Generative AI ve Chief AI Officer Zihnini İnşaa Etmek
Program Hakkında
Bu program, katılımcılara Yapay Zeka (YZ), dil modelleri ve NextGenAI gibi ileri düzey yapay zeka teknolojilerini tanıtarak, bu alandaki güncel gelişmeleri anlamalarına yardımcı olmayı amaçlamaktadır. Eğitimde, yapay zekanın temel kavramları, dil işleme ve doğal dil anlama süreçleri, GPT gibi büyük dil modellerinin nasıl çalıştığı, bu teknolojilerin endüstriyel ve toplumsal etkileri gibi konular ele alınacaktır. Katılımcılar, bu teknolojilerin nasıl işlediğini ve çeşitli sektörlerde nasıl uygulamalar geliştirebileceğini daha derinlemesine öğrenme fırsatı bulacaklardır.
Amaç
Eğitimin hedefi, katılımcıların yapay zekâ ve dil işleme alanında temel bir bilgiye sahip olmalarını sağlamak ve onların NextGenAI gibi ileri düzey yapay zeka araçlarını kullanarak yaratıcı çözümler geliştirmelerini teşvik etmektir. Eğitim sonunda katılımcılar, yapay zeka teknolojilerinin temel ilkelerini kavrayacak, dil modellerinin potansiyel kullanım alanlarını anlayacak ve bu teknolojileri kendi projelerinde nasıl uygulayabileceklerini öğreneceklerdir. Ayrıca, bu teknolojilerin gelecekteki gelişim sürecini ve olası etkilerini değerlendirerek daha bilinçli bir teknoloji kullanıcısı olmaları sağlanacaktır.
Neden Katılmalısın?
> Kariyerinde Fark Yarat: AI liderliği alanında derinlemesine bilgi ve beceri kazanarak, kariyerinde önemli bir fark yaratma ve sektörde öne çıkma fırsatını yakala.
> Yenilikçi Teknolojilerle Tanış: Generative AI gibi en yenilikçi teknolojilerle çalışma ve bu alandaki son gelişmeleri uygulamalı olarak öğrenme şansını elde et.
> Stratejik Düşünce Kapasiteni Geliştir: Yüksek düzey stratejik düşünme yeteneğini geliştirerek, organizasyonunun gelecekteki dijital dönüşümünü şekillendir.
> Sektör Liderleriyle Ağ Kur: Aynı alanlarda çalışan diğer profesyonellerle tanışma ve işbirliği yapma imkânı bul, sektördeki liderlerle doğrudan iletişim kur.
> Uygulamalı Öğrenme Deneyimi: Gerçek dünya senaryolarında AI teknolojilerini nasıl uygulayacağını öğrenerek, teorik bilgilerini pratik becerilere dönüştür.
> Bir Adım Öne Çık: Generative AI konusunda edindiğin bilgi ve becerilerle, iş dünyasında bir adım öne geçerek yenilikçi projelerde liderlik et.
> Çok Disiplinli Bir Perspektif Kazan: AI, dil modelleri, ses, görüntü ve video işleme gibi çok çeşitli konularda uzmanlık kazanarak, çok disiplinli bir bakış açısı geliştir.
> Geleceğin Teknolojisine Yön Ver: Generative AI'nin geleceğini şekillendirme ve bu alanda yapılacak yeniliklerde aktif rol alma şansı yakala.
Öğrenme Hedefleri
> Bilgi Mimarisi Uzmanlığı: AI uygulamalarında bilgi erişimi ve veri yönetimi için etkili çerçeveler tasarlamak ve anlamak.
> Veri İşleme Becerilerini Geliştirme: AI veri temsili ve işleme için arama motorları, API'ler ve sosyal medya kullanımında uzmanlık kazanmak.
> İleri Düzey Doğal Dil İşleme: NLP ve gerçek dünya senaryolarındaki uygulamaları hakkında derinlemesine bilgi edinmek.
> Dil ve Çok Modlu Modellerde Uzmanlık: Kapsamlı özellik çıkarma için dil ve çok modlu modelleri kullanma ve iyileştirme becerisi kazanmak.
> Büyük Dil Modelleri (LLM'ler) ile Çalışmak: LLM'lerin mimarisi, işlevselliği ve iş ve teknoloji alanlarındaki stratejik kullanımlarını derinlemesine öğrenmek.
> Generative AI'ı Operasyonelleştirmek: Generative AI'ı farklı görevlerde uygulayarak çok yönlülük ve problem çözme kapasitelerini artırmak.
