Faz 02 · GenAI Liderliği

Generative AI ve Chief AI Officer Zihnini İnşa Etmek

Doğal dil işlemeden sofistike AI destekli medya üretimine uzanan 10 modüllük müfredat: generative AI sistemlerini tasarlama, uygulama ve yönetme konusunda ileri düzey yetkinlik.

20 SaatEğitim Süresi
10 ModülEğitim İçeriği
10Öğrenme Hedefi
2/6Program Aşaması
Hakkında & Vizyon

Geleceğin AI liderlerini donatmak

Bu eğitim programı, generative AI teknolojileri ve stratejilerini inşa etme ve bunlara liderlik etme konusunda gerekli uzmanlığı geliştirmek üzere tasarlanmıştır. Doğal dil işlemeden sofistike AI destekli medya manipülasyonuna kadar her şeyi kapsayan müfredat aracılığıyla katılımcılar, AI'daki en yeni araçlar ve tekniklerle uygulamalı deneyim kazanır.

Program yalnızca teknik becerileri geliştirmekle kalmaz, stratejik uygulamaya da odaklanır; güncel AI bakış açılarının karmaşıklıklarını yönlendirebilecek ve organizasyonlarında yenilikleri sürükleyebilecek kişiler için idealdir. Vizyonumuz: geleceğin AI liderlerini, dijital ortamlarda yenilik ve verimlilik sağlamak üzere çeşitli medyalarda generative AI sistemlerini tasarlama, uygulama ve yönetme konusunda ileri düzeyde yeteneklerle donatmak.

Öğrenme Hedefleri

CAiO zihniyetinin yapı taşları

01

Bilgi Mimarisi Uzmanlığı

AI uygulamalarında bilgi erişimi ve veri yönetimi için etkili çerçeveler tasarlamak ve anlamak.

02

Veri İşleme Becerileri

AI veri temsili ve işleme için arama motorları, API'ler ve sosyal medya kullanımında uzmanlık kazanmak.

03

İleri Düzey NLP

Doğal dil işleme ve gerçek dünya senaryolarındaki uygulamaları hakkında derinlemesine bilgi edinmek.

04

Dil ve Çok Modlu Modeller

Kapsamlı özellik çıkarma için dil ve çok modlu modelleri kullanma ve iyileştirme becerisi kazanmak.

05

LLM'lerle Çalışmak

LLM'lerin mimarisi, işlevselliği ve iş-teknoloji alanlarındaki stratejik kullanımlarını derinlemesine öğrenmek.

06

Generative AI'ı Operasyonelleştirmek

Generative AI'ı farklı görevlerde uygulayarak çok yönlülük ve problem çözme kapasitesini artırmak.

07

AI Destekli Arayüzler

Kullanıcı etkileşimini ve bilgi erişimini artıran sofistike chatbotlar ve Q&A sistemleri oluşturmak.

08

Medyada AI Kullanımı

Çeşitli uygulamalar için AI'ın ses, görüntü ve video üretimini ve manipülasyonunu yönetmek.

09

AI Teknolojilerini Entegre Etmek

Gelişmiş AI teknolojilerini dinamik ve duyarlı AI sistemleri oluşturacak şekilde entegre etmeyi anlamak.

10

Yeni Nesil AI ile Yenilik

Görev odaklı uygulamalar ve entegrasyonlara odaklanarak AI'daki son gelişmelerle güncel kalmak.

Eğitim İçeriği

10 modülde GenAI uzmanlığı

Modül 1

Bilgi Mimarisi ve Stratejik Erişim

Bilgi mimarisi kurma ve stratejik veri erişim yollarını keşfetme üzerine odaklanır.

Kapsanacak Konular

  • Bilgi mimarisi nedir ve neden önemlidir?
  • Veri erişim yöntemlerinin tasarımı
  • Kullanıcı deneyimini optimize etme
  • Bilgi mimarisinde en iyi uygulamalar
  • Bilgi sınıflandırması ve organizasyonu

Öğrenme Çıktıları

  • Bilgi mimarisinin temel prensiplerini anlama
  • Etkili bir bilgi erişim stratejisi geliştirme
  • Kullanıcı ihtiyaçlarına uygun bilgi yapıları oluşturma
  • Veri organizasyonu ve sınıflandırma tekniklerini uygulama
Modül 2

Veri Toplama ve İşleme: Arama Motorları, API'ler ve Sosyal Medya

AI eğitimi için veri toplama, temsil etme ve işleme yöntemlerini öğrenme.

Kapsanacak Konular

  • Arama motorlarından veri toplama teknikleri
  • API kullanımı ile veri çekme
  • Sosyal medya platformlarından veri entegrasyonu
  • Veri temizleme ve ön işleme
  • Veri seti oluşturma

Öğrenme Çıktıları

  • Çeşitli kaynaklardan veri toplama yöntemlerini kavrama
  • API'ler aracılığıyla veri çekme becerisi
  • Sosyal medya analitiği yapabilme
  • Temiz ve işlenebilir veri setleri oluşturma
Modül 3

Doğal Dil İşleme ve Uygulamaları

Doğal dil işleme teknikleri ve gerçek dünya uygulamaları üzerine yoğunlaşma.

Kapsanacak Konular

  • Temel NLP kavramları
  • Sentiment analizi
  • Metin sınıflandırma
  • Dil anlama ve üretimi
  • NLP uygulama senaryoları

Öğrenme Çıktıları

  • NLP tekniklerini ve araçlarını uygulayabilme
  • Metin bazlı veri analizi yapabilme
  • Dil modellerini iş ve teknoloji bağlamında kullanma
  • NLP'nin iş süreçlerine entegrasyonunu anlama
Modül 4

Çok Modlu Bilgi Tasarımı ve Dil Modelleri

Çok modlu bilgi sistemleri ve dil modelleri ile özellik çıkarımı üzerine odaklanma.

