Yapay Zekâ ile Etkili İletişim ve Komut Tasarımı: Prompt Mühendisliği Eğitimi 02 Şube

Açıklama

Genel Tanım

Eğitim Webinar Kayıtlarımız
Eğitimlerimiz Kayıt altına alınmaktadır. Sınırsız bir şekilde erişiminize açık olacak şekilde sizlere sunulmaktadır.
Prompt Engineering, yapay zeka destekli dil modelleri (ör. GPT serisi, ChatGPT, Bard vb.) ile etkili iletişim kurabilmek amacıyla, doğru, açık ve optimize edilmiş girdiler (prompts) tasarlama sürecidir. Bu eğitim, dil modellerinin çalışma prensiplerini anlamaktan başlayarak, istenilen çıktıları elde etmek için en iyi uygulama tekniklerini, stratejileri, yöntemleri ve optimizasyon süreçlerini kapsamlı bir biçimde ele alır. Katılımcılar, etkili prompt’lar tasarlayarak yapay zeka modellerinin potansiyelini maksimize edecek bilgi ve becerileri kazanacaklardır.

Nedir?

Prompt Engineering; dil modelleri ile etkileşimi yönlendirmek için kullanılan girdilerin (prompt’ların) oluşturulması, optimize edilmesi ve sürekli geliştirilmesi sürecidir. Eğitimde; temel prompt yapılandırması, örnek temelli (few-shot, zero-shot) teknikler, prompt zincirleme (prompt chaining), çok aşamalı (multi-turn) konuşma stratejileri, model davranışının analizi ve çıktıların değerlendirilmesi konuları detaylandırılacaktır.

Kimler İçindir?

Bu eğitim, aşağıdaki bireyler için uygundur:

• Veri bilimcileri, yapay zeka mühendisleri ve makine öğrenimi araştırmacıları,
• Yazılım geliştiriciler ve uygulama tasarımcıları,
• Ürün yöneticileri, içerik üreticileri ve dijital stratejistler,
• Pazarlama, müşteri hizmetleri ve eğitim alanlarında inovasyon hedefleyen profesyoneller,
• Yapay zeka teknolojilerinin sunduğu imkanları maksimize etmek isteyen tüm teknoloji meraklıları.

Neden Prompt Engineering Eğitimi?

• Üretkenlik Artışı: Doğru prompt’lar, dil modellerinden istenilen çıktıyı elde etmeyi hızlandırır ve geliştirme sürecinde verimliliği artırır.
• Kaliteli Çıktılar: Optimize edilmiş girdiler, daha tutarlı, doğru ve yararlı sonuçlar üretir.
• Maliyet ve Zaman Tasarrufu: Deneme-yanılma sürecini minimize ederek, uygulama geliştirme maliyetlerini ve zaman harcamasını düşürür.
• Stratejik Avantaj: İş süreçlerinde ve ürün geliştirmede yapay zekanın potansiyelini tam anlamıyla kullanarak rekabet avantajı sağlar.
• Etik ve Doğru Kullanım: İyi yapılandırılmış prompt’lar, yanlılık ve istenmeyen çıktıları azaltmaya yardımcı olur.

 

Eğitim İçeriği

1.1. Yapay Zekâ (AI) ve Üretken Yapay Zekâ (Generative AI) Mimarileri

• Yapay Zekâ’nın Temel Sınıflandırmaları:
  • Dar Yapay Zekâ (Narrow AI): Siri, Google Asistan gibi belirli bir göreve odaklanan sistemler.
  • Genel Yapay Zekâ (AGI): İnsan zekâsı seviyesinde düşünebilen ve öğrenebilen varsayımsal sistemler.
  • Süper Yapay Zekâ (ASI): İnsan zekâsını her alanda aşan varsayımsal sistemler.
• Üretken Yapay Zekâ (Generative AI) ve Alt Modelleri:
  • Dil Modelleri (LLMs): GPT, PaLM, LLaMA gibi metin üreten modeller. Tokenizasyon ve bağlam penceresi (context window) kavramları.
  • Görüntü Modelleri: Midjourney, DALL-E, Stable Diffusion gibi metinden görüntü üreten modeller.
  • Ses ve Video Modelleri: Metinden sese (TTS), sesten metne (STT) ve video oluşturma modelleri.
• Transformer Mimarisi ve Dikkat Mekanizması (Attention):
  • Encoder ve Decoder katmanlarının işlevi.
  • “Attention is all you need” makalesinin önemi ve bu mimarinin dil modellerine etkisi.

