Yapay zekânın bütün alanları

Yapay Zekâ Eğitimleri

Yapay zekânın bütün alanlarını keşfedin: üretken YZ, makine öğrenmesi, dijital üretim, yazılım, agent’lar, hukuk ve sektör uygulamaları. 12 konu alanındaki 60 modülden hedefinize uygun eğitim rotasını oluşturun.

Planlamada bir eğitim günü, molalar ve öğle arası hariç 5 net saat olarak baz alınmıştır. Örnek akış: 09.30–16.00, toplam 90 dakika ara. Günlük süre ve saatler kurumun ihtiyacına ve takvimine göre birlikte netleştirilir.

Yapay zekânın bütün alanları

Bir konu alanı seçerek modüllerini inceleyin. Katalog, hazır paketlerin ötesinde bağımsız eğitimler ve derinleşme laboratuvarları da içerir.

Hazır eğitim rotaları

1 gün genel bakış, 2 gün üretken YZ uygulamaları, 5 gün geniş kapsamlı YZ programı. Her rota kendi günlük akışına ve hedef kitlesine sahiptir.

1 gün5 saat · net eğitim

Yapay Zekâya Genel Bakış

YZ’nin ana alanlarını, üretken modelleri ve araç ekosistemini tanıyın. İstem yazmayı deneyin; güvenli kullanım ve kişisel öğrenme rotanızı belirleyin.

Kimler için?: YZ dünyasını anlamak isteyen profesyoneller, yöneticiler, eğitimciler ve başlangıç seviyesindeki ekipler.
Ön koşul: Temel bilgisayar kullanımı. Kodlama bilgisi gerekmez.
Hedef çıktı: YZ alanları haritası, denenmiş bir istem, güvenli kullanım kontrol listesi ve kişisel öğrenme planı.

Günlük akışı incele

Gün 1 · YZ dünyası, araçlar ve güvenli başlangıç

5 saat · net eğitim

YZ okuryazarlığı ve gelişimi30 dk · Kavram ve tartışma
Yapay zekâ alanları ve temel kavramlar30 dk · Kavram ve tartışma
Büyük dil modelleri nasıl çalışır?30 dk · Gösterim ve değerlendirme
Temel prompt engineering atölyesi1 saat · Yönlendirilmiş uygulama
YZ araç ekosistemi ve çok biçimli kullanım45 dk · Gösterim ve değerlendirme
Güvenli kullanım, kaynak ve çıktı kontrolü45 dk · Yönlendirilmiş uygulama
YZ ile değişen işler ve kullanım senaryoları30 dk · Kavram ve tartışma
Kişisel uygulama ve öğrenme rotası30 dk · Yönlendirilmiş uygulama

Araç seçenekleri

Konu haritası, beyaz tahta veya Miro; basılı şablon alternatifi
İzinli bir asistan: ChatGPT, Claude, Gemini veya Microsoft 365 Copilot; görev ve hesap erişimine göre seçim
Eğitmenin hazırladığı görsel, video ve ses örnekleri; canlı üretim kotasına göre kısa gösterim
Hazır değerlendirme, kaynak ve güvenli kullanım kontrol listeleri
Word veya Google Docs

2 gün10 saat · net eğitim

Uygulamalı Üretken Yapay Zekâ

Metin ve ileri istem uygulamalarından görsel, video, müzik/ses, web ve mobil tasarıma uzanan yaratıcı rota. Video ve ses oturumları eğitmen gösterimi ve çıktı değerlendirmesidir; daha uzun üretim çalışmaları ayrıca seçilebilir.

Kimler için?: İçerik üreticileri, pazarlama ve iletişim ekipleri, eğitimciler, girişimciler ve yaratıcı işlerde YZ kullanacak profesyoneller.
Ön koşul: Temel dijital araç kullanımı; hazır brief ve izinli hesaplar. Video/ses gösterimleri için herkesin ücretli hesap açması gerekmez.
Hedef çıktı: İstem seti, metin ve görsel taslakları, değerlendirilen video/ses örnekleri, web ve mobil ekran taslakları; seçilen tek çıktının iyileştirilmesi.

Günlük akışı incele

Gün 1 · Üretken YZ, istem ve içerik temeli

5 saat · net eğitim

YZ okuryazarlığı ve gelişimi30 dk · Kavram ve tartışma
Büyük dil modelleri nasıl çalışır?30 dk · Gösterim ve değerlendirme
Temel prompt engineering atölyesi1 saat · Yönlendirilmiş uygulama
Güvenli kullanım, kaynak ve çıktı kontrolü45 dk · Yönlendirilmiş uygulama
Metin, iletişim ve içerik üretimi1 saat · Yönlendirilmiş uygulama
İleri istem, görev zinciri ve istem kütüphanesi1 saat 15 dk · Yönlendirilmiş uygulama

Gün 2 · Görsel, video, ses, web ve mobil keşfi

5 saat · net eğitim

Görsel üretimi ve görsel istemler45 dk · Yönlendirilmiş uygulama
Video üretimi ve storyboard45 dk · Gösterim ve değerlendirme
Müzik, ses ve seslendirme45 dk · Gösterim ve değerlendirme
YZ ile web arayüzü tasarımı1 saat · Yönlendirilmiş uygulama
YZ ile mobil uygulama tasarımı1 saat · Yönlendirilmiş uygulama
Yaratıcı mini proje ve revizyon45 dk · Yönlendirilmiş uygulama

Araç seçenekleri

Konu haritası, beyaz tahta veya Miro; basılı şablon alternatifi
İzinli bir asistan: ChatGPT, Claude, Gemini veya Microsoft 365 Copilot; görev ve hesap erişimine göre seçim
Hazır değerlendirme, kaynak ve güvenli kullanım kontrol listeleri
Word veya Google Docs
Canva veya izinli görsel üretim aracı; mevcut lisans ve üretim kotası
Kling veya izinli video üretim aracı; hazırlanmış storyboard, kısa klip ve üretim kotası
Eğitmenin hazırladığı görsel, video ve ses örnekleri; canlı üretim kotasına göre kısa gösterim
Suno ile müzik veya izinli bir TTS aracıyla seslendirme; ses sahibi/telif izinleri ve kota
Figma veya Google Stitch; hazır web/mobil brief’i ve erişilebilirlik kontrol listesi
Seçilen metin, görsel, ses, video veya arayüz çıktısı için tek araç ve hazır brief

5 gün25 saat · net eğitim

Yapay Zekâ 360°: Temellerden Uygulamaya

YZ haritasını teknik temeller, yaratıcı araçlar, kodlama, otomasyon, veri, endüstri, hukuk ve etik ile birleştirin. Son gün strateji, Türkiye ekosistemi ve sınırları belirli bir ekip projesi üzerinde çalışın.