Kapsanacak Konular

  • Çok modlu bilgi sistemlerinin tasarımı
  • Görsel ve işitsel veri ile dil modellerinin entegrasyonu
  • Özellik çıkarım teknikleri
  • Dil modellerinin eğitimi
  • Çok modlu sistemlerde performans optimizasyonu

Öğrenme Çıktıları

  • Çok modlu bilgi sistemlerini tasarlayabilme
  • Çeşitli medya türlerinden özellik çıkarma teknikleri
  • İleri düzey dil modelleri ile çalışabilme
  • Çok modlu sistemlerin performansını optimize etme
Modül 5

Büyük Dil Modelleri ve Uygulamaları (LLM'ler)

Büyük dil modellerinin mimarisi, işlevselliği ve uygulama alanları üzerine derinlemesine inceleme.

Kapsanacak Konular

  • LLM'lerin temel özellikleri
  • LLM'lerin eğitimi ve ince ayarları
  • Ölçeklenebilirlik ve performans yönetimi
  • LLM'ler ile yeni nesil uygulamalar
  • Etik ve güvenlik meseleleri

Öğrenme Çıktıları

  • Büyük dil modellerinin temel prensiplerini anlama
  • LLM'ler ile etkili sistemler kurabilme
  • LLM'lerin ölçeklenebilirliğini ve performansını yönetme
  • AI etiği ve güvenliğine dair bilinçli kararlar verme
Modül 6

GenAI ve Çoklu Görev Yönetimi

Generative AI ve çoklu görev yönetimi konularında derinlemesine bilgi edinme; sohbet robotları ve soru-cevap sistemleri.

Kapsanacak Konular

  • Generative AI'ın temelleri
  • Çoklu görevler için AI sistemlerinin tasarlanması
  • Sohbet robotları ve interaktif sistemler
  • Soru ve cevap sistemlerinin geliştirilmesi
  • Gerçek zamanlı uygulama senaryoları

Öğrenme Çıktıları

  • Generative AI teknolojilerini anlama ve uygulama
  • Çoklu görevleri yöneten AI sistemleri kurabilme
  • Etkileşimli sohbet robotları tasarlayıp entegre etme
  • Karmaşık kullanıcı sorgularını yanıtlayan dinamik sistemler geliştirme
Modül 7

AI ile Ses Temsili ve İşleme

Yapay zeka kullanarak ses dosyalarının temsil edilmesi, aranması ve oluşturulması.

Kapsanacak Konular

  • Ses işleme ve temsil etme teknikleri
  • Ses tanıma ve analiz yöntemleri
  • Ses tabanlı AI uygulamaları
  • Ses sentezi ve dönüşüm teknolojileri
  • Ses verilerinin güvenliği ve gizliliği

Öğrenme Çıktıları

  • Ses dosyalarını işleyebilme ve temsil edebilme
  • Ses analizi ve tanıma teknolojilerini uygulama
  • Ses tabanlı interaktif AI sistemleri geliştirme
  • Ses verilerinin gizliliği ve güvenliği konusunda bilinç
Modül 8

AI ile Görüntü Temsili ve İşleme

AI teknolojilerini kullanarak görüntülerin nasıl temsil edildiği, arandığı ve oluşturulduğu üzerine yoğunlaşma.

Kapsanacak Konular

  • Görüntü işleme teknikleri
  • Görüntü tanıma ve sınıflandırma
  • Görüntü tabanlı AI uygulamaları
  • Gelişmiş görüntü düzenleme ve üretimi
  • Görüntü verilerinin etik kullanımı

Öğrenme Çıktıları

  • Görüntü işleme ve analiz tekniklerini uygulama
  • Görüntü tabanlı AI uygulamaları geliştirme
  • Görüntü tanıma sistemleri tasarlama
  • Görüntü verilerini etik ve güvenli kullanma
Modül 9

AI ile Video Temsili ve İşleme

Videolar üzerinde AI tekniklerini kullanarak temsil etme, arama ve oluşturma işlemleri.

Kapsanacak Konular

  • Video analiz teknikleri
  • Video içerik tanıma ve işaretleme
  • Gerçek zamanlı video işleme
  • Video tabanlı AI uygulamaları
  • Video verilerinin gizlilik ve güvenlik yönetimi

Öğrenme Çıktıları

  • Video işleme tekniklerini kavrama ve uygulama
  • Video içerik analizi yapabilme
  • Video tabanlı AI sistemleri tasarlayıp geliştirme
  • Video verilerini etik ve güvenli yönetme
Modül 10

Yeni Nesil AI: Entegrasyon ve İnovasyon

Yeni nesil AI teknolojilerinin görev ve projelerde entegrasyonunu ve yenilikçi uygulamalarını inceleme.

Kapsanacak Konular

  • Yeni nesil AI teknolojileri
  • AI entegrasyon stratejileri
  • Çapraz platform AI uygulamaları
  • AI ile sürdürülebilirlik ve yenilikçilik
  • Geleceğe yönelik AI trendleri ve fırsatları

Öğrenme Çıktıları

  • En yeni AI teknolojilerini anlama ve değerlendirme
  • Çeşitli görevler ve platformlar için AI entegrasyonu
  • AI'ı yenilikçi ve sürdürülebilir projelerde kullanma
  • Geleceğin teknoloji trendlerini öngörerek stratejik planlama
← ÖncekiFaz 01 – Yapay Zekada Ustalaşmak
← Kurumsal Eğitim Listesine Dön·Noform Academy Ana Sayfa