1.2. Prompt Engineering’in Temel Mantığı ve Felsefesi

• Prompt Mühendisliğinin Tanımı: Bir dil modelini “ikna etme” ve “yönlendirme” sanatı.
• Geleneksel Programlama ile Farkı: Kod yazma yerine doğal dil kullanarak yazılım oluşturma.
• Prompt’un Zihinsel Modeli: Bir prompt’un yapay zekânın “beynini” nasıl yapılandırdığı.

1.3. Prompt Mühendisliğinin Temel Kavramları ve Terimleri

• Girdi (Input) ve Çıktı (Output) Analizi: Prompt’un yapısı ve modelden beklenen yanıtın formatı.
• Bağlam (Context) ve Bellek Yönetimi:
  • Kısa ve uzun bağlam kullanım stratejileri.
  • Çok aşamalı diyaloglarda bağlamın korunması.
• Prompting Teknikleri:
  • Zero-shot Prompting: Örneksiz yaklaşım.
  • Few-shot Prompting: Örnek tabanlı yaklaşım.
  • Chain-of-Thought (Düşünce Zinciri): Karmaşık problemleri adım adım çözme.
  • Self-Consistency (Öz-Tutarlılık): Farklı düşünce zincirleri oluşturup en iyi yanıtı seçme.
  • Step-Back Prompting (Geri Adım Atma): Temel kavramları belirleyerek daha doğru yanıt alma.

 

Bölüm 2: Prompt Yazımının Derinlikleri ve Uygulamalı Anatomisi

2.1. Etkili Bir Prompt’un 5 Ana Bölümü

• 1. Rol Tanımı (Persona): Yapay zekâya bir uzmanlık alanı atama.
  • Uygulama: “Sen bir finans analistisin,” “Sen bir tarih öğretmeni olarak…”
• 2. Görev Tanımı (Task): Açık, net ve anlaşılır talimatlar.
  • Uygulama: “Aşağıdaki metni özetle,” “X ve Y arasındaki farkları listele.”
• 3. Bağlam (Context): Arka plan bilgisini sağlama.
  • Uygulama: “Bu, bir lise öğrencisine yönelik bir derstir,” “Bu e-posta, müşteriye ürün iadesi hakkında bilgi verecek.”
• 4. Kısıtlamalar (Constraints): Çıktıyı sınırlama ve formatı belirleme.
  • Uygulama: “En fazla 50 kelime kullan,” “Yanıtı JSON formatında ver,” “Sadece ana hatları ver.”
• 5. Örnekler (Examples): Few-shot prompting için modelin nasıl davranması gerektiğini gösterme.
  • Uygulama: “Girdi: [Örnek metin] -> Çıktı: [Örnek özet]”

2.2. Prompt Yazımını Mükemmelleştirme Teknikleri

• Kelime Seçiminin Önemi: Nötr dil kullanma ve belirsiz ifadelerden kaçınma.
• Olumlu (Pozitif) ve Olumsuz (Negatif) Talimatlar:
  • Pozitif: “Kullanıcıya yardımcı ol.”
  • Negatif: “Kullanıcıya hakaret etme.”
• Sıralı ve Aşamalı Prompt Tasarımı:
  • Karmaşık bir görevi, her biri bir önceki prompt’un çıktısını kullanan basit adımlara bölme.
• Geri Bildirim Döngüsünün Kurulması:
  • