Temel Seviye • 12 hafta • 👥 Grup: Max 25 kişi • Sertifikalı

Yapay
Zeka'ya Giriş

Yapay zekanın büyüleyici dünyasını keşfedin ve geleceğin teknolojisini anlamak için sağlam bir temel oluşturun. Makine öğrenmesinden derin öğrenmeye, doğal dil işlemeden görüntü tanımaya kadar yapay zekanın temel kavramlarını, çalışma prensiplerini ve gerçek dünya uygulamalarını öğrenin. Teknik alt yapı gerektirmeyen bu eğitim, yapay zeka okuryazarlığı kazanmanız ve AI çağında bilinçli kararlar vermeniz için tasarlandı. Sağlık, eğitim, finans ve endüstri 4.0'daki AI uygulamalarını yakından tanıyarak, kendi alanınızda yapay zekayı nasıl kullanabileceğinizi keşfedin.

40+8
Saat Eğitim

10+2 hafta boyunca

20~40
Katılımcı

Kişisel ilgi garantisi

10+2
Modül

Kapsamlı müfredat

1
Sertifika

Tamamlama belgesi

Kimler İçin Uygun?

İş Dünyası Profesyonelleri ve Yöneticiler

Dijital dönüşüm sürecinde yapay zekanın rolünü anlamak, stratejik kararlar almak ve AI projelerini yönetmek isteyen üst ve orta düzey yöneticiler için tasarlanmıştır. Yapay zeka yatırımlarının getirilerini değerlendirebilmek, AI projelerinde doğru soruları sorabilmek ve ekiplerinizle ortak dil geliştirebilmek için gereken temel bilgileri edineceksiniz.

Sağlık Profesyonelleri

Tıbbi görüntüleme, hastalık teşhisi, tedavi planlama ve ilaç keşfinde yapay zekanın nasıl kullanıldığını öğrenmek isteyen doktor, hemşire, eczacı ve sağlık yöneticileri için idealdir. AI destekli tıbbi cihazları ve uygulamaları daha bilinçli kullanabilmek, hasta bakım kalitesini artırmak için AI araçlarından faydalanabilmek ve gelecekteki sağlık teknolojilerine hazırlanmak için sağlam bir temel oluşturacaksınız.

Eğitimciler ve Akademisyenler

Yapay zekanın eğitimdeki dönüştürücü gücünü anlamak, AI destekli öğrenme araçlarını tanımak ve müfredatlarına AI okuryazarlığını entegre etmek isteyen öğretmenler ve öğretim üyeleri için hazırlanmıştır. Öğrencilerinize AI çağında ihtiyaç duyacakları becerileri kazandırabilmek ve eğitim teknolojilerindeki yenilikleri takip edebilmek için gereken bilgi birikimini elde edeceksiniz.

Üniversite Öğrencileri

Hangi bölümde okursanız okuyun, kariyerinizde yapay zekayla mutlaka karşılaşacaksınız. Mühendislik, tıp, işletme, hukuk, sosyal bilimler veya sanat alanlarında eğitim gören tüm öğrenciler için yapay zeka okuryazarlığı kritik bir beceri haline gelmiştir. Mezuniyet sonrası iş dünyasında öne çıkmanız için gereken AI temellerini bu eğitimde bulacaksınız.

Girişimciler ve Startup Kurucuları

Yapay zeka tabanlı iş modelleri geliştirmek, AI teknolojilerini ürün veya hizmetlerinize entegre etmek ve yatırımcılarla AI projeleriniz hakkında bilinçli konuşabilmek isteyen girişimciler için tasarlanmıştır. Hangi AI çözümlerinin işinize değer katabileceğini, maliyetleri ve faydaları değerlendirebilmek için gereken perspektifi kazanacaksınız.

Meraklı Bireyler ve Yaşam Boyu Öğrenenler

Teknolojiye ilgi duyan, yapay zekanın günlük hayatımızı nasıl etkilediğini merak eden ve geleceğe hazırlanmak isteyen herkes için uygundur. Haber ve sosyal medyada karşılaştığınız AI haberlerini doğru yorumlayabilmek, AI ürünlerini bilinçli kullanabilmek ve yapay zeka tartışmalarına katılabilmek için gereken temel bilgileri edineceksiniz.