Kimler için?: Geniş YZ perspektifi isteyen yöneticiler, uzmanlar, teknoloji ve iş ekipleri; hangi alanda derinleşeceğine karar verecek katılımcılar.
Ön koşul: Temel bilgisayar ve dijital araç kullanımı. Teknik konular kavram/gösterim düzeyindedir; kodlama gerektiren laboratuvarlar ayrıca seçilir.
Hedef çıktı: Teknik ve kurumsal YZ alanlarını karşılaştırma, küçük uygulama çıktıları, ekip çözüm taslağı/prototipi ve 30–60–90 günlük öğrenme veya pilot yol haritası.

Günlük akışı incele

Gün 1 · YZ dünyası, araçlar ve güvenli başlangıç

5 saat · net eğitim

YZ okuryazarlığı ve gelişimi30 dk · Kavram ve tartışma
Yapay zekâ alanları ve temel kavramlar30 dk · Kavram ve tartışma
Büyük dil modelleri nasıl çalışır?30 dk · Gösterim ve değerlendirme
Temel prompt engineering atölyesi1 saat · Yönlendirilmiş uygulama
YZ araç ekosistemi ve çok biçimli kullanım45 dk · Gösterim ve değerlendirme
Güvenli kullanım, kaynak ve çıktı kontrolü45 dk · Yönlendirilmiş uygulama
YZ ile değişen işler ve kullanım senaryoları30 dk · Kavram ve tartışma
Kişisel uygulama ve öğrenme rotası30 dk · Yönlendirilmiş uygulama

Gün 2 · Makine öğrenmesi, derin öğrenme, NLP ve görü

5 saat · net eğitim

Makine öğrenmesine giriş45 dk · Kavram ve tartışma
ML algoritmaları ve problem–model uyumu1 saat · Gösterim ve değerlendirme
Derin öğrenme ve sinir ağları45 dk · Gösterim ve değerlendirme
Modern DL mimarileri ve üretken modeller45 dk · Kavram ve tartışma
NLP, dil ve konuşma teknolojileri45 dk · Gösterim ve değerlendirme
Computer Vision ve görsel YZ1 saat · Gösterim ve değerlendirme

Gün 3 · Üretken YZ, bilgi asistanı, otomasyon ve kodlama

5 saat · net eğitim

NotebookLM ile bilgi yönetimi ve asistanlar45 dk · Gösterim ve değerlendirme
Görsel üretimi ve görsel istemler45 dk · Yönlendirilmiş uygulama
Video üretimi ve storyboard45 dk · Gösterim ve değerlendirme
n8n ile YZ destekli iş otomasyonu1 saat · Yönlendirilmiş uygulama
Kod asistanları ve vibe coding gösterimi1 saat · Gösterim ve değerlendirme
AI agent’lar, araçlar ve çoklu agent sistemleri45 dk · Gösterim ve değerlendirme

Gün 4 · Veri, endüstri, siber güvenlik, hukuk ve etik

5 saat · net eğitim

Big Data ve veri mimarileri45 dk · Kavram ve tartışma
IoT, Edge AI ve cihaz üzerinde YZ45 dk · Kavram ve tartışma
Dijital ikizler, VR/AR ve robotik45 dk · Gösterim ve değerlendirme
Siber savunmada yapay zekâ45 dk · Gösterim ve değerlendirme
YZ sistemlerinin güvenliği30 dk · Kavram ve tartışma
YZ etiği ve güvenilir yapay zekâ45 dk · Kavram ve tartışma
YZ’nin hukuki boyutu ve fikri mülkiyet45 dk · Kavram ve tartışma

Gün 5 · Politika, Türkiye ekosistemi, strateji ve proje

5 saat · net eğitim

Kurumsal YZ politikası ve yönetişim45 dk · Yönlendirilmiş uygulama
Araç, lisans, maliyet ve kaynak seçimi30 dk · Yönlendirilmiş uygulama
Kurumsal YZ stratejisi ve iş değeri30 dk · Yönlendirilmiş uygulama
Türkiye YZ ekosistemi ve güncel yönelimler45 dk · Kavram ve tartışma
Ekip projesi: YZ fikrinden çözüm taslağına2 saat · Yönlendirilmiş uygulama
Proje değerlendirmesi ve 30–60–90 gün planı30 dk · Yönlendirilmiş uygulama

Araç seçenekleri

Konu haritası, beyaz tahta veya Miro; basılı şablon alternatifi
İzinli bir asistan: ChatGPT, Claude, Gemini veya Microsoft 365 Copilot; görev ve hesap erişimine göre seçim
Eğitmenin hazırladığı görsel, video ve ses örnekleri; canlı üretim kotasına göre kısa gösterim
Hazır değerlendirme, kaynak ve güvenli kullanım kontrol listeleri
Word veya Google Docs
Hazır veri/grafikler ve etkileşimli sınıflandırma, regresyon ve kümeleme örnekleri
Python, Jupyter ve scikit-learn; hazır, lisansı uygun örnek veri
Sinir ağı görselleri ve hazırlanmış PyTorch veya TensorFlow örneği; CPU veya önceden sağlanan ortam
Hugging Face model kartları ve lisansı kontrol edilmiş açık ağırlıklı model örnekleri
Hazır Türkçe/çok dilli metin, embedding, duygu analizi ve konuşma işleme örnekleri
OpenCV veya hazır görüntü modeli; izinli görseller, OCR/nesne algılama örnekleri
Gemini Notebook (NotebookLM) veya izinli bir kaynaklı bilgi aracı; hazırlanmış belge seti
Canva veya izinli görsel üretim aracı; mevcut lisans ve üretim kotası
Kling veya izinli video üretim aracı; hazırlanmış storyboard, kısa klip ve üretim kotası
Hazır n8n veya Power Automate eğitim ortamı; kurgu veri ve insan onayı
Cursor, GitHub Copilot veya onaylı kod asistanı; hazır küçük proje
Araç çağırma, bellek, MCP/API bağlantısı ve çoklu agent için hazırlanmış güvenli gösterimler
Veri gölü, veri ambarı, SQL, veri hattı ve akış işleme mimari örnekleri
IoT sensör, Edge AI ve üretim vakaları; örnek veri/simülasyon
Dijital ikiz, VR/AR ve robotik için hazırlanmış video/simülasyon; fiziksel donanım kurulumu dahil değil
Anonim güvenlik kayıtları, phishing örnekleri ve saldırı/savunma senaryoları; izole eğitim ortamı
Adalet, bias, açıklanabilirlik, mahremiyet ve çevresel etki vaka kartları
Güncel KVKK, GDPR ve Avrupa Komisyonu AI Act kaynakları; örnek lisans/sözleşme maddeleri
Excel veya Google Sheets; gerektiğinde hazırlanmış Python defteri
TÜBİTAK, kamu, üniversite ve girişimlerin tarihli birincil kaynakları; Türkçe model kartları
Grubun seçtiği yaratıcı, teknik veya iş senaryosuna uygun hazır şablon ve araçlar
Finans, sağlık, perakende, üretim, ulaşım, İK, pazarlama, eğitim ve çağrı merkezi vaka kartları

Eğitim öncesi hazırlık

Araçlar ve öğrenme biçimi

Uygulamalarda bilgisayar, izinli hesap ve hazır örnek dosyalar gerekir. Gösterimlerde eğitmenin ortamı ve önceden hazırlanmış çıktılar kullanılır. Teknik laboratuvarların programlama, veri ve kurulum ön koşulları modül kartlarında belirtilir.

Ürünler araç seçenekleridir; hepsini satın almak gerekmez. Hesap, lisans, dosya yükleme, kota ve ağ erişimi eğitim öncesinde kontrol edilir. Özellikle görsel/video/ses üretimi ve API kullanımı için bütçe ile durdurma sınırı önceden belirlenir. Kurgu veya kullanımı onaylanmış veriyle çalışılır.

Kavram oturumları bir alanı tanımayı, gösterimler örnekleri değerlendirmeyi, uygulamalar küçük bir çıktı üretmeyi hedefler. Teknik laboratuvarlar tek bir problemi hazır ortamda ele alır.

Çıktılar doğruluk, yaratıcılık, işe uygunluk, kaynak, haklar ve güvenli kullanım açısından değerlendirilir.

Toplam net süre0 dk

Eğitim taslağına git 0

Geniş eğitim kataloğu

50 konu modülü · 10 derinleşme laboratuvarı

Katalogdaki her konu ayrıca seçilebilir. Hazır paketler bu havuzdan oluşturulur; bütün modüller tek pakete sığdırılmaz. Derinleşme laboratuvarları ayrıca planlanır ve eklendiğinde toplam süre artar.

Konu veya araç ara

60 modül gösteriliyor

YZ okuryazarlığı ve ekosistem30 dk

YZ okuryazarlığı ve gelişimi

YZ’nin gelişimi, bugünkü kullanım alanları, fırsatlar ve sınırlar. İnsan kararı, otomasyon ve YZ arasındaki ilişki.

Kavram ve tartışma

İçerik ve çıktı

Hedef çıktı: Bir görevi YZ, otomasyon ve insan adımlarına ayırma.
Ön koşul: Temel bilgisayar kullanımı.
Araç seçenekleri: Konu haritası, beyaz tahta veya Miro; basılı şablon alternatifi

YZ okuryazarlığı ve ekosistem30 dk

Yapay zekâ alanları ve temel kavramlar

Sembolik YZ, arama/optimizasyon, ML, DL, üretken YZ, LLM ve çok biçimli sistemler. Dar YZ ve genel YZ kavramlarını doğru konumlandırma.

Kavram ve tartışma

İçerik ve çıktı

Hedef çıktı: Ana alanları örneklerle eşleştiren kavram haritası.
Ön koşul: Özel teknik ön koşul yok.
Araç seçenekleri: Konu haritası, beyaz tahta veya Miro; basılı şablon alternatifi

Üretken YZ ve istem tasarımı30 dk

Büyük dil modelleri nasıl çalışır?

Token, bağlam, eğitim/çıkarım, güncellik ve halüsinasyon. ChatGPT gibi ürünler ile GPT, Claude, Gemini ve Llama gibi model aileleri; kapalı hizmet ve açık ağırlıklı model farkı.

Gösterim ve değerlendirme

İçerik ve çıktı

Hedef çıktı: Bir model yanıtının sınırlarını ve kullanım seçeneğini açıklama.
Ön koşul: Temel YZ kavramları.
Araç seçenekleri: İzinli bir asistan: ChatGPT, Claude, Gemini veya Microsoft 365 Copilot; görev ve hesap erişimine göre seçim

Üretken YZ ve istem tasarımı1 saat

Temel prompt engineering atölyesi

Rol, görev, bağlam, kaynak, örnek, çıktı biçimi ve kısıt. İlk yanıtı ölçüte göre değerlendirme ve iyileştirme.

Yönlendirilmiş uygulama

İçerik ve çıktı

Hedef çıktı: Denenmiş ve tekrar kullanılabilir bir istem şablonu.
Ön koşul: İzinli bir AI hesabı veya eğitmenle ortak uygulama.
Araç seçenekleri: İzinli bir asistan: ChatGPT, Claude, Gemini veya Microsoft 365 Copilot; görev ve hesap erişimine göre seçim

Üretken YZ ve istem tasarımı1 saat 15 dk

İleri istem, görev zinciri ve istem kütüphanesi

Persona, few-shot örnekler, alt görevlere bölme, yapılandırılmış çıktı ve kalite ölçütleri. İş akışına uygun istemleri karşılaştırıp sürümleme.

Yönlendirilmiş uygulama

İçerik ve çıktı

Hedef çıktı: Üç adımlı istem akışı ve değerlendirilmiş şablon seti.
Ön koşul: Temel istem yazma.
Araç seçenekleri: İzinli bir asistan: ChatGPT, Claude, Gemini veya Microsoft 365 Copilot; görev ve hesap erişimine göre seçim
Hazır değerlendirme, kaynak ve güvenli kullanım kontrol listeleri

YZ okuryazarlığı ve ekosistem45 dk

YZ araç ekosistemi ve çok biçimli kullanım

Metin, araştırma, görsel, video, ses, kod ve yerel/bulut araçlarının haritası. Önceden seçilmiş iki kısa gösterim üzerinden görev–araç uyumu.

Gösterim ve değerlendirme

İçerik ve çıktı

Hedef çıktı: İşlere göre sınıflandırılmış araç haritası.
Ön koşul: Özel teknik ön koşul yok.
Araç seçenekleri: İzinli bir asistan: ChatGPT, Claude, Gemini veya Microsoft 365 Copilot; görev ve hesap erişimine göre seçim
Eğitmenin hazırladığı görsel, video ve ses örnekleri; canlı üretim kotasına göre kısa gösterim

Hukuk, etik ve yönetişim45 dk

Güvenli kullanım, kaynak ve çıktı kontrolü

Kişisel veri, ticari sır, kaynak doğrulama, deepfake ve kötü niyetli belge talimatları. Hangi verinin paylaşılabileceği ve insan onayı.

Yönlendirilmiş uygulama

İçerik ve çıktı

Hedef çıktı: Düzeltilmiş bir örnek ve güvenli kullanım kontrol listesi.
Ön koşul: Temel YZ kavramları.
Araç seçenekleri: İzinli bir asistan: ChatGPT, Claude, Gemini veya Microsoft 365 Copilot; görev ve hesap erişimine göre seçim
Hazır değerlendirme, kaynak ve güvenli kullanım kontrol listeleri

YZ okuryazarlığı ve ekosistem30 dk

YZ ile değişen işler ve kullanım senaryoları

Mesleklerde görev değişimi, insan–YZ iş birliği, öğrenme gereksinimi ve gerçekçi beklenti. Farklı işlevlerden örnekler.

Kavram ve tartışma

İçerik ve çıktı

Hedef çıktı: Kendi rolü için iki fırsat ve bir sınır belirleme.
Ön koşul: Katılımcının bildiği bir iş veya günlük yaşam görevi.
Araç seçenekleri: Konu haritası, beyaz tahta veya Miro; basılı şablon alternatifi

Strateji, proje ve dönüşüm30 dk

Kişisel uygulama ve öğrenme rotası

Kısa bir denemeyi değerlendirme; ilgi alanı, beceri açığı, kaynak ve takip adımları. Günlük öğrenme ve güvenli kullanım alışkanlığı.

Yönlendirilmiş uygulama

İçerik ve çıktı

Hedef çıktı: İki uygulama hedefi ve takip ölçütü içeren öğrenme planı.
Ön koşul: Giriş oturumları veya eşdeğer bilgi.
Araç seçenekleri: Word veya Google Docs
Hazır değerlendirme, kaynak ve güvenli kullanım kontrol listeleri

Üretken YZ ve istem tasarımı1 saat

Metin, iletişim ve içerik üretimi

E-posta, teklif, müşteri cevabı, toplantı özeti, LinkedIn/pazarlama ve eğitim içeriği örnekleri. Hedef kitle, ton, gerçeklik ve marka dili.

Yönlendirilmiş uygulama

İçerik ve çıktı

Hedef çıktı: Seçilen bir senaryo için revize edilmiş metin ve alternatif sürüm.
Ön koşul: Temel istem yazma; örnek brief.
Araç seçenekleri: İzinli bir asistan: ChatGPT, Claude, Gemini veya Microsoft 365 Copilot; görev ve hesap erişimine göre seçim
Word veya Google Docs

Üretken YZ ve istem tasarımı1 saat

Araştırma, belge analizi ve karşılaştırma

PDF/Word inceleme, sektör/rakip araştırması ve müşteri brifingi. İddia–kaynak–tarih ilişkisi, çelişki ve eksik bilgi kontrolü.

Yönlendirilmiş uygulama

İçerik ve çıktı

Hedef çıktı: Kaynağı izlenebilir karşılaştırma veya araştırma özeti.
Ön koşul: İzinli belgeler ve temel istem bilgisi.
Araç seçenekleri: İzinli bir asistan: ChatGPT, Claude, Gemini veya Microsoft 365 Copilot; görev ve hesap erişimine göre seçim
Gemini Notebook (NotebookLM) veya izinli bir kaynaklı bilgi aracı; hazırlanmış belge seti

Bilgi asistanları ve agent’lar45 dk

NotebookLM ile bilgi yönetimi ve asistanlar

Gemini Notebook/NotebookLM üzerinde hazırlanmış kaynaklarla soru-cevap, özet ve alıntı. Sesli özet örneğini kaynak ve doğruluk açısından inceleme.

Gösterim ve değerlendirme

İçerik ve çıktı

Hedef çıktı: Bir bilgi asistanının cevaplarını değerlendiren soru/kaynak listesi.
Ön koşul: Önceden hazırlanmış belge seti; araç özellikleri erişime göre kontrol edilir.
Araç seçenekleri: Gemini Notebook (NotebookLM) veya izinli bir kaynaklı bilgi aracı; hazırlanmış belge seti

Görsel, video, müzik ve ses45 dk

Görsel üretimi ve görsel istemler

Afiş, kapak, ürün konsepti ve sosyal medya görseli. Kompozisyon, stil, marka, düzenleme ve kullanım hakları; tek küçük örnek.

Yönlendirilmiş uygulama

İçerik ve çıktı

Hedef çıktı: Bir görsel taslağı ve iyileştirme brief’i.
Ön koşul: Hazır brief, izinli araç ve kota.
Araç seçenekleri: Canva veya izinli görsel üretim aracı; mevcut lisans ve üretim kotası

Görsel, video, müzik ve ses45 dk

Video üretimi ve storyboard

Kling veya seçilen araçla sahne, kamera, süreklilik ve video istemi. Hazır kısa klip ve storyboard üzerinden eğitmen gösterimi, kalite ve hak değerlendirmesi.

Gösterim ve değerlendirme

İçerik ve çıktı

Hedef çıktı: Bir storyboard taslağı ve örnek klip için revizyon notları.
Ön koşul: Katılımcı için ücretli hesap zorunlu değil; eğitmen ortamı hazırlanır.
Araç seçenekleri: Kling veya izinli video üretim aracı; hazırlanmış storyboard, kısa klip ve üretim kotası
Eğitmenin hazırladığı görsel, video ve ses örnekleri; canlı üretim kotasına göre kısa gösterim

Görsel, video, müzik ve ses45 dk

Müzik, ses ve seslendirme

Suno ile müzik/jingle, TTS ile seslendirme farkı. Ritim, marka tonu, sözlü/sözsüz üretim, ses sahibi izni ve telif; hazırlanmış örneklerin değerlendirilmesi.

