Yapay Zeka ve Veri Gizliliği Eğitimi

Eğitim Hakkında

Bu eğitim, yapay zeka sistemlerinin eğitiminde, kullanımında ve üçüncü taraf araçlarla entegrasyonunda ortaya çıkan kişisel veri risklerini tanımak ve yönetmek isteyen profesyoneller için tasarlanmıştır. Program; KVKK ve GDPR yükümlülüklerini, veri koruma etki değerlendirmesini, anonimleştirme gibi teknik önlemleri ve çalışan verisi içeren İK senaryolarını uygulamalı olarak ele alır.

Neden Bu Eğitim?

Mevzuata Hakimiyet. KVKK, GDPR ve AB Yapay Zeka Yasası'nın yapay zeka projelerine yansıyan yükümlülüklerini bir arada görün.

Tasarımdan Gizlilik. Veri minimizasyonu, anonimleştirme ve erişim kontrolünü yapay zeka projelerinin en başına yerleştirin.

İK Senaryoları. Aday ve çalışan verisiyle çalışan yapay zeka uygulamalarındaki gizlilik risklerini somut örneklerle yönetin.

“Güvenilir yapay zeka, kişisel verinin değerini bilen ve onu tasarımın ilk adımından itibaren koruyan kurumlarda mümkün olur.”

Ön Koşullar

Kişisel Veri Süreçleri — Görevinizde kişisel veri işleyen süreçlere dahil olmak veya bu süreçleri denetlemek.
KVKK Temel Bilgisi — KVKK'nın temel kavramlarına aşinalık avantajdır; eğitimde kısa bir hatırlatma yapılır.
Temel YZ Farkındalığı — Üretken yapay zeka araçlarını tanımak yeterlidir; teknik model bilgisi gerekmez.
Kodlama Gerekmez — Teknik önlemler demolarla ve karar verici bakışıyla anlatılır; programlama aranmaz.

Eğitim İçeriği

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

Günün hedefiYapay zeka yaşam döngüsündeki kişisel veri risklerini tanımak, KVKK ve GDPR yükümlülüklerini uygulamak, teknik önlemleri seçmek ve etki değerlendirmesi yapmak.

Modül 1

Yapay Zeka Yaşam Döngüsünde Kişisel Veri

Eğitim verisi, istem (prompt) ve çıktılarda kişisel veri
Model ezberlemesi ve eğitim verisinin sızma riski
Çıkarım yoluyla hassas bilgi üretilmesi tehlikesi
Gölge YZ: onaysız araçlara kurumsal veri girilmesi
İK örnekleri: özgeçmiş, performans ve sağlık verileri
Vaka: Sohbet aracına yüklenen gizli belge olayı

Modül 2

KVKK, GDPR ve Yapay Zeka

KVKK genel ilkeleri ve işleme şartlarının YZ'ye uygulanması
Aydınlatma yükümlülüğü ve açık rızanın sınırları
Özel nitelikli kişisel veriler ve ek önlemler
Yurt dışına veri aktarımı ve bulut tabanlı YZ hizmetleri
Otomatik karar verme: KVKK itiraz hakkı ve GDPR 22. madde
KVK Kurumu yapay zeka tavsiyeleri ve EU AI Act ilişkisi

Modül 3

Teknik ve İdari Gizlilik Önlemleri

Tasarımdan ve varsayılan olarak gizlilik ilkeleri
Anonimleştirme, takma adlandırma ve maskeleme farkı
Sentetik veri, diferansiyel gizlilik ve federe öğrenme
Kurumsal YZ lisanslarında veri saklama ve eğitim ayarları
Kişisel veri tespiti için Microsoft Presidio gibi araçlar
Demo: Belgelerden kişisel verinin otomatik ayıklanması

Modül 4

Etki Değerlendirmesi, Politika ve Kapanış

Veri koruma etki değerlendirmesi (DPIA) adımları
Atölye: İK sohbet asistanı için DPIA taslağı hazırlama
Tedarikçi sözleşmesi: veri işleyen ve alt işleyen hükümleri
Veri ihlali durumunda Kurul'a 72 saat içinde bildirim
Kurum içi YZ kullanım ve veri sınıflandırma politikası
Eğitim değerlendirmesi, Soru-Cevap ve sertifika takdimi

Eğitim Kazanımları

Risk Tespiti — Yapay zekanın eğitim, kullanım ve entegrasyon aşamalarında ortaya çıkan kişisel veri risklerini tespit edebileceksiniz.
KVKK Uygulaması — İşleme şartları, aydınlatma ve özel nitelikli veri kurallarını yapay zeka projelerine uygulayabileceksiniz.
Veri Aktarımı — Bulut tabanlı yapay zeka hizmetlerinde yurt dışına veri aktarımı gerekliliklerini değerlendirebileceksiniz.
Otomatik Kararlar — Otomatik karar süreçlerinde itiraz hakkı ve insan müdahalesi gerekliliklerini süreçlere yansıtabileceksiniz.
Teknik Önlemler — Anonimleştirme, maskeleme ve sentetik veri gibi önlemlerden senaryoya uygun olanı seçebileceksiniz.
Etki Değerlendirmesi — Kişisel veri işleyen bir yapay zeka uygulaması için veri koruma etki değerlendirmesi hazırlayabileceksiniz.
Tedarikçi Kontrolü — Yapay zeka tedarikçi sözleşmelerinde veri saklama, işleme ve alt işleyen hükümlerini denetleyebileceksiniz.
İhlal Yönetimi — Yapay zeka kaynaklı veri ihlallerinde bildirim ve müdahale adımlarını doğru sırayla uygulayabileceksiniz.

Kimler İçin Uygundur?

KVKK ve veri koruma sorumluları
İK profesyonelleri
hukuk ve uyum uzmanları
bilgi güvenliği ekipleri ile kişisel veri işleyen yapay zeka projelerinde görev alan ekipler.

Sıkça Sorulan Sorular

Yapay Zeka ve Veri Gizliliği Eğitimi kimler için uygundur?

Program; KVKK ve veri koruma sorumluları, İK profesyonelleri, hukuk ve uyum uzmanları, bilgi güvenliği ekipleri ve kişisel veri işleyen yapay zeka projelerinde görev alan çalışanlar için tasarlanmıştır.

Eğitim ne kadar sürer ve hangi formatta verilir?

Eğitim 1 tam gün ve 4 modülden oluşur. Mevzuat çerçevesi, teknik demolar ve veri koruma etki değerlendirmesi atölyesi içerir; yüz yüze veya online olarak gerçekleştirilebilir.

Çalışanların ChatGPT gibi araçlara kurumsal veri girmesi KVKK açısından risk midir?

Evet. Kişisel verilerin onaysız araçlara girilmesi hukuka aykırı işleme ve yurt dışına aktarım gibi sonuçlar doğurabilir. Eğitimde kurumsal lisans ayarları, veri sınıflandırma, kullanım politikası ve maskeleme önlemleri ele alınır.

Eğitim için hukuk veya teknik altyapı gerekiyor mu?

Hayır. KVKK'nın temel kavramlarına aşinalık avantaj sağlar ancak zorunlu değildir; eğitimde kısa bir hatırlatma yapılır. Teknik önlemler kodlama gerektirmeden demolarla anlatılır.

Eğitim sonunda sertifika veriliyor mu?

Evet. Eğitimi tamamlayan katılımcılar Digital Vizyon Akademi sertifikası alır. Atölyede kullanılan veri koruma etki değerlendirmesi şablonu ve tedarikçi kontrol listesi 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