EĞİTİM · Başlangıç → Orta
Kurum İçi AI Eğitmeni
Kurum içinde yapay zekâ kullanımını öğretme işini üstlenen kişiyi, dağınık araç tanıtımlarından ölçülebilir bir okuryazarlık programına taşır. Rol bazlı yetkinlik haritası çıkarmayı, ortak temel müfredatı ile rol atölyelerini birbirinden ayırmayı ve güvenli kullanım kurallarını kurumun kendi örnekleriyle yazıya dökmeyi kapsar. Son aşamada eğitimin işe dönüşüp dönüşmediğini izleyen bir ölçüm düzeni kurulur.
- Bölüm
- 5
- Süre
- ~44 sa
- Ders
- 5
- Önkoşul
- 4
Bölüm döngüsü
- 1Teori
- 2Örnek
- 3Lab
- 4Test
- 5Proje
Önkoşullar
- Sohbet arayüzlü bir dil modelini kendi günlük işinde düzenli kullanabilmek
- Yetişkin bir gruba yüz yüze veya çevrim içi oturum yürütebilmek
- Kurumun veri gizliliği ve bilgi güvenliği politikasını okuyup kendi sözleriyle özetleyebilmek
- Basit bir ölçüm formu tasarlayıp sonuçlarını tabloya dökebilmek
Rotayı bitirdiğinde ne yapabiliyor olacaksın?
Eğitim, İK gelişim ya da iç iletişim tarafında çalışan; sohbet arayüzlü bir dil modelini kendi işinde düzenli kullanmış ama bunu henüz bir gruba öğretmemiş kişiler için.
- 01
Bir departmanın işini görev düzeyinde ayırıp her göreve dil modeli uygunluk derecesi verebilmek
- 02
Rol bazlı yetkinlik haritasını üç seviyede tanımlayıp kişileri bu seviyelere yerleştiren bir ön ölçüm uygulayabilmek
- 03
Ortak temel müfredatı ile rol atölyelerini ayrı ayrı tasarlayıp toplam eğitim süresini saat düzeyinde planlayabilmek
- 04
Hangi verinin hangi araca girebileceğini tablolayan, kurumun kendi örnekleriyle yazılmış bir güvenli kullanım kılavuzu üretebilmek
- 05
Atölye sonrası katılımcı çıktısını atölye öncesi haliyle karşılaştırıp iyileşmeyi tek bir ölçütle raporlayabilmek
- 06
Programın etkisini kullanım verisi ve iş çıktısı üzerinden çeyrek dönemlik bir izleme tablosuna bağlayabilmek
5 bölüm
Her bölüm ilgili Atlas kavramlarına bağlanır; eksik önkoşul varsa beceri grafiği uyarır.
- 01
Görev envanteri ve yetkinlik haritası
8 saatEğitim tasarımı araç listesiyle değil görev listesiyle başlar. Bir departmanın işini tek tek görevlere ayırmayı, her görevin dil modeliyle ne kadar örtüştüğünü derecelendirmeyi ve buradan üç seviyeli bir rol bazlı yetkinlik haritası çıkarmayı çalışırsınız. Bölüm sonunda kurumdaki mevcut seviyeyi ölçen kısa bir ön değerlendirme hazırlanır.
- 02
Ortak temel: modelin ne olduğu ve nerede tıkandığı
10 saatHer rolün paylaştığı asgari müfredat. Dil modelinin metni nasıl parçaladığı, bağlam penceresinin neden dolduğu ve iyi bir istemi neyin iyi yaptığı, teknik olmayan bir grubun izleyebileceği biçimde anlatılır. Anlatımın kendisi kadar, katılımcının ekranda tekrar edebileceği gösterim akışını kurmak da bu bölümün konusudur.
- 03
Güvenli kullanım kuralları ve sınırların yazıya dökülmesi
8 saatUydurma çıktı, sızdırılan veri ve dışarıdan gelen metinle yönlendirilen model, kurum içi kullanımın üç tipik kaza alanıdır. Bu kazaları kurumun kendi vakalarıyla örneklendirmeyi, hangi verinin hangi araca girebileceğini tablolamayı ve itiraz edilebilir bir gözden geçirme adımı tanımlamayı ele alırsınız. Bölüm çıktısı, tek sayfaya sığan bir güvenli kullanım kılavuzudur.
- 04
Rol atölyeleri: kurumun kendi işiyle uygulama
10 saatOrtak temelin üstüne satış, destek, hukuk, finans gibi rollerin kendi görevleriyle kurulan kısa atölyeler gelir. Her atölye için gerçek bir iş çıktısı seçmeyi, adım adım düşündürme ve kurum belgesine dayandırma gibi yaklaşımları o role uygun dille tanıtmayı, katılımcının kendi örneğini getirmesini sağlayan alıştırma tasarlamayı çalışırsınız. Atölye malzemesi, sonradan başka bir eğitmenin de yürütebileceği biçimde belgelenir.
