AI Literacy’den AI Reliability’ye Kapsamlı Yetkinlik Programı

• Yapay zeka alanında kariyer hedefleyen herkes
• AI araçlarını iş hayatına entegre etmek isteyen profesyoneller
• Teknik arka planı olmayan ve AI’a yeni başlayan herkes
• Uluslararası geçerliliği olan sertifika edinmek isteyenler

Level 1 — AI Literacy & AI for Everyone | Toplam: 20 Saat

Modül 1 → Yapay Zekaya Giriş (3 Saat)

• Yapay Zeka Nedir?
• AI Tarihsel Gelişimi
• AI Alt Dalları (ML, DL, NLP, CV)
• Günümüzde AI Kullanım Alanları
• Dar AI vs Genel AI vs Süper AI
• AI’ın Topluma Etkileri

Modül 2 → AI Araçları (3 Saat)

• Büyük Dil Modelleri (LLM) Nedir?
• ChatGPT, Claude, Gemini – Karşılaştırmalı İnceleme
• Görüntü Üretim Araçları (Midjourney, DALL-E, Stable Diffusion)
• Ses ve Video AI Araçları
• Kod Yazma Araçları (GitHub Copilot, Cursor)
• AI Araç Seçimi ve Değerlendirme Kriterleri

Modül 3 → Temel Prompt Yazımı (4 Saat)

• Prompt Nedir, Neden Önemlidir?
• Etkili Prompt Yapısı (Rol, Bağlam, Görev, Format)
• Zero-shot / Few-shot / Chain-of-Thought Prompting
• Kötü Prompt vs İyi Prompt Örnekleri
• Sektöre Özel Prompt Teknikleri
• Prompt Geliştirme ve İterasyon

Modül 4 → Prompt Kütüphanesi (3 Saat)

• İş Hayatı İçin Hazır Prompt Şablonları
• Pazarlama ve İçerik Promptları
• Analiz ve Raporlama Promptları
• İnsan Kaynakları ve Eğitim Promptları
• Kişisel Verimlilik Promptları
• Kütüphane Oluşturma ve Yönetme

Modül 5 → Günlük Hayatta AI (4 Saat)

• AI ile E-posta ve Yazışma Yönetimi
• AI ile Araştırma ve Özetleme
• AI ile Sunum ve Rapor Hazırlama
• AI ile Öğrenme ve Gelişim
• AI Etik Kullanımı ve Sınırları
• Kişisel AI İş Akışı Tasarlama

Modül 6 → AI ile Verimlilik + Final Uygulama (3 Saat)

• Verimlilik Çarpanı Olarak AI
• Zaman Yönetiminde AI Kullanımı
• Ekip İçi AI Entegrasyonu

Final: Kişisel AI Kullanım Planı Sunumu

EĞİTİM SONUNDA KAZANIMLAR: Eğitimin sonunda katılımcılar; yapay zeka araçlarını günlük ve iş hayatında etkin biçimde kullanabilecek, etkili prompt yazabilecek ve kişisel AI iş akışı oluşturabilecektir. Program sonunda eğitim tamamlama belgesi verilecektir.

BİTİRME PROJESİ / Eğitimi Bitirme Belgesi

Level 2 — Applied Artificial Intelligence | Toplam: 30 Saat

Modül 1 → AI ile Veri Analizi (6 Saat)

• Veri Analizinde AI’ın Rolü
• AI Araçlarıyla Veri Yorumlama
• AI ile Görselleştirme (Grafik, Dashboard)
• CSV ve Excel Verilerini AI ile Analiz Etme
• Veri Temizleme ve Hazırlama
• Analiz Sonuçlarını Raporlama

Modül 2 → AI ile Karar Destek Sistemleri (6 Saat)

• Karar Destek Sistemleri Nedir?
• AI Destekli Senaryolar ve Simülasyonlar
• İş Zekası Araçlarıyla AI Entegrasyonu
• Tahminleme ve Öngörü Modelleri
• AI ile Risk Analizi
• Gerçek Vaka İncelemeleri

Modül 3 → AI Destekli İş Otomasyonları (6 Saat)

• İş Süreçleri Otomasyonuna Giriş
• Make / Zapier ile AI Otomasyon
• AI Araçlarını Birbirine Bağlama
• Otomatik Raporlama Sistemleri
• E-posta ve Takvim Otomasyonları
• No-code AI Araçlarıyla Süreç Tasarımı

Modül 4 → AI ile İçerik ve Bilgi Üretimi (6 Saat)

• AI ile Metin İçerik Üretimi
• AI ile Görsel İçerik Üretimi
• AI ile Video ve Ses İçeriği
• Marka Sesine Uygun İçerik Üretimi
• İçerik Kalite Kontrolü ve Doğrulama
• Çok Kanallı İçerik Stratejisi

Modül 5 → Gerçek İş Senaryoları + Final Proje (6 Saat)

• Sektörel AI Uygulama Örnekleri (Finans, Sağlık, Eğitim, Perakende)
• Kurumsal AI Dönüşüm Projeleri
• AI Projesi Planlama ve Yönetme

Final: Gerçek İş Problemine AI Çözümü Geliştirme ve Sunum

EĞİTİM SONUNDA KAZANIMLAR: Eğitimin sonunda katılımcılar; AI araçlarıyla veri analizi yapabilecek, iş süreçlerini otomatikleştirebilecek, içerik üretebilecek ve gerçek iş problemlerine AI çözümleri geliştirebilecektir. Program sonunda eğitim tamamlama belgesi verilecektir.

BİTİRME PROJESİ / Eğitimi Bitirme Belgesi

Level 3 — AI Testing & AI Reliability | Toplam: 40 Saat

Modül 1 → AI Sistemleri Nasıl Hata Yapar (6 Saat)

• AI Hatalarının Sınıflandırılması
• Hallüsinasyon (Uydurma) Problemi
• Önyargı ve Adalet Sorunları
• Modelin Zamanla Bozulması
• AI Sistemlerine Yönelik Saldırı Türleri
• Gerçek Hayattan AI Hata Vakaları

Modül 2 → AI Test Metodolojileri (8 Saat)

• Geleneksel Test vs AI Test Farkları
• Fonksiyonel AI Testleri
• Performans ve Yük Testleri
• Kara Kutu ve Beyaz Kutu Test Yaklaşımları
• Test Senaryosu Tasarımı
• Test Verisi Hazırlama ve Yönetimi

Modül 3 → LLM Değerlendirme (8 Saat)

• AI Çıktı Kalitesi Ölçüm Yöntemleri
• Doğruluk, Tutarlılık, Güvenlik Değerlendirmesi
• Benchmark Araçları ve Kullanımı
• İnsan Değerlendirmesi Tasarımı
• Otomatik Değerlendirme Süreçleri
• AI Güvenlik Testleri
• Karşılaştırmalı Model Değerlendirme

Modül 4 → AI Risk Yönetimi (8 Saat)

• AI Risk Kategorileri ve Çerçeveleri
• AB Yapay Zeka Yasası ve Uyumluluk
• Etik AI İlkeleri ve Uygulama
• Risk Değerlendirme Metodolojileri
• AI Güvenlik Politikaları Oluşturma
• Kurumsal AI Yönetişim Modelleri

Modül 5 → AI Test Araçları + Final Proje (10 Saat)

• Açık Kaynak AI Test Araçlarına Giriş
• CI/CD Süreçlerine AI Test Entegrasyonu
• AI Model Takip Araçları
• AI Test Raporlama ve Dokümantasyon
• Kurumsal Test Stratejisi Oluşturma

Final: Gerçek AI Sistemine Kapsamlı Test Raporu Hazırlama ve Sunum

EĞİTİM SONUNDA KAZANIMLAR: Eğitimin sonunda katılımcılar; AI sistemlerini test edip değerlendirebilecek, güvenilirlik süreçlerini yönetebilecek ve kurumsal AI risk yönetimini uygulayabilecektir. Program sonunda eğitim tamamlama belgesi verilecektir.

BİTİRME PROJESİ / Eğitimi Bitirme Belgesi