Gösterim ve değerlendirme

İçerik ve çıktı

Hedef çıktı: Bir müzik veya seslendirme brief’i ve değerlendirme notu.
Ön koşul: Eğitmen örnekleri; kişiye ait ses kullanılacaksa açık izin.
Araç seçenekleri: Suno ile müzik veya izinli bir TTS aracıyla seslendirme; ses sahibi/telif izinleri ve kota
Eğitmenin hazırladığı görsel, video ve ses örnekleri; canlı üretim kotasına göre kısa gösterim

Web, mobil ve ürün tasarımı1 saat

YZ ile web arayüzü tasarımı

Landing page amacı, bilgi hiyerarşisi, CTA, görsel dil ve erişilebilirlik. Figma/Stitch üzerinde hazır brief’ten tek sayfa taslağı.

Yönlendirilmiş uygulama

İçerik ve çıktı

Hedef çıktı: Bir web sayfasının ekran taslağı.
Ön koşul: Temel dijital araç kullanımı ve hazır brief.
Araç seçenekleri: Figma veya Google Stitch; hazır web/mobil brief’i ve erişilebilirlik kontrol listesi

Web, mobil ve ürün tasarımı1 saat

YZ ile mobil uygulama tasarımı

Ürün fikri, kullanıcı akışı, onboarding, ana ekran ve paywall ilkeleri. Hazır brief’ten bir mobil akış; tasarım prototipi ile çalışan ürün farkı.

Yönlendirilmiş uygulama

İçerik ve çıktı

Hedef çıktı: Bir mobil akışın ekran listesi ve ana ekran taslağı.
Ön koşul: Temel dijital araç kullanımı; uygulama fikri/brief.
Araç seçenekleri: Figma veya Google Stitch; hazır web/mobil brief’i ve erişilebilirlik kontrol listesi

Web, mobil ve ürün tasarımı45 dk

Yaratıcı mini proje ve revizyon

Metin, görsel, storyboard veya arayüz taslağından birini seçip brief’e göre iyileştirme. Ayrı medya çıktılarının bir kampanyada nasıl birleşeceğini planlama.

Yönlendirilmiş uygulama

İçerik ve çıktı

Hedef çıktı: Revize edilmiş tek çıktı ve diğer üretimler için iş listesi.
Ön koşul: Önceki oturumlarda hazırlanmış en az bir taslak.
Araç seçenekleri: Seçilen metin, görsel, ses, video veya arayüz çıktısı için tek araç ve hazır brief
Hazır değerlendirme, kaynak ve güvenli kullanım kontrol listeleri

Bilgi asistanları ve agent’lar1 saat

n8n ile YZ destekli iş otomasyonu

Tetikleyici, veri, LLM adımı, insan onayı ve çıktı. Hazır n8n/Power Automate şablonunda kurgu veriyi işleme; hata ve maliyet sınırı.

Yönlendirilmiş uygulama

İçerik ve çıktı

Hedef çıktı: Eğitim ortamında uyarlanmış küçük bir onaylı akış.
Ön koşul: Önceden çalışan hesap/şablon ve erişim kontrolü.
Araç seçenekleri: Hazır n8n veya Power Automate eğitim ortamı; kurgu veri ve insan onayı

Bilgi asistanları ve agent’lar45 dk

AI agent’lar, araçlar ve çoklu agent sistemleri

Agent ile sabit otomasyon farkı; araç çağırma, bellek, planlama ve çoklu agent iş bölümü. MCP/API bağlantısı ve yetki sınırlarıyla hazırlanmış gösterim.

Gösterim ve değerlendirme

İçerik ve çıktı

Hedef çıktı: Bir iş için agent gereksinimi ve insan onayı noktalarını belirleme.
Ön koşul: Temel LLM ve otomasyon kavramları.
Araç seçenekleri: Hazır n8n veya Power Automate eğitim ortamı; kurgu veri ve insan onayı
Araç çağırma, bellek, MCP/API bağlantısı ve çoklu agent için hazırlanmış güvenli gösterimler

Bilgi asistanları ve agent’lar30 dk

RAG, bağlam ve fine-tuning karşılaştırması

Belgeyi bağlama ekleme, embedding/arama, RAG ve model uyarlama. Açık ağırlıklı model, yerel çalıştırma ve veri/hesaplama ihtiyacı.

Kavram ve tartışma

İçerik ve çıktı

Hedef çıktı: Üç senaryoya uygun yaklaşımı gerekçeli seçme.
Ön koşul: LLM ve veri kavramları.
Araç seçenekleri: Gemini Notebook (NotebookLM) veya izinli bir kaynaklı bilgi aracı; hazırlanmış belge seti
Hugging Face model kartları ve lisansı kontrol edilmiş açık ağırlıklı model örnekleri

YZ ile yazılım geliştirme1 saat

Kod asistanları ve vibe coding gösterimi

Cursor, GitHub Copilot veya izinli asistanla küçük bir özellik taslağı. Görev tanımı, kod okuma, hata ayıklama ve güvenli çalıştırma sınırları.

Gösterim ve değerlendirme

İçerik ve çıktı

Hedef çıktı: Kod asistanı iş akışını ve insan incelemesinin rolünü açıklama.
Ön koşul: Kodlama zorunlu değil; eğitmen hazır projede gösterir.
Araç seçenekleri: Cursor, GitHub Copilot veya onaylı kod asistanı; hazır küçük proje

YZ ile yazılım geliştirme2 saat

YZ ile yazılım geliştirme pratiği

Hazır küçük projede özellik geliştirme, hata ayıklama, Git diff inceleme ve hedefli doğrulama. Gereksinimden kod değişikliğine kontrollü akış.

Yönlendirilmiş uygulama

İçerik ve çıktı

Hedef çıktı: Yerelde çalışan küçük özellik ve inceleme notu.
Ön koşul: Temel programlama, Git ve kurulu geliştirme ortamı.
Araç seçenekleri: Cursor, GitHub Copilot veya onaylı kod asistanı; hazır küçük proje
Git, kod farkı ve inceleme kontrol listesi

YZ ile yazılım geliştirme1 saat 30 dk

Model API’leri ve uygulama entegrasyonu

HTTP/JSON, kimlik bilgisi güvenliği, yapılandırılmış çıktı, hata yönetimi ve kota. Yerel API taklidini hazır Python/JavaScript uygulamasına bağlama.

Yönlendirilmiş uygulama

İçerik ve çıktı

Hedef çıktı: Çalışan örnek entegrasyon ve kullanım sınırı.
Ön koşul: Temel programlama ve HTTP/JSON; canlı erişim gerekirse bütçe önceden onaylanır.
Araç seçenekleri: Hazır Python/JavaScript istemcisi ve yerel API taklidi; canlı model erişimi varsa önceden onaylı kota
Cursor, GitHub Copilot veya onaylı kod asistanı; hazır küçük proje

YZ ile yazılım geliştirme1 saat

YZ kodunda kalite, test ve güvenlik

Üretilen kodu gereksinime göre okuma, anlamlı kontrol, bağımlılık/secret riskleri, hata ayıklama ve sürüm yönetimi.

Yönlendirilmiş uygulama

İçerik ve çıktı

Hedef çıktı: Bir kod değişikliği için inceleme ve kabul kaydı.
Ön koşul: Temel programlama ve hazır örnek proje.
Araç seçenekleri: Cursor, GitHub Copilot veya onaylı kod asistanı; hazır küçük proje
Git, kod farkı ve inceleme kontrol listesi
Hazır değerlendirme, kaynak ve güvenli kullanım kontrol listeleri

Makine ve derin öğrenme45 dk

Makine öğrenmesine giriş

Denetimli, denetimsiz ve pekiştirmeli öğrenme; sınıflandırma ve regresyon. Veri, özellik, hedef, eğitim ve değerlendirme mantığı.

Kavram ve tartışma

İçerik ve çıktı

Hedef çıktı: İş problemlerini öğrenme türleriyle eşleştirme.
Ön koşul: Temel YZ kavramları; kodlama gerekmez.
Araç seçenekleri: Hazır veri/grafikler ve etkileşimli sınıflandırma, regresyon ve kümeleme örnekleri

Makine ve derin öğrenme1 saat

ML algoritmaları ve problem–model uyumu

Doğrusal/lojistik regresyon, karar ağacı, Random Forest, SVM ve KNN. Hazır sonuçlardan metrik, overfitting ve model seçimini karşılaştırma.

Gösterim ve değerlendirme

İçerik ve çıktı

Hedef çıktı: Bir problem için başlangıç modeli ve değerlendirme ölçütü seçme.
Ön koşul: ML’ye giriş; temel grafik okuma.
Araç seçenekleri: Python, Jupyter ve scikit-learn; hazır, lisansı uygun örnek veri
Hazır veri/grafikler ve etkileşimli sınıflandırma, regresyon ve kümeleme örnekleri

Makine ve derin öğrenme45 dk

Kümeleme, öneri sistemleri ve pekiştirmeli öğrenme

Etiketsiz veride gruplama, benzerlik/öneri, ödül ve politika. Hazır örneklerle görev uyumu ve yanlış kullanım sınırları.

Gösterim ve değerlendirme

İçerik ve çıktı

Hedef çıktı: Üç kullanım senaryosunu yöntem ve veri gereksinimiyle eşleştirme.
Ön koşul: ML temel kavramları.
Araç seçenekleri: Python, Jupyter ve scikit-learn; hazır, lisansı uygun örnek veri
Hazır veri/grafikler ve etkileşimli sınıflandırma, regresyon ve kümeleme örnekleri

Makine ve derin öğrenme45 dk

Derin öğrenme ve sinir ağları

Nöron/katman, aktivasyon, kayıp ve backpropagation fikri. Hazır görselle öğrenmenin nasıl ilerlediği; veri ve GPU/CPU ihtiyacı.

Gösterim ve değerlendirme

İçerik ve çıktı

Hedef çıktı: Bir sinir ağının eğitim döngüsünü basitçe açıklama.
Ön koşul: ML temel kavramları; matematiksel türetim veya kodlama gerekmez.
Araç seçenekleri: Sinir ağı görselleri ve hazırlanmış PyTorch veya TensorFlow örneği; CPU veya önceden sağlanan ortam

Makine ve derin öğrenme45 dk

Modern DL mimarileri ve üretken modeller

CNN, RNN/LSTM, Transformer, GAN ve diffusion haritası. Transfer learning ve fine-tuning; mimarileri kullanım alanlarıyla karşılaştırma.

Kavram ve tartışma

İçerik ve çıktı

Hedef çıktı: Mimari–veri türü–görev eşleştirme haritası.
Ön koşul: Derin öğrenme temelleri.
Araç seçenekleri: Sinir ağı görselleri ve hazırlanmış PyTorch veya TensorFlow örneği; CPU veya önceden sağlanan ortam
Hugging Face model kartları ve lisansı kontrol edilmiş açık ağırlıklı model örnekleri

Makine ve derin öğrenme45 dk

NLP, dil ve konuşma teknolojileri

Tokenization, embedding, metin sınıflandırma, duygu analizi, özetleme, chatbot ve soru-cevap. Türkçe veri ile ASR/TTS kavramları.

Gösterim ve değerlendirme

İçerik ve çıktı

Hedef çıktı: Bir dil/konuşma görevi için yaklaşım ve değerlendirme ölçütü belirleme.
Ön koşul: Temel model kavramları; hazır örneklerle gösterim.
Araç seçenekleri: Hugging Face model kartları ve lisansı kontrol edilmiş açık ağırlıklı model örnekleri
Hazır Türkçe/çok dilli metin, embedding, duygu analizi ve konuşma işleme örnekleri

Makine ve derin öğrenme1 saat

Computer Vision ve görsel YZ

Görüntü sınıflandırma, nesne algılama, OCR, yüz tanımanın sınırları ve kalite kontrolü. İzinli örneklerle hata ve mahremiyet değerlendirmesi.

Gösterim ve değerlendirme

İçerik ve çıktı

Hedef çıktı: Bir görsel kullanım senaryosu için yetenek ve risk değerlendirmesi.
Ön koşul: Temel model kavramları; kişisel/biyometrik veriyle uygulama yapılmaz.
Araç seçenekleri: OpenCV veya hazır görüntü modeli; izinli görseller, OCR/nesne algılama örnekleri

Big Data ve MLOps45 dk

Big Data ve veri mimarileri

5V, veri gölü, veri ambarı, batch/gerçek zamanlı işleme ve veri hatları. SQL, veri mühendisliği ve YZ projesi ilişkisi.

