~3 saat•3 modül

Yapay Zeka Okuryazarlığı

Mad Cat Labs Academy

Yapay zeka artık yalnızca teknik ekiplerin değil, satış, pazarlama, ürün, operasyon ve iş geliştirme ekiplerinin de gündeminde olan temel bir konu haline geldi. Ancak bu alanda kullanılan kavramlar çoğu zaman karışık, teknik veya birbirine çok benzer şekilde anlatılıyor. S0 — Yapay Zeka Okuryazarlığı eğitimi, yapay zekaya giriş yapmak isteyen katılımcılar için temel bir kavramsal zemin oluşturur. Eğitimde yapay zeka ve makine öğrenmesi arasındaki farklar, büyük dil modellerinin genel çalışma mantığı, açık ve kapalı kaynak modeller, RAG, fine-tuning ve prompt mühendisliği gibi sık karşılaşılan kavramlar sade bir dille ele alınır. Bu eğitim teknik derinliğe girmeden, yapay zekayı daha doğru anlamak ve iş dünyasındaki kullanım alanlarını daha net değerlendirmek isteyen herkes için hazırlanmıştır.

Hedef Kitle

Herkes — teknik bilgi gerekmez

Bu Eğitimde Ne Öğreneceksiniz?

Yapay zeka ve makine öğrenmesi arasındaki farkı netleştirir

Büyük dil modellerinin temel çalışma mantığını kavrar

LLM, token, parametre, bağlam ve çıktı gibi temel kavramları tanır

Açık kaynak ve kapalı kaynak modeller arasındaki farkı ayırt eder

Metin, görsel, multimodal ve embedding modellerinin ne işe yaradığını öğrenir

Büyük ve küçük model tercihinin hangi durumlarda önemli olduğunu anlar

RAG, fine-tuning ve prompt mühendisliğinin hangi ihtiyaçlara karşılık geldiğini bilir

Bir AI sisteminin nasıl özelleştirilebileceğine dair temel karar mantığını kavrar

Yapay zeka projeleri hakkında daha bilinçli soru sorabilir ve değerlendirme yapabilir

Eğitim İçeriği (3 modül)

S0-0120–25 dk

Yapay Zeka Nedir, Ne Değildir?

Bu modül, yapay zekaya giriş için temel kavramları netleştirir. Katılımcılar yapay zeka, makine öğrenmesi, derin öğrenme ve üretken yapay zeka arasındaki farkları sade örneklerle öğrenir. Büyük dil modellerinin nasıl çalıştığı, neden "tahmin" mantığı üzerine kurulu olduğu ve token kavramının ne anlama geldiği temel seviyede açıklanır. Parametre sayısı, model kapasitesi ve çıktı kalitesi gibi konular teknik detaya boğulmadan ele alınır.

Detayları & İçeriği Gör

S0-0240–50 dk

Modeller Dünyasına Tur

Bu modül, günümüzde kullanılan yapay zeka modellerinin genel haritasını çıkarır. Katılımcılar açık kaynak ve kapalı kaynak modeller arasındaki farkları, farklı model türlerinin hangi amaçlarla kullanıldığını ve model seçimi yapılırken nelere dikkat edilmesi gerektiğini öğrenir. Metin üreten modeller, görsel anlayan modeller, multimodal modeller, embedding modelleri ve fine-tuned modeller temel seviyede anlatılır. Büyük model ve küçük model tercihi, performans, maliyet, hız ve kullanım senaryosu açısından değerlendirilir.

Detayları & İçeriği Gör

S0-0350–60 dk

Bir AI Nasıl Özelleştirilir?

Bu modül, bir yapay zeka sisteminin ihtiyaca göre nasıl daha kullanışlı hale getirilebileceğini açıklar. Katılımcılar prompt mühendisliği, RAG ve fine-tuning kavramlarının ne anlama geldiğini ve hangi durumlarda tercih edildiğini öğrenir. Amaç, teknik uygulama detaylarına girmek değil; doğru yöntemin hangi ihtiyaca karşılık geldiğini anlamaktır. Böylece katılımcılar bir AI projesi konuşulurken "hazır model yeterli mi?", "veriyle desteklemek mi gerekir?", "fine-tuning gerekli mi?" gibi sorulara daha sağlıklı yaklaşabilir.

Detayları & İçeriği Gör

Eğitim Talebi

Bu eğitime ilgi duyuyorum

Bilgilerinizi bırakın; içerik ve takvim için ekiplerimiz sizinle iletişime geçsin.