> AI Destekli Arayüzler Geliştirmek: Kullanıcı etkileşimini ve bilgi erişimini artıran sofistike chatbotlar ve Q&A sistemleri oluşturmak.
> Medya'da AI Kullanımı: Çeşitli uygulamalar için AI'ın ses, görüntü ve video üretimini ve manipülasyonunu yönetmek.
> AI Teknolojilerini Entegre Etmek: Gelişmiş AI teknolojilerini dinamik ve duyarlı AI sistemleri oluşturacak şekilde entegre etmeyi anlamak.
> Yeni Nesil AI ile Yenilik Yapmak: Görev odaklı uygulamalar ve entegrasyonlara odaklanarak AI'daki son gelişmelerle güncel kalmak.
Başarı Sertifikası
- Sertifika almaya hak kazanabilmek için %70 DEVAM ve %70 SINAV başarı şartı aranmaktadır.
- Sınav çoktan seçmeli test şeklinde online yapılacaktır.
Ön Başvuru, Ücret ve Kayıt
- Ön başvuru için aşağıdaki linkte bulunan formu doldurunuz.
- Eğitim bilgileri ve ücret bilgisi e-posta adresinize gönderilecektir.
Program Koordinatörü
Doç. Dr. Murat Levent Demircan
Whatsapp: 05415505504
Ders Programı
(1) Bilgi Mimarisi ve Stratejik Erişim
Bilgi mimarisi kurma ve stratejik veri erişim yollarını keşfetme üzerine odaklanır.
Kapsanacak Konular: Bilgi mimarisi nedir ve neden önemlidir? Veri erişim yöntemlerinin tasarımı. Kullanıcı deneyimini optimize etme. Bilgi mimarisinde en iyi uygulamalar. Bilgi sınıflandırması ve organizasyonu.
Öğrenme Çıktıları: Bilgi mimarisinin temel prensiplerini anlayacak. Etkili bir bilgi erişim stratejisi geliştirebilecek. Kullanıcı ihtiyaçlarına uygun bilgi yapıları oluşturabilecek. Veri organizasyonu ve sınıflandırma tekniklerini uygulayabilecek.
(2) Veri Toplama ve İşleme: Arama Motorları, API'ler ve Sosyal Medya
AI eğitimi için veri toplama, temsil etme ve işleme yöntemlerini öğrenme.
Kapsanacak Konular: Arama motorlarından veri toplama teknikleri. API kullanımı ile veri çekme. Sosyal medya platformlarından veri entegrasyonu. Veri temizleme ve ön işleme. Veri seti oluşturma.
Öğrenme Çıktıları: Çeşitli kaynaklardan veri toplama yöntemlerini kavrayacak. API'ler aracılığıyla veri çekme becerisini geliştirecek. Sosyal medya analitiği yapabilecek. Temiz ve işlenebilir veri setleri oluşturabilecek.
(3) Doğal Dil İşleme ve Uygulamaları
Doğal dil işleme teknikleri ve gerçek dünya uygulamaları üzerine yoğunlaşma.
Kapsanacak Konular: Temel NLP kavramları. Sentiment analizi. Metin sınıflandırma. Dil anlama ve üretimi. NLP uygulama senaryoları.
Öğrenme Çıktıları: NLP tekniklerini ve araçlarını uygulayabilecek. Metin bazlı veri analizi yapabilecek. Dil modellerini iş ve teknoloji kontekstinde kullanabilecek. NLP'nin iş süreçlerine entegrasyonunu anlayacak.
(4) Çok Modlu Bilgi Tasarımı ve Dil Modelleri
Çok modlu bilgi sistemleri ve dil modelleri ile özellik çıkarımı üzerine odaklanma.
Kapsanacak Konular: Çok modlu bilgi sistemlerinin tasarımı. Görsel ve işitsel veri ile dil modellerinin entegrasyonu. Özellik çıkarım teknikleri. Dil modellerinin eğitimi. Çok modlu sistemlerde performans optimizasyonu.
Öğrenme Çıktıları: Çok modlu bilgi sistemlerini tasarlayabilecek. Çeşitli medya türlerinden özellik çıkarma tekniklerini uygulayabilecek. İleri düzey dil modelleri ile çalışabilecek. Çok modlu sistemlerin performansını optimize edebilecek.
(5) Büyük Dil Modelleri ve Uygulamaları (LLM'ler)
Büyük dil modellerinin mimarisi, işlevselliği ve uygulama alanları üzerine derinlemesine inceleme.