- 05
Değişim yönetimi ve fayda ölçümü
8 saatProgram, katılım sayısıyla değil işteki değişimle değerlendirilir. Atölye öncesi ve sonrası çıktıyı karşılaştıran bir ölçüt seçmeyi, kullanım verisiyle iş sonucunu aynı tabloda izlemeyi ve direnç gösteren ekipleri programın içinde tutan geri bildirim döngüsünü kurmayı ele alırsınız. Bölüm, çeyrek dönemlik bir izleme tablosu ve bir sonraki dönemin güncelleme planıyla kapanır.
Bu rotadaki dersler
- Görev envanterinden yetkinlik haritasınaEğitim kapsamını araç listesinden değil departmanın görev listesinden çıkarmayı öğretir: görevi eğitilebilir birime indirgemek, örtüşmesini dört dereceli bir ölçekle işaretlemek ve buradan üç seviyeli rol bazlı yetkinlik haritası kurmak.35 dk
- Ortak temel müfredatı ve gösterim akışıHer rolün paylaştığı asgari müfredatı üç kavram üzerine kurmayı ve bunu anlatım yerine katılımcının ekranda tekrar edebileceği beş adımlık bir gösterim akışıyla vermeyi öğretir.45 dk
- Tek sayfalık güvenli kullanım kılavuzuUydurma çıktı, veri sızıntısı ve dışarıdan gelen metinle yönlendirmenin farklı mekanizmalardan doğduğunu gösterir; veri sınıfı ile araç eşlemesi ve itiraz edilebilir bir gözden geçirme adımı üzerinden tek sayfalık kılavuz yazmayı öğretir.40 dk
- Rol atölyesi ve devredilebilir atölye dosyasıOrtak temelin üstüne rolün gerçek iş çıktısıyla kurulan kısa atölyeleri tasarlamayı; adım adım düşündürme ve kurum belgesine dayandırmayı rol diline çevirmeyi; atölyeyi başka bir eğitmenin yürütebileceği biçimde belgelemeyi öğretir.45 dk
- Fayda ölçümü ve çeyreklik izleme tablosuProgramı katılım sayısıyla değil işteki çıktının değişimiyle değerlendirmeyi öğretir: öncesi-sonrası kör puanlama kurulumu, fayda göstergesinin yanına koruma göstergesi koymak ve direnci programın içinde tutan çeyreklik güncelleme döngüsü.40 dk
Rotada geçen kavramlar
- Artificial IntelligenceArtificial IntelligenceÖğrenme, çıkarım yapma, algılama ve karar verme gibi insan zihnine atfedilen görevleri yazılım ve donanımla gerçekleştirmeyi amaçlayan bilgisayar bilimi alanıdır.
- Generative AIGenerative AIÖğrendiği veri dağılımından yeni metin, görsel, ses, video veya kod örnekleri üreten model ailesinin genel adıdır.
- Large Language ModelsLarge Language ModelÇok büyük metin derlemleri üzerinde bir sonraki tokeni tahmin etmeyi öğrenmiş, transformer tabanlı ve genel amaçlı dil görevlerinde kullanılabilen sinir ağı modelidir.
- Large Language ModelsTokenizationMetnin, modelin işleyebileceği en küçük birimlere (token) bölünmesi işlemidir.
- Large Language ModelsContext WindowBir modelin tek seferde dikkate alabileceği toplam token miktarıdır; istem, ek bağlam ve üretilen cevap bu bütçeyi paylaşır.
- Generative AIPrompt EngineeringBir dil modelinden istenen davranışı almak üzere girdinin yapısını, bağlamını ve kısıtlarını sistematik biçimde tasarlama pratiğidir.
- Responsible AIHallucinationModelin akıcı ve kendinden emin biçimde, gerçekle uyuşmayan bilgi üretmesidir.
- AI SecurityPrompt InjectionModelin işlediği içeriğe gizlenen yönergelerle sistem talimatlarının geçersiz kılınmaya çalışıldığı saldırı sınıfıdır.
- AI SecurityGuardrailsBir yapay zekâ sisteminin girdi, çıktı ve eylem katmanlarına yerleştirilen, istenmeyen davranışı sınırlayan programatik denetimlerdir.
- Responsible AIResponsible AIYapay zekâ sistemlerinin adillik, şeffaflık, hesap verebilirlik, gizlilik ve güvenlik boyutlarını tasarım aşamasından itibaren yönetme yaklaşımıdır.
- Large Language ModelsChain-of-ThoughtModelin nihai cevaba gitmeden önce ara adımları açıkça üretmesini isteyen istem tekniğidir; çok adımlı görevlerde doğruluğu artırabilir.
- Large Language ModelsRetrieval-Augmented GenerationDil modelinin cevap üretmeden önce harici bilgi kaynaklarından ilgili bilgiyi getirip oluşturduğu bağlama eklediği yapay zekâ mimarisidir.
- MLOps / LLMOpsEvaluationBir yapay zekâ sisteminin çıktısının, tanımlı ölçütlere göre sistematik biçimde ölçülmesidir.
Sana uygun olmayabilir mi?
ÖLÇ
Rotaya başlamadan önce nerede durduğunu gör
15 soruluk seviye testi, hangi bölümden başlaman gerektiğini söyler.