Kamu Çalışanları ve Politika Yapıcılar

E-devlet hizmetlerinde AI entegrasyonu, akıllı şehir uygulamaları ve kamu politikalarında yapay zekanın rolünü anlamak isteyen kamu sektörü çalışanları için özel olarak faydalıdır. Vatandaş hizmetlerini iyileştirmek, bürokrasiyi azaltmak ve veri odaklı politikalar geliştirmek için AI'nin sunduğu fırsatları keşfedeceksiniz.

Hukuk ve Etik Profesyonelleri

Yapay zekanın hukuki ve etik boyutlarını anlamak, AI sistemlerinin yarattığı yeni hukuki sorunlara hazırlanmak ve teknoloji etiği konusunda bilinç kazanmak isteyen hukukçular ve etik uzmanları için değerli bir temel oluşturacaktır.

Eğitim Müfredatı

Modül Modül Adı İçerik Detayları Süre Zorluk
1

Yapay Zekanın Temelleri ve Tarihsel Gelişimi

  • • Yapay zeka nedir ve ne değildir? Temel tanımlar ve kavramlar
  • • Turing testi ve yapay zeka felsefesi
  • • AI'nin tarihsel gelişimi: 1950'lerden günümüze önemli kilometre taşları
  • • Dar yapay zeka (ANI) vs Genel yapay zeka (AGI) vs Süper yapay zeka (ASI)
  • • Günümüzde AI'nin bulunduğu nokta ve gelecek perspektifleri
  • • Yapay zeka mitlerinin çürütülmesi ve gerçekçi beklentiler
4 saat Temel
2

Makine Öğrenmesinin Temelleri

  • • Geleneksel programlama vs Makine öğrenmesi yaklaşımı
  • • Veri, özellik ve etiket kavramları
  • • Denetimli öğrenme: Sınıflandırma ve regresyon problemleri
  • • Denetimsiz öğrenme: Kümeleme ve boyut azaltma
  • • Pekiştirmeli öğrenme: Ödül tabanlı öğrenme sistemleri
  • • Gerçek hayattan makine öğrenmesi örnekleri ve vaka analizleri
4 saat Temel
3

Derin Öğrenme ve Sinir Ağları

  • • İnsan beyninden ilham: Nöronlar ve yapay sinir ağları
  • • Derin öğrenmenin makine öğrenmesinden farkı
  • • Katmanlar, ağırlıklar ve aktivasyon fonksiyonları (basitleştirilmiş)
  • • Evrişimli sinir ağları (CNN) ve görüntü tanıma
  • • Tekrarlayan sinir ağları (RNN) ve zaman serisi analizi
  • • Transformer mimarisi ve modern AI sistemleri
4 saat Orta
4

Doğal Dil İşleme ve Dil Modelleri

  • • Bilgisayarların dili nasıl anladığı: NLP temelleri
  • • Metin işleme: Tokenizasyon, stemming ve lemmatizasyon kavramları
  • • Duygu analizi, metin sınıflandırma ve özetleme
  • • Chatbot'lar ve konuşma sistemleri
  • • GPT, BERT ve modern dil modelleri
  • • ChatGPT fenomeni ve generatif AI'nin yükselişi
4 saat Orta
5

Bilgisayarlı Görü ve Görüntü İşleme

  • • Dijital görüntülerin temsili ve işlenmesi
  • • Nesne tespiti ve tanıma sistemleri
  • • Yüz tanıma teknolojisi ve çalışma prensipleri
  • • Tıbbi görüntü analizi ve teşhis sistemleri
  • • Otonom araçlarda görüntü işleme
  • • Artırılmış gerçeklik (AR) ve sanal gerçeklik (VR) uygulamaları
4 saat Orta
6

