç kanvası ve kontrol listesiyle ayrılın.

“Başarılı yapay zeka projeleri güçlü algoritmalarla değil, net tanımlanmış bir problem ve doğru kurulmuş bir ekiple başlar.”

Ön Koşullar

Proje Deneyimi — Bir proje veya iş geliştirme sürecinde yönetici ya da ekip üyesi olarak yer almış olmak.
Teknik Şart Yok — Programlama, istatistik veya makine öğrenmesi bilgisi gerekmez; kavramlar sade anlatılır.
Temel YZ Farkındalığı — Üretken yapay zeka araçlarını duymuş veya denemiş olmak tartışmalara katkı sağlar.
Proje Fikri — Kanvas atölyesinde kullanmak üzere kurumunuzda değerlendirilen bir yapay zeka fikri.

Eğitim İçeriği

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

Günün hedefiYapay zeka projelerinin yaşam döngüsünü ve klasik projelerden farklarını kavramak, ekip ve başarı ölçütlerini belirlemek, kendi projesinin başlangıç kanvasını hazırlamak.

Modül 1

Yapay Zeka Projelerini Farklı Kılan Nedir?

Makine öğrenmesi ve üretken YZ projelerinin temel türleri
Deterministik yazılım ile olasılıksal model farkı
Veri bağımlılığı, deneysellik ve belirsiz sonuç
YZ projelerinin pilot aşamasında takılma nedenleri
Kural tabanlı çözüm mü, yapay zeka mı? Karar ölçütleri
Vaka tartışması: Beklentiyi karşılamayan bir YZ projesi

Modül 2

Yaşam Döngüsü, Roller ve Ekip Yapısı

CRISP-DM ile iş anlayışından canlıya geçişe aşamalar
Kavram kanıtı (PoC), pilot ve ölçekleme ayrımı
Veri bilimci, ML mühendisi ve veri mühendisi rolleri
İş birimi, alan uzmanı ve ürün sahibinin sorumlulukları
MLOps ve modelin canlıda izlenmesi ihtiyacı
Uygulama: Örnek proje için RACI matrisi oluşturma

Modül 3

Kapsam, Veri Hazırlığı ve Başarı Ölçütleri

İş problemini ölçülebilir hedefe dönüştürme
Teknik metrik ile iş KPI'ı arasındaki bağ
Veri erişimi, kalitesi ve etiketleme ihtiyacı
Zaman ve bütçe tahmininde deneysel payı yönetme
Paydaş beklentileri ve doğru iletişim dili
Atölye: Üç proje fikri için başarı ölçütü tanımlama

Modül 4

Riskler, Yönetişim, Kanvas ve Kapanış

Önyargı, halüsinasyon, gizlilik ve güvenlik riskleri
KVKK ve AB Yapay Zeka Yasası'nın projelere etkisi
Atölye: Kendi projeniz için YZ proje kanvası
Kanvas sunumları ve kolaylaştırıcı geri bildirimi
Eğitim değerlendirmesi ve interaktif Soru-Cevap
Sertifika takdimi ve ileri eğitim önerileri

Eğitim Kazanımları

Proje Türleri — Makine öğrenmesi ve üretken yapay zeka projelerinin türlerini ve klasik projelerden farklarını açıklayabileceksiniz.
Yaşam Döngüsü — CRISP-DM aşamalarını ve PoC, pilot ve ölçekleme geçişlerini proje planınıza yansıtabileceksiniz.
Doğru Ekip — Veri, teknik ve iş rollerini tanımlayarak yapay zeka projesi için dengeli bir ekip yapısı kurabileceksiniz.
Başarı Ölçütleri — İş hedeflerini ölçülebilir KPI'lara ve bunları destekleyen teknik metriklere dönüştürebileceksiniz.
Veri Farkındalığı — Veri erişimi, kalitesi ve etiketleme ihtiyaçlarını proje başında sorgulayarak gecikmeleri önleyebileceksiniz.
Risk Tespiti — Önyargı, gizlilik, güvenlik ve düzenleyici riskleri proje başlangıcında belirleyip önlem planlayabileceksiniz.
Paydaş İletişimi — Olasılıksal sonuçları ve belirsizliği yöneticilere ve iş birimlerine gerçekçi bir dille aktarabileceksiniz.
Proje Kanvası — Kendi yapay zeka fikriniz için hedef, veri, ekip ve riskleri içeren bir başlangıç kanvası hazırlayacaksınız.

Kimler İçin Uygundur?

Proje yöneticileri
PMO uzmanları
ürün sahipleri
iş analistleri ile yapay zeka projelerinde ilk kez görev alacak birim yöneticileri ve takım liderleri.

Sıkça Sorulan Sorular

Yapay Zeka Projeleri Yönetimine Giriş Eğitimi kimler için uygundur?

Program; proje yöneticileri, PMO uzmanları, ürün sahipleri, iş analistleri ile kurumunda ilk kez bir yapay zeka projesinde görev alacak birim yöneticileri ve takım liderleri için tasarlanmıştır.

Eğitim ne kadar sürer ve hangi formatta verilir?

Eğitim 1 tam gün ve 4 modülden oluşur. Kavramsal çerçeve, gerçek proje vakaları ve proje kanvası atölyesi dengeli bir akışla işlenir; yüz yüze veya online olarak verilebilir.

Teknik bilgi veya kodlama deneyimi gerekli mi?

Hayır. Programlama, istatistik veya makine öğrenmesi bilgisi gerekmez. Proje yönetimi veya iş geliştirme deneyimi yeterlidir; teknik kavramlar yönetici diliyle açıklanır.

Bu eğitimden sonra hangi programlar önerilir?

Daha derin bir yetkinlik için Yapay Zeka Proje Planlama ve Fizibilite, Çevik Yaklaşım ve Yapay Zeka Proje Yönetimi ile Yapay Zeka Ürün Yönetimi eğitimleri bu programın doğal devamı niteliğindedir.

Eğitim sonunda sertifika veriliyor mu?

Evet. Programı tamamlayan katılımcılar Digital Vizyon Akademi sertifikası alır. Katılımcılar ayrıca atölyede hazırladıkları proje kanvası ve başlangıç kontrol listesini kurumlarına götürür.

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