Kaynaklar

Veri Analizi Broşürü

Online veya canlı eğitmen eşliğinde sunulan Veri Analizi eğitim kurslarımız, tartışma ve uygulama yoluyla Veri Analizinde kullanılan programlama dillerini ve metodolojileri ortaya koymaktadır.

Yapay Zekâ Eğitimlerinde müfredat nasıl belirlenir?

Kurumsal yapay zekâ eğitimlerinde müfredat nasıl belirlenmeli ve eğitim içeriği kuruma nasıl uygun hale getirilir? Bu yazıda, yapay zekâ eğitiminin yalnızca mevcut iş süreçlerini kopyalamak yerine neden temel kavrayış ve teknolojik dönüşüm yetkinliği kazandırması gerektiğini ele alıyoruz. İdeal bir yapay zekâ eğitim programının dört ana başlığını açıklıyoruz: yapay zekâ teknolojilerinin temelini anlamak, Tool Free ve Domain Free olmak ve yapay zekâyı veri güvenliği ve etik sınırlar dahilinde kullanmak. Son olarak NobleProg’un eğitim öncesi beklenti anketiyle müfredatı katılımcıların işine göre nasıl şekillendirdiğini anlatıyoruz.

Her firma kendi yapay zekâsını üretmeli midir? Açık kaynaklı yapay zekâ süreçleri

Her firma kendi yapay zekâsını üretmeli mi, yoksa açık kaynaklı yapay zekâ modelleri daha mantıklı bir yol mu? Bu yazıda, kendi yapay zekâ modelinizi geliştirmenin asıl maliyetinin kod değil; Ar-Ge, eğitim verisi ve işlem gücü olduğunu ve bunun milyarlarca dolarlık yatırım gerektirebileceğini ele alıyoruz. Open weight olarak paylaşılan açık kaynaklı modellerin fine-tuning ile nasıl özelleştirilebildiğini ve bugün frontier modellerle karşılaştırıldığında nerede durduğunu anlatıyoruz. Son olarak, lokal çalıştırılabilen açık kaynaklı modellerin maliyet ve veri gizliliği açısından kurumlara sunduğu katma değeri değerlendiriyoruz.

Claude Yapay Zeka

Antrophic bu haftaya hızlı başladı. Önce bütün kullanıcılara aboneliklerine ek olarak API kullanım kredisi sağlayan Antrophic Ekibi haftayı yeni hareket odaklı görselleştirme araçları Claude Motion ile kapattı. Bu hafta Antrophic tarafında yaşanan gelişmeleri özetlediğimiz haftalık bültenimizi okuyabilirsiniz. 

L&D için Yapay Zekâ Eğitim Rehberi: Giriş

Kurumsal yapay zekâ eğitim süreçlerini organize etmek, 2026 itibarıyla L&D ekiplerinin en kritik görevlerinden biri haline geldi. L&D için Yapay Zekâ Eğitim Rehberi’nin bu giriş bölümünde, yapay zekâ ihtiyacının kurumlarda neden kolay ortaya çıkmadığını ve bu belirsizliği gidermek için öne çıkan iki yöntemi ele alıyoruz. Bu yöntemler, şirket içinde pilot bir karma grupla başlamak ve deneyimli bir danışmanla açık analizi (gap analysis) yapmak. Ayrıca doğru eğitmen, müfredat ve katılımcı seçiminin, ölçülebilir sonuç veren bir yapay zekâ eğitim sürecinin temelini nasıl oluşturduğunu anlatıyoruz.

Yapay Zekâ Eğitimlerinde süreç nasıl başlar?

Kurumsal yapay zekâ eğitimlerinde süreç seviye tespit testiyle mi, yoksa eğitim öncesi beklenti anketiyle mi başlamalı? NobleProg, yapay zekâ eğitimlerinde seviye testi yerine uluslararası olarak uyguladığı Eğitim Öncesi Beklenti Anketi’ni kullanır ve eğitim içeriğini katılımcıların iş süreçlerine göre hazırlar. Bu yazıda, seviye testlerinin yapay zekâ gibi yeni bir alanda neden güvenilir sonuç vermediğini ve L&D ekiplerine getirdiği operasyonel yükü ele alıyoruz. Ayrıca yapay zekâ eğitiminin başarısının memnuniyet, kullanımın kalıcılığı (retention) ve yönetim paneli verileriyle süreç bazlı olarak nasıl ölçülebileceğini anlatıyoruz.

Büyük bir perakende holdingin karşı karşıya olduğu bulut güvenliği zorlukları

Pandemi döneminde çevrimiçi siparişlerin artmasıyla birlikte, müşteri talep desenlerine uyum sağlayacak şekilde ağ ve BT kaynakları ölçeklenebilirliği kritik bir hale geldi. Altyapı için bulut tabanlı bir platformun kullanılması, müşteriye büyük fayda sağladı.