Kavram ve tartışma

İçerik ve çıktı

Hedef çıktı: Örnek bir veri akışının mimari haritası.
Ön koşul: Temel veri/tablo bilgisi.
Araç seçenekleri: Veri gölü, veri ambarı, SQL, veri hattı ve akış işleme mimari örnekleri

Big Data ve MLOps45 dk

Veri kalitesi, özellikler ve veri sızıntısı

Eksik/aykırı değer, mükerrer kayıt, özellik seçimi ve veri ayrımı. Kalite sorununun model sonucuna etkisini hazır örnekte inceleme.

Yönlendirilmiş uygulama

İçerik ve çıktı

Hedef çıktı: Veri hazırlık kontrol listesi ve düzeltilmiş küçük örnek.
Ön koşul: Temel tablo bilgisi; teknik rota için temel Python.
Araç seçenekleri: Excel veya Google Sheets; gerektiğinde hazırlanmış Python defteri
Python, Jupyter ve scikit-learn; hazır, lisansı uygun örnek veri

Makine ve derin öğrenme45 dk

Uçtan uca mini ML gösterimi

İş problemi, örnek veri, eğitim/doğrulama/test ayrımı, metrik ve hata incelemesi. Hazır bir sınıflandırma veya regresyon defterini takip etme.

Gösterim ve değerlendirme

İçerik ve çıktı

Hedef çıktı: Bir model deneyinin adımlarını ve sınırlarını açıklama.
Ön koşul: ML’ye giriş; kodlama gerekmez.
Araç seçenekleri: Python, Jupyter ve scikit-learn; hazır, lisansı uygun örnek veri

Endüstri ve sektör uygulamaları45 dk

IoT, Edge AI ve cihaz üzerinde YZ

Sensör verisi, gecikme, çevrimdışı çalışma, enerji ve bulut/cihaz paylaşımı. Üretim ve bakım örnekleri; model boyutu ve güncelleme sınırları.

Kavram ve tartışma

İçerik ve çıktı

Hedef çıktı: Bir kullanım için edge/bulut yerleşim kararı.
Ön koşul: Temel YZ ve veri kavramları.
Araç seçenekleri: IoT sensör, Edge AI ve üretim vakaları; örnek veri/simülasyon

Endüstri ve sektör uygulamaları45 dk

Dijital ikizler, VR/AR ve robotik

Dijital ikiz ile simülasyon farkı; VR/AR deneyimleri, algılama/karar/hareket ve robotikte YZ. Hazırlanmış örnekler üzerinden fizibilite.

Gösterim ve değerlendirme

İçerik ve çıktı

Hedef çıktı: Bir fiziksel/dijital senaryo için teknoloji ve veri gereksinimi haritası.
Ön koşul: Farkındalık oturumu; donanım veya saha kurulumu gerekmez.
Araç seçenekleri: Dijital ikiz, VR/AR ve robotik için hazırlanmış video/simülasyon; fiziksel donanım kurulumu dahil değil

Siber güvenlik ve YZ güvenliği45 dk

Siber savunmada yapay zekâ

Güvenlik kayıtlarında anomali, phishing ve malware tespiti. Yanlış alarm, analist desteği ve insan kararı; anonim örneklerde gösterim.

Gösterim ve değerlendirme

İçerik ve çıktı

Hedef çıktı: Bir savunma senaryosu için fayda ve yanlış alarm değerlendirmesi.
Ön koşul: Temel güvenlik kavramları yararlı; örnekler izole ve hazırlanmış.
Araç seçenekleri: Anonim güvenlik kayıtları, phishing örnekleri ve saldırı/savunma senaryoları; izole eğitim ortamı

Siber güvenlik ve YZ güvenliği30 dk

YZ sistemlerinin güvenliği

Prompt injection, veri/model sızıntısı, adversarial örnekler, data poisoning ve agent araç izinleri. Savunma katmanları ve olay bildirimi.

Kavram ve tartışma

İçerik ve çıktı

Hedef çıktı: Bir YZ sistemi için risk–kontrol eşleştirmesi.
Ön koşul: Temel model/agent kavramları; saldırı uygulaması içermez.
Araç seçenekleri: Anonim güvenlik kayıtları, phishing örnekleri ve saldırı/savunma senaryoları; izole eğitim ortamı
Hazır değerlendirme, kaynak ve güvenli kullanım kontrol listeleri

Hukuk, etik ve yönetişim45 dk

YZ etiği ve güvenilir yapay zekâ

Bias, adalet, açıklanabilirlik, mahremiyet, deepfake/manipülasyon ve sürdürülebilirlik. Vaka üzerinden insan denetimi ve değer çatışmaları.

Kavram ve tartışma

İçerik ve çıktı

Hedef çıktı: Bir etik vaka için gerekçeli karar ve kontrol önerileri.
Ön koşul: Özel teknik ön koşul yok.
Araç seçenekleri: Adalet, bias, açıklanabilirlik, mahremiyet ve çevresel etki vaka kartları

Hukuk, etik ve yönetişim45 dk

YZ’nin hukuki boyutu ve fikri mülkiyet

KVKK/GDPR, EU AI Act farkındalığı, veri aktarımı, telif, lisans, sorumluluk ve sözleşmeler. Güncel kaynaklarla sorumluluk alanlarını ayırma.

Kavram ve tartışma

İçerik ve çıktı

Hedef çıktı: Hukuk ekibiyle netleştirilecek sorular ve kontrol başlıkları.
Ön koşul: Farkındalık oturumu; kuruma özel hukuki görüş ayrı uzman incelemesi gerektirir.
Araç seçenekleri: Güncel KVKK, GDPR ve Avrupa Komisyonu AI Act kaynakları; örnek lisans/sözleşme maddeleri

Hukuk, etik ve yönetişim45 dk

Kurumsal YZ politikası ve yönetişim

Veri sınıfları, izinli araçlar, onay rolleri, risk matrisi, kayıt ve olay bildirimi. Hazır politika şablonunu bir senaryoya uyarlama.

