VERİ · Başlangıç → Orta
Veri Yönetişimi Sorumlusu
Kurum içinde dolaşan veriyi kayıt altına almaktan, o kaydı bir denetimde savunabilir hâle getirmeye kadar giden bir hat izlenir. Envanter, amaç bağlama, saklama süresi ve erişim kararlarının yapay zekâ projelerinde nasıl somut kurala döndüğü işlenir.
- Bölüm
- 5
- Süre
- ~36 sa
- Ders
- 5
- Önkoşul
- 4
Bölüm döngüsü
- 1Teori
- 2Örnek
- 3Lab
- 4Test
- 5Proje
Önkoşullar
- Kurumdaki başlıca veri kaynaklarını ve hangi birimin hangi kaydı tuttuğunu sayabilmek
- Tablo, alan ve kayıt kavramlarını karıştırmadan bir veri sözlüğü okuyabilmek
- Elektronik tablo veya basit bir sorgu ile bir veri kümesinin satır sayısını ve boş alanlarını çıkarabilmek
- Yapay zekâ ile makine öğrenmesi arasındaki farkı genel hatlarıyla anlatabilmek
Rotayı bitirdiğinde ne yapabiliyor olacaksın?
Veri, uyum veya operasyon tarafında çalışıp modele giren veriden sorumlu tutulan; kayıt sistemlerini okuyabilen ama henüz yazılı bir yönetişim çerçevesi kurmamış kişiler için.
- 01
Bir yapay zekâ kullanım senaryosuna giren her veri alanının kaynağını ve işleme amacını tek sayfada gösterebilmek
- 02
Toplanan alanları amaç bağlamına göre eleyip veri minimizasyonu gerekçesini yazılı hâle getirebilmek
- 03
Her veri kategorisi için saklama süresi ve silme tetikleyicisi tanımlayıp takvime bağlayabilmek
- 04
Rol bazlı erişim matrisini kurup fazla yetkili hesapları düzenli aralıklarla tespit edebilmek
- 05
İnce ayar ve erişim artırımı verisinin izin durumunu belgeye dayanarak sınıflandırabilmek
- 06
Tekrarlanabilir bir yönetişim denetimi yürütüp bulguları önem sırasına dizebilmek
5 bölüm
Her bölüm ilgili Atlas kavramlarına bağlanır; eksik önkoşul varsa beceri grafiği uyarır.
- 01
Veri envanteri ve köken kaydı
8 saatHangi verinin nerede durduğu ve hangi sistemden geldiği yazılı hâle getirilerek başlanır. Tek bir kullanım senaryosu seçilip o senaryoya giren alanların kaynak-hedef zinciri çıkarılır. Köken kaydının hangi ayrıntıda tutulacağı, sonraki bölümlerin dayandığı temeldir.
- 02
Amaç bağlama ve veri minimizasyonu
8 saatHer alanın neden toplandığı tek tek gerekçelendirilir; gerekçesi olmayan alan hattan çıkarılır. Aynı işi daha az veriyle yapan alternatifler karşılaştırılır ve karar gerekçesi kayda geçer. Üretken modellere verilen bağlamın da bu elemeden geçmesi gerektiği örneklerle gösterilir.
- 03
Saklama süresi ve erişim denetimi
7 saatVeri kategorileri için saklama süresi, arşivleme ve silme tetikleyicileri tanımlanır. Rol bazlı erişim matrisi kurulur; hangi rolün hangi alanı hangi ortamda göreceği yazılır. Geliştirme ve üretim ortamları arasındaki erişim farkı ayrıca ele alınır.
- 04
Eğitim verisinin izin ve telif durumu
6 saatİnce ayar veya erişim artırımı için kullanılan kaynakların izin durumu sınıflandırılır. Sözleşmeye bağlı veri, kamuya açık veri ve müşteri verisi arasındaki fark somut kararlara çevrilir. Şüpheli kaynağın hangi koşulda hattan çıkarılacağı kural olarak yazılır.
- 05
Denetim, kayıt ve raporlama
7 saatYönetişim kararlarının uygulanıp uygulanmadığı ölçülebilir göstergelerle izlenir. Örnekleme yöntemiyle bir iç denetim yürütülür ve bulgular önem sırasına dizilir. Bölüm, tekrarlanabilir bir denetim takvimi ve karar kurulu raporu şablonuyla kapanır.
Bu rotadaki dersler
- Veri envanteri ve köken kaydıYönetişim kararlarının uygulanabilmesi için hangi alanın nerede durduğunu ve neden türediğini alan düzeyinde kaydetmeyi öğretir. Tek bir senaryodan başlayıp kopyaların durduğu her durağı çıkarma yöntemini kurar.40 dk
- Amaç bağlama ve veri minimizasyonuHer alanın hangi işi yapmak için toplandığını kullanım başına gerekçelendirmeyi ve aynı işi daha az veriyle yapan biçimi seçmeyi öğretir. Model istemine giren bağlamın da bu elemeden geçirilmesini uygulamalı bir karar dizisine bağlar.38 dk
- Saklama süresi ve erişim denetimiSaklama kuralını tetikleyici olay, süre ve bitiş eylemi üçlüsü olarak yazmayı ve rol, ortam, alan hassasiyeti eksenlerinde bir erişim matrisi kurmayı öğretir. Türev verilerin ve kopyaların kuralı nasıl devraldığını somutlaştırır.34 dk
- Eğitim verisinin izin ve telif durumuİnce ayar setine ve geri getirme dizinine giren kaynakların izin durumunu sınıflandırmayı ve bu sınıfı hattı durduran ya da geçiren bir kurala çevirmeyi öğretir. Geri alınabilirlik ölçütünü mimari kararın önüne koyar.28 dk
- Denetim, kayıt ve raporlamaYazılı yönetişim kararlarını gözlemlenebilir kontrollere çevirmeyi, rastgele örneklemle ihlal aramayı ve bulguları önem sırasına dizip sahip ve tarihle kapatmayı öğretir. Tekrarlanabilir bir denetim turu ile rota kapanır.35 dk
Rotada geçen kavramlar
- Machine LearningMachine LearningKuralları insanın yazması yerine, örnek veriden istatistiksel örüntü çıkararak yeni veride tahmin üretmeyi öğrenen sistemlerin alanıdır.
- MLOps / LLMOpsMLOpsMakine öğrenmesi modellerinin geliştirilmesini, dağıtımını, izlenmesini ve yenilenmesini tekrarlanabilir ve denetlenebilir hale getiren mühendislik disiplinidir.
- Responsible AIResponsible AIYapay zekâ sistemlerinin adillik, şeffaflık, hesap verebilirlik, gizlilik ve güvenlik boyutlarını tasarım aşamasından itibaren yönetme yaklaşımıdır.
- Generative AIGenerative AIÖğrendiği veri dağılımından yeni metin, görsel, ses, video veya kod örnekleri üreten model ailesinin genel adıdır.
- AI SecurityGuardrailsBir yapay zekâ sisteminin girdi, çıktı ve eylem katmanlarına yerleştirilen, istenmeyen davranışı sınırlayan programatik denetimlerdir.
- MLOps / LLMOpsLLMOpsDil modeli tabanlı uygulamaların istem, bağlam, araç ve model sürümlerini izlenebilir, ölçülebilir ve geri alınabilir biçimde işletme pratiğidir.
- Large Language ModelsFine-TuningÖnceden eğitilmiş bir modelin, belirli bir görev veya alana uyum sağlaması için ek veriyle yeniden eğitilmesidir.
- 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.