Kapsanacak Konular: LLM'lerin temel özellikleri. LLM'lerin eğitimi ve ince ayarları. Ölçeklenebilirlik ve performans yönetimi. LLM'ler ile yeni nesil uygulamalar. Etik ve güvenlik meseleleri.
Öğrenme Çıktıları: Büyük dil modellerinin temel prensiplerini anlayacak. LLM'ler ile etkili sistemler kurabilecek. LLM'lerin ölçeklenebilirliğini ve performansını yönetebilecek. AI etiği ve güvenliğine dair bilinçli kararlar verebilecek.
(6) GenAI ve Çoklu Görev Yönetimi
Generative AI ve çoklu görev yönetimi konularında derinlemesine bilgi edinme.
Kapsanacak Konular: Generative AI'nin temelleri. Çoklu görevler için AI sistemlerinin tasarlanması. Sohbet robotları ve interaktif sistemler. Soru ve cevap sistemlerinin geliştirilmesi. Gerçek zamanlı uygulama senaryoları.
Öğrenme Çıktıları: Generative AI teknolojilerini anlayacak ve uygulayabilecek. Çoklu görevleri yöneten AI sistemleri kurabilecek. Etkileşimli sohbet robotları tasarlayıp entegre edebilecek. Karmaşık kullanıcı sorgularını yanıtlayabilecek dinamik sistemler geliştirebilecek.
(7) AI ile Ses Temsili ve İşleme
Yapay zeka kullanarak ses dosyalarının temsil edilmesi, aranması ve oluşturulması.
Kapsanacak Konular: Ses işleme ve temsil etme teknikleri. Ses tanıma ve analiz yöntemleri. Ses tabanlı AI uygulamalar. Ses sentezi ve dönüşüm teknolojileri. Ses verilerinin güvenliği ve gizliliği.
Öğrenme Çıktıları: Ses dosyalarını işleyebilecek ve temsil edebilecek. Ses analizi ve tanıma teknolojilerini uygulayabilecek. Ses tabanlı interaktif AI sistemleri geliştirebilecek. Ses verilerinin gizliliğini ve güvenliğini sağlama konusunda bilinçli olacak.
(8) AI ile Görüntü Temsili ve İşleme
AI teknolojilerini kullanarak görüntülerin nasıl temsil edildiği, arandığı ve oluşturulduğu üzerine yoğunlaşma.
Kapsanacak Konular: Görüntü işleme teknikleri. Görüntü tanıma ve sınıflandırma. Görüntü tabanlı AI uygulamalar. Gelişmiş görüntü düzenleme ve üretimi. Görüntü verilerinin etik kullanımı.
Öğrenme Çıktıları: Görüntü işleme ve analiz tekniklerini uygulayabilecek. Görüntü tabanlı AI uygulamalarını geliştirebilecek. Görüntü tanıma sistemleri tasarlayabilecek. Görüntü verilerini etik ve güvenli bir şekilde kullanabilecek.
(9) AI ile Video Temsili ve İşleme
Videolar üzerinde AI tekniklerini kullanarak temsil etme, arama ve oluşturma işlemleri.
Kapsanacak Konular: Video analiz teknikleri. Video içerik tanıma ve işaretleme. Gerçek zamanlı video işleme. Video tabanlı AI uygulamaları. Video verilerinin gizlilik ve güvenlik yönetimi.
Öğrenme Çıktıları: Video işleme tekniklerini kavrayacak ve uygulayabilecek. Video içerik analizi yapabilecek. Video tabanlı AI sistemleri tasarlayıp geliştirebilecek. Video verilerini etik ve güvenli bir şekilde yönetebilecek.
(10) Yeni Nesil AI: Entegrasyon ve İnovasyon
Yeni nesil AI teknolojilerinin görev ve projelerde entegrasyonunu ve yenilikçi uygulamalarını inceleme.
Kapsanacak Konular: Yeni nesil AI teknolojileri. AI entegrasyon stratejileri. Çapraz platform AI uygulamaları. AI ile sürdürülebilirlik ve yenilikçilik. Geleceğe yönelik AI trendleri ve fırsatları.
Öğrenme Çıktıları: En yeni AI teknolojilerini anlayacak ve değerlendirebilecek. Çeşitli görevler ve platformlar için AI entegrasyonları yapabilecek. AI'ı yenilikçi ve sürdürülebilir projelerde kullanabilecek. Geleceğin teknoloji trendlerini öngörerek stratejik planlama yapabilecek.