Yapay Zeka Araçları ve Platformları

  • • Popüler AI araçlarının tanıtımı ve kullanım alanları
  • • No-code/Low-code AI platformları
  • • ChatGPT, Claude, Gemini gibi dil modellerinin etkin kullanımı
  • • DALL-E, Midjourney, Stable Diffusion gibi görüntü üretim araçları
  • • AutoML platformları ve otomatik makine öğrenmesi
  • • API'ler aracılığıyla AI servislerinin kullanımı
4 saat Temel
7

Sağlıkta Yapay Zeka Uygulamaları

  • • Tıbbi görüntülemede AI: MR, BT, X-Ray analizi
  • • Hastalık teşhis ve tahmin sistemleri
  • • İlaç keşfi ve geliştirme süreçlerinde AI
  • • Kişiselleştirilmiş tıp ve tedavi planlama
  • • Robot cerrahisi ve AI destekli ameliyatlar
  • • Sağlık verisi yönetimi ve hasta takip sistemleri
4 saat Orta
8

İş Dünyasında Yapay Zeka

  • • Müşteri hizmetlerinde AI: Chatbot'lar ve sanal asistanlar
  • • Pazarlama ve satışta AI: Kişiselleştirme ve tahminleme
  • • İnsan kaynakları ve işe alım süreçlerinde AI
  • • Finansta AI: Risk analizi, fraud tespiti ve algoritmik ticaret
  • • Tedarik zinciri optimizasyonu ve talep tahmini
  • • Üretimde AI: Kalite kontrol ve predictive maintenance
4 saat Orta
9

Yapay Zeka Etiği ve Toplumsal Etkiler

  • • AI'da önyargı (bias) problemi ve adil algoritmalar
  • • Veri gizliliği ve kişisel verilerin korunması
  • • Açıklanabilir AI ve kara kutu problemi
  • • İş gücü üzerindeki etkiler ve mesleklerin dönüşümü
  • • AI güvenliği ve kötüye kullanım riskleri
  • • Yapay zeka düzenlemeleri ve yasal çerçeve
4 saat İleri
10

Geleceğin Yapay Zekası ve Trendler

  • • Generatif AI'nin geleceği ve yaratıcı uygulamalar
  • • Kuantum bilgisayarlar ve AI'ya etkileri
  • • Edge AI ve IoT cihazlarında yapay zeka
  • • Metaverse ve sanal dünyalarda AI
  • • Sürdürülebilir AI ve yeşil teknolojiler
  • • Kendi AI stratejinizi oluşturma rehberi
4 saat İleri
U1

Uygulama Modülü 1
AI Araçlarıyla İçerik Üretimi

  • • Bir blog yazısı veya makale için AI destekli araştırma
  • • ChatGPT ile içerik oluşturma ve düzenleme
  • • DALL-E veya Midjourney ile görsel tasarım
  • • Canva AI özellikleriyle sunum hazırlama
  • • Üretilen içeriğin kalite kontrolü ve iyileştirme
4 saat Orta
U2

Uygulama Modülü 2
İş Süreçlerinde AI Entegrasyonu

  • • Katılımcıların kendi alanlarından bir iş süreci seçimi
  • • Sürecin analizi ve AI ile iyileştirme noktalarının belirlenmesi
  • • Uygun AI araçlarının seçimi ve entegrasyon planı
  • • Maliyet-fayda analizi ve ROI hesaplama
  • • Sunum hazırlama ve grup içi paylaşım
4 saat İleri

Öğrenme Hedefleri

Bu eğitimi tamamladığınızda kazanacağınız temel beceriler

Yapay Zeka Okuryazarlığı ve Temel Kavrayış

  • Yapay zekanın ne olduğunu ve ne olmadığını net bir şekilde ayırt edebilme
  • Makine öğrenmesi, derin öğrenme, doğal dil işleme ve bilgisayarlı görü dallarını tanıma
  • Günlük hayattaki AI sistemlerinin çalışma prensiplerini anlama
  • AI terimlerini ve kavramlarını doğru yorumlayabilme
  • AI teknolojileri hakkında bilinçli tartışmalara katılabilme

AI Araçlarını Etkin Kullanma Becerisi

  • ChatGPT, Claude, Gemini gibi dil modellerini profesyonel amaçlarla kullanabilme
  • Etkili prompt yazma tekniklerini uygulayabilme
  • DALL-E, Midjourney gibi görüntü üretim araçlarıyla içerik oluşturabilme
  • No-code AI platformlarında basit projeler geliştirebilme
  • İş süreçlerine uygun AI araçlarını seçip entegre edebilme

Sektörel AI Uygulamalarını Tanıma ve Değerlendirme

  • Farklı sektörlerdeki başarılı AI uygulamalarını tanıma
  • Kendi çalışma alanında AI ile çözülebilecek problemleri tespit edebilme
  • Basit AI proje önerileri geliştirebilme
  • AI projelerinin maliyet-fayda analizini yapabilme
  • Uygulama aşamalarını ve başarı kriterlerini değerlendirebilme

Etik ve Sorumlu AI Kullanımı Bilinci

  • AI sistemlerindeki önyargı ve adalet problemlerini anlama
  • Veri gizliliği ve kişisel verilerin korunması ilkelerini bilme
  • Açıklanabilir AI ve kara kutu problemini kavrama
  • AI kullanımında etik ilkeleri uygulayabilme
  • Sorumlu AI kullanımı konusunda bilinçli kararlar verebilme

Stratejik AI Perspektifi Geliştirme

  • AI'yi organizasyonda stratejik araç olarak konumlandırabilme
  • Otomatikleştirilebilecek süreçleri tespit edebilme
  • İnsan-AI işbirliğinin verimli olacağı alanları belirleme
  • Teknik ekiplerle iş birimleri arasında ortak dil kurabilme
  • AI trendlerini takip edip geleceğe yönelik öngörüler geliştirebilme

Veri Odaklı Düşünme ve Problem Çözme

  • Problemlerin AI ile çözülebilirliğini değerlendirebilme
  • Veri kalitesi ve veri hazırlama süreçlerinin önemini kavrama
  • Yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veri arasındaki farkları bilme
  • AI modellerinin performans metriklerini temel düzeyde yorumlayabilme
  • Veri odaklı karar verme süreçlerini uygulayabilme

Kullanılacak Araçlar ve Gereksinimler

Eğitime katılmak için gerekli teknik altyapı ve ön bilgiler

Temel Donanım Gereksinimleri

Modern bir bilgisayar

Son 5 yıl içinde üretilmiş

İşlemci

Minimum Intel Core i3 veya AMD Ryzen 3 (2 GHz)

RAM

Minimum 4 GB, önerilen 8 GB

Depolama

En az 5 GB boş disk alanı

Webcam ve mikrofon

Online eğitimler için

Stabil internet bağlantısı

Minimum 10 Mbps

İşletim Sistemi ve Tarayıcı

İşletim Sistemi

Windows 10/11, macOS 10.14+ veya Ubuntu 18.04+

Web Tarayıcısı

Google Chrome, Firefox, Safari veya Edge güncel versiyonları

PDF okuyucu

Adobe Reader veya benzeri

Ofis yazılımı

MS Office, Google Workspace veya LibreOffice

Video konferans

Zoom veya Microsoft Teams (canlı dersler için)

AI Araçları ve Platformları
(Ücretsiz Hesaplar)

ChatGPT hesabı

OpenAI üzerinden ücretsiz kayıt

Claude.ai hesabı

Anthropic üzerinden ücretsiz erişim

Google Gemini erişimi

Google hesabı ile

Microsoft Copilot erişimi

Microsoft hesabı ile

Canva hesabı

AI özellikleri için ücretsiz plan yeterli

Görüntü Üretim ve Tasarım Araçları

DALL-E erişimi

ChatGPT Plus değil, ücretsiz krediler yeterli

Microsoft Designer

Bing Image Creator ücretsiz

Playground AI / Leonardo.ai

Günlük ücretsiz krediler

Google Colab hesabı

Basit denemeler için

Hugging Face hesabı

Model demoları için

Veri ve Analiz Platformları

Google Sheets / Microsoft Excel

Tablolama programı

Kaggle hesabı

Veri setlerine erişim için

Tableau Public

İsteğe bağlı, görselleştirme için

GitHub hesabı

Örnek projeleri incelemek için

LinkedIn Learning erişimi

Ek kaynaklar için, isteğe bağlı

Ön Bilgi ve Beceri Gereksinimleri

Gerekli Değil:

