Eğitim İçeriği
Gün 1
Üretken Yapay Zeka ve Prompt Mühendisliğine Giriş
- Üretken yapay zekanın ne olduğu ve geleneksel otomasyondan farkı
- Yapay zeka çıktısı kalitesini şekillendirmede prompt mühendisliğinin rolü
- Mevcut metin, görüntü, ses ve video araçları ekosisteminin genel bakışı
- Prompt mühendisliğinin iş değeri yarattığı yerler
Metin ve Görüntü Üretimi İçin Yapay Zeka Modellerinin Temelleri
- Büyük dil modellerinin ve difüzyon modellerinin aslında nasıl çalıştığına dair sade açıklamalar
- Eğitim verisi, ince ayar (fine-tuning) ve prompt verme arasındaki farklar
- Önceden eğitilmiş modellerin güçlü ve zayıf yönleri
- Model mimarisinin prompt yazım şeklini neden değiştirdiği
Önde Gelen Yapay Zeka Asistanlarının Karşılaştırılması
- Microsoft Copilot: Microsoft 365 entegrasyonu, Word, Excel, Outlook ve Teams iş akışlarındaki güçlü yönleri, kurumsal veri bağlantısı (grounding) avantajı; yaratıcı genişlik ve muhakeme derinliğindeki rakiplere kıyasla zayıf yönleri
- Google Gemini: Yerel çok modallık, Workspace entegrasyonu, gerçek zamanlı arama bağlantısı (grounding) gibi güçlü yönleri; tutarsızlık, bölgesel erişilebilirlik ve karmaşık görevlerde talimatları uygulama konusundaki zayıf yönleri
- ChatGPT: Ekosistem olgunluğu, özel GPT'ler, DALL-E üzerinden görüntü üretimi ve sesli mod gibi güçlü yönleri; bağlantı (grounding) olmadan faktik güvenilirlik eksikliği ve premium özelliklerde daha sıkı kullanım sınırları gibi zayıf yönleri
- Claude: Uzun bağlam işleme, nüanslı muhakeme, uzun formatlı yazım ve açık kafalı analiz gibi güçlü yönleri; araç ekosisteminin kapsamının darlığı ve görüntü üretimi konusundaki zayıf yönleri
- Belirli bir görev, hedef kitle veya uyumluluk kısıtlaması için doğru aracın seçimi
- Tüm dört asistanda aynı prompt'un yan yana incelenmesi
Etkili Prompt Tasarımı İlkeleri
- Netlik, özgüllük ve bağlam; iyi bir promptun üç temel direği
- Talimatların, tonun, formatın ve kısıtlamaların yapılandırılması
- Acemilerin sıklıkla yaptığı hatalar ve bunların nasıl tanınacağı
- Zayıf bir prompttan yüksek performanslı bir prompta iterasyon süreci
Gün 2
Sıfır-Örnek, Tek-Örnek ve Az-Örnek Prompt Verme
- Bu üç yaklaşım arasındaki farklar ve her birinin ne zaman uygun olduğu
- Model davranışını okuma ve buna göre örnekleri ayarlama
- Sadece birkaç iyi seçilmiş örnekle modele yeni bir görev öğretme
- ChatGPT, Copilot, Gemini ve Claude üzerinden pratik alıştırılmalar
İleri Seviye Prompt Mühendisliği Teknikleri
- Nüanslı çıktılar için koşullu ve bağlam-duyarlı promptlar
- Stil aktarımı, kişilik (persona) prompt verme ve yaratıcı yönlendirme
- Düşünce zinciri (chain-of-thought) ve adım adım muhakeme promptları
- Cevaplardaki halüsinasyonlar, belirsizlikler ve önyargıların azaltılması
Kod Yazmadan Az-Örnek İnce Ayar (Few-Shot Fine-Tuning)
- Az-örnek ince ayarın ne olduğu ve tam model eğitimidan farkı
- Örnek ağırlıklı promptlar kullanarak modeli niş bir göreve uyarlama
- Ne zaman prompt mühendisliği yapılmalı, ne zaman ince ayar daha iyi bir yatırımdır?
- Çıktı kalitesinin değerlendirilmesi ve iteratif refinement (yükseltme)
Hiper-gerçekçi Metin Üretimi
- Kontrollü ton, ses ve uzunlukta metin üretimi
- Uzun formatlı içerik, özetler, raporlar ve yapılandırılmış belgeler oluşturma
- Çok adımlı üretim boyunca tutarlılığı koruma
- Tekrarlanabilir ve marka ile uyumlu sonuçlar için prompt kalıplarının birleştirilmesi
İş Akışlarına Prompt Mühendisliğinin Uygulanması
- Rutin taslak hazırlama, araştırma ve bilgi eleme süreçlerinin otomasyonu
- Müşteri desteği ve sohbet robotu kullanım senaryolarına kısa bir bakış
- Takımların yeniden eğitim yapmadan kullanabileceği prompt şablonlarının tasarımı
- Kalite kontrol, yönlendirme mantığı ve insani kontrol (human-in-the-loop) noktaları
Gün 3
Görüntü Üretimi ve Manipülasyonu
- DALL-E, Stable Diffusion, MidJourney ve Leonardo AI karşılaştırması
- Stil, kompozisyon, aydınlatma ve konu kontrolü sağlayan promptlar yazma
- Negatif promptlar, ağırlıklandırma ve iteratif refinement
- Promptlar aracılığıyla görüntü-görüntü dönüşümü ve düzenleme
Yapay Zeka ile Ses ve Konuşma
- Metin promptlarından doğal sesli konuşma üretimi
- Ses klonlama ve sentez kavramsal düzeyde
- Eğitim içeriği, erişilebilirlik ve pazarlama alanındaki kullanım senaryoları
Üretken Yapay Zeka ile Video İçerik Oluşturma
- Mevcut metinden-videoya dönüştürme araçlarının genel bakışı ve gerçekçi vaatleri
- Prompt dizileri aracılığıyla senaryo yazımı ve hikaye masası (storyboarding)
- Üretken yapay zeka ile metin, görüntü, ses ve videonun tek bir varlıkta birleştirilmesi
- Yapay zeka ile oluşturulan video çıktısının düzenlenmesi ve refinmanı
Çok Modlu Yapay Zeka ve Entegre İş Akışları
- Çok modlu modellerin metin, görüntü, ses ve muhakeme videoyu nasıl birleştirdiği
- Kod yazmadan uçtan uca içerik boru hatları (pipeline) oluşturma
- Pazarlama, tasarım, eğitim ve reklamcılık alanlarından gerçek dünya vaka analizleri
Etik, Sorumlu Kullanım ve Sonraki Adımlar
- Önyargı, telif hakkı, atıf ve içerik moderasyonu
- Üretken platformları kullanırken gizlilik ve veri koruma hususları
- Son müşterilerle şeffaflık, açıklama ve güven inşası
- Önümüzdeki 12 ayda takip edilmesi gereken Emerging araçlar, modeller ve trendler
- Özet ve Sonraki Adımlar
Kurs İçin Gerekli Önbilgiler
Hedef Kitle
Yapay zeka destekli içerik üretimini araştıran pazarlama, iletişim ve yaratıcı profesyoneller. Prompt-a dayalı araçlar üzerinden tekrarlayan etkileşimleri otomatikleştirmeye çalışan işletme operasyonları ve müşteriye yüz yüze çalışan ekipler. Yapay zeka veya programlama deneyimi olmayan, ancak üretken yapay zekaya yapılandırılmış ve araca odaklı bir giriş arayan acemi katılımcılar.
Danışanlarımızın Yorumları (2)
Etkileşimli stil, alıştırmalar
Tamas Tutuntzisz
Eğitim - Introduction to Prompt Engineering
Yapay Zeka Çevirisi
Gelecekte kullanmak için harika bir kaynak depası, eğitmenin tarzı (iyimser ve detaylı anlatım ile dolu)
Adam - GE Aerospace Poland Sp. z o.o.
Eğitim - Prompt Engineering for ChatGPT
Yapay Zeka Çevirisi
