Course Outline

  • AI-Native Gereksinim Mühendisliği Temelleri [TEORİ & DEMO]
    • Geleneksel iş analistliğinden AI-native yaklaşıma geçiş.
    • ”Derlenebilir doküman” ve ”AI-okunabilir gereksinim” kavramları.
    • ”Gereksinim kalitesi = Kod kalitesi” tezinin pratik temelleri.
    • Prompt mühendisliği ile yapılandırılmış analiz çıktısı üretme.
  • Yapay Zeka ile Use Case ve User Story Yazımı [UYGULAMALI]
    • AI destekli Use Case diyagramları ve senaryo üretimi.
    • User Story, Kabul Kriterleri (Acceptance Criteria) ve uç durum (edge case) keşfinde yapay zekanın konumlandırılması.
    • INVEST kriterlerine uygun, AI ile iteratif hikaye iyileştirme (story refinement).
    • Uygulama: Gerçek bir iş gereksiniminden AI ile eksiksiz bir hikaye seti oluşturma.
  • Yapay Zekayı Gereksinim Mühendisi Olarak Konumlandırma [ATÖLYE]
    • AI’ı paydaş (stakeholder) görüşmelerini yapılandırma, gereksinimleri önceliklendirme ve tutarsızlık tespitinde kullanma.
    • PRD (Ürün Gereksinim Dokümanı) üretim ardışık düzeni (pipeline): Briefing’den dokümana.
    • Gereksinim izlenebilirliği (traceability) ve etki analizi için AI iş akışı tasarımı.
  • Marka Kimliğine Uygun AI Destekli Prototipleme [CANLI DEMO]
    • Mevcut bir uygulamanın ekran görüntüsünden AI ile çalışan React prototipi oluşturma (Proto Cloner yöntemi).
    • Marka renkleri, tipografi ve UI desenlerini koruyarak iteratif tasarım.
    • PRD’den prototipe: Gereksinimden çalışan arayüze 15 dakikada geçiş demosu.
  • Yapay Zeka ile Veri Modelleme ve Analiz [UYGULAMALI]
    • İş gereksinimlerinden varlık-ilişki (entity-relationship) diyagramlarına AI destekli geçiş.
    • Veri sözlüğü, normalizasyon ve ilişki haritalarının otomatik üretimi.
    • API ve veritabanı şema tasarımında AI kullanımı.
    • Mevcut veri yapılarının AI ile analizi ve optimizasyonu.
  • Entegrasyon ve Çapraz Uygulama [BİTİRME PROJESİ]
    • Tüm modüllerin bir arada uygulandığı bitirme projesi (Capstone): Gerçek bir iş senaryosunda gereksinim toplama, dokümantasyon, prototipleme ve veri modellemeyi AI ile uçtan uca gerçekleştirme.
    • Takım bazlı çalışma, sunumlar ve geri bildirim süreçleri.

Requirements

  • A foundational understanding of business analysis, the Software Development Life Cycle (SDLC), or product development processes.

  • Basic experience working with digital products, software projects, or data-driven systems.

  • Basic familiarity with any programming language (not mandatory, but beneficial).

Audience

  • Business Analysts

  • Product Managers and Product Owners

  • Software developers, solution architects, and other professionals working within digital product teams.

 7 Hours

Number of participants


Price per participant

Testimonials (2)

Upcoming Courses

Related Categories