Yönlendirilmiş uygulama

İçerik ve çıktı

Hedef çıktı: Kurum içi inceleme için politika taslağı ve sorumluluk listesi.
Ön koşul: Mevcut kurum kuralları veya hazırlanmış örnek politika.
Araç seçenekleri: Güncel KVKK, GDPR ve Avrupa Komisyonu AI Act kaynakları; örnek lisans/sözleşme maddeleri
Word veya Google Docs

Strateji, proje ve dönüşüm30 dk

Araç, lisans, maliyet ve kaynak seçimi

Görev uyumu, açık/kapalı model, lisans, veri sınırı, API/üretim kotası ve toplam maliyet. Harcama uyarısı, durdurma ve alternatif planı.

Yönlendirilmiş uygulama

İçerik ve çıktı

Hedef çıktı: İki seçenek için maliyet/erişim karşılaştırması.
Ön koşul: Hazır kullanım miktarı ve fiyat örneği; gerçek fiyatlar eğitim öncesinde güncellenir.
Araç seçenekleri: Excel veya Google Sheets; gerektiğinde hazırlanmış Python defteri
Hazır değerlendirme, kaynak ve güvenli kullanım kontrol listeleri

Strateji, proje ve dönüşüm30 dk

Kurumsal YZ stratejisi ve iş değeri

AI Canvas, kullanım senaryosu havuzu, etki/uygulanabilirlik/risk ve quick win. ROI varsayımı, başlangıç ölçümü ve insan emeği.

Yönlendirilmiş uygulama

İçerik ve çıktı

Hedef çıktı: Önceliklendirilmiş senaryolar ve bir fayda ölçütü.
Ön koşul: Katılımcının bildiği bir iş süreci.
Araç seçenekleri: Konu haritası, beyaz tahta veya Miro; basılı şablon alternatifi
Excel veya Google Sheets; gerektiğinde hazırlanmış Python defteri

Endüstri ve sektör uygulamaları45 dk

Sektörel yapay zekâ haritası

Finans, sağlık, perakende, üretim, ulaşım, İK, pazarlama, eğitim ve çağrı merkezi. Benzer teknolojiyle değişen veri, risk ve değer.

Kavram ve tartışma

İçerik ve çıktı

Hedef çıktı: Sektörler arasında karşılaştırmalı kullanım senaryosu haritası.
Ön koşul: Özel teknik ön koşul yok.
Araç seçenekleri: Finans, sağlık, perakende, üretim, ulaşım, İK, pazarlama, eğitim ve çağrı merkezi vaka kartları

Strateji, proje ve dönüşüm45 dk

YZ proje yönetimi ve fizibilite

Problem ve kullanıcı, veri keşfi, YZ uygunluğu, ekip rolleri, bağımlılıklar, kabul ölçütü ve proje riski.

Yönlendirilmiş uygulama

İçerik ve çıktı

Hedef çıktı: Kapsamı belli bir pilot proje brief’i.
Ön koşul: Seçilmiş iş veya ürün fikri.
Araç seçenekleri: Konu haritası, beyaz tahta veya Miro; basılı şablon alternatifi

Big Data ve MLOps45 dk

MLOps, LLMOps ve üretime geçiş

Sürümleme, değerlendirme/monitoring, A/B yaklaşımı, drift, yeniden eğitim, maliyet, geri dönüş ve teknik borç. Hazır model/LLM yaşam döngüsü örneği.

Gösterim ve değerlendirme

İçerik ve çıktı

Hedef çıktı: Bir prototipin üretime geçişinde kontrol edilecekler listesi.
Ön koşul: Temel ML veya LLM uygulama bilgisi; ortam kurulumu içermez.
Araç seçenekleri: Hazır model sürümü, değerlendirme, izleme, drift ve maliyet panosu; MLflow benzeri araç örnekleri

YZ okuryazarlığı ve ekosistem45 dk

Türkiye YZ ekosistemi ve güncel yönelimler

Türkiye’de girişimler, üniversite/kamu çalışmaları, Türkçe modeller ve yerel kullanım örnekleri. Agentic AI ve açık modeller gibi yönelimleri tarihli kaynaklarla değerlendirme.

Kavram ve tartışma

İçerik ve çıktı

Hedef çıktı: Tarihi ve kaynağı belirtilmiş ekosistem/öğrenme haritası.
Ön koşul: Özel teknik ön koşul yok; örnekler eğitimden önce güncellenir.
Araç seçenekleri: TÜBİTAK, kamu, üniversite ve girişimlerin tarihli birincil kaynakları; Türkçe model kartları

Strateji, proje ve dönüşüm2 saat

Ekip projesi: YZ fikrinden çözüm taslağına

Yaratıcı içerik, bilgi asistanı, otomasyon veya sektör vakasından bir rota. Problem, veri, araç, hak/risk ve başarı ölçütü; hazır ortamda tek taslak/prototip.

Yönlendirilmiş uygulama

İçerik ve çıktı

Hedef çıktı: Gösterilebilir tek çıktı ve fizibilite/deneme notu.
Ön koşul: Önceden belirlenmiş vaka, hazır araç/veri; kısa kurulum eğitime bırakılmaz.
Araç seçenekleri: Grubun seçtiği yaratıcı, teknik veya iş senaryosuna uygun hazır şablon ve araçlar
Finans, sağlık, perakende, üretim, ulaşım, İK, pazarlama, eğitim ve çağrı merkezi vaka kartları

Strateji, proje ve dönüşüm30 dk

Proje değerlendirmesi ve 30–60–90 gün planı

Kısa ekip paylaşımı, akran geri bildirimi, kaynaklar ve sonraki öğrenme adımları. Üçten fazla ekipte paralel değerlendirme istasyonları kullanılır.

Yönlendirilmiş uygulama

İçerik ve çıktı

Hedef çıktı: Revizyon listesi ve sorumluları belli öğrenme/pilot yol haritası.
Ön koşul: Hazır proje çıktısı; grup sayısına uygun değerlendirme düzeni.
Araç seçenekleri: Word veya Google Docs
Hazır değerlendirme, kaynak ve güvenli kullanım kontrol listeleri

Makine ve derin öğrenme5 saat

Python/Jupyter ile ML laboratuvarı

Tek veri setinde hazırlık, başlangıç modeli, eğitim/değerlendirme, overfitting ve hata analizi. Sonucu yorumlama ve tekrar üretilebilir kayıt.