  • • Programlama bilgisi gerekmiyor
  • • Matematik veya istatistik bilgisi gerekmiyor
  • • Temel bilgisayar kullanım becerisi yeterli
  • • İngilizce teknik terimlere aşinalık (avantaj sağlar ama zorunlu değil)
  • • Merak, öğrenme isteği ve yeniliklere açık olma

Eğitim Formatı

Çeşitli öğrenme yöntemleri ile desteklenen kapsamlı eğitim deneyimi

Format Seçenekleri

Esnek Eğitim Seçenekleri

  • Grupların ihtiyaç ve tercihlerine göre yüz yüze veya online format
  • Her iki formatta da aynı kalitede içerik ve destek
  • Hibrit katılım imkanı (bazı katılımcılar yüz yüze, bazıları online)
  • Kaçırılan derslerin kayıttan izlenebilmesi
  • Esnek haftalık program seçenekleri

Yüz Yüze Eğitim Formatı

  • Haftada bir gün 4 saatlik oturumlar veya haftada iki gün 2 saatlik oturumlar
  • Bilgisayar laboratuvarında uygulamalı çalışma imkanı
  • AI araçlarının projeksiyon ile canlı gösterimi
  • Grup içi tartışma ve beyin fırtınası seansları
  • Kahve molaları ile networking fırsatları
  • Anında soru-cevap ve birebir destek

Online (Canlı) Eğitim Formatı

  • Zoom, Teams veya Google Meet üzerinden canlı bağlantı
  • Haftada bir gün 4 saat veya haftada iki gün 2'şer saat seçenekleri
  • Ekran paylaşımı ile AI araçlarının canlı demonstrasyonu
  • Breakout room'larda küçük grup çalışmaları
  • Chat üzerinden anlık soru-cevap imkanı
  • Tüm derslerin kaydedilmesi ve 3 ay erişim

Her İki Formatta Ortak Özellikler

Öğrenme Metodolojisi

  • Teorik bilgi + Pratik uygulama dengesi
  • Her modülde gerçek dünya örnekleri ve vaka analizleri
  • AI araçlarıyla hands-on deneyim
  • Katılımcıların kendi projelerini geliştirme fırsatı
  • Peer learning ile karşılıklı öğrenme
  • Soru-cevap ve tartışma odaklı interaktif yaklaşım

Eğitim Materyalleri ve Kaynaklar

  • Detaylı PDF ders notları ve sunumlar
  • AI araçları kullanım rehberleri ve cheat sheet'ler
  • Video ders kayıtları ve ek eğitim videoları
  • Örnek prompt şablonları ve use case'ler
  • Güncel makale ve araştırma önerileri
  • Sektörel vaka analizleri ve başarı hikayeleri

Uygulama ve Projeler

  • Her modül sonunda mini uygulamalar
  • AI araçlarıyla pratik ödevler
  • İki büyük capstone proje
  • Kendi sektörünüzden gerçek problem çözümü
  • Grup projeleri ve sunumları
  • En iyi proje ödüllendirmesi

Değerlendirme ve Sertifikasyon

  • Modül sonları kısa quiz'ler (not için değil, öğrenme kontrolü için)
  • Pratik ödevlerin tamamlanma durumu takibi
  • Final projesi sunumu ve değerlendirmesi
  • Katılım sertifikası (minimum %80 devam)
  • Başarı sertifikası (tüm modülleri ve projeleri tamamlayanlara)
  • LinkedIn'de paylaşılabilir dijital rozet

Eğitim Hakkında Sorularınız mı Var?

Eğitim içeriği, kayıt süreci veya teknik gereksinimler hakkında detaylı bilgi almak için bizimle iletişime geçin. Size en uygun eğitim planını birlikte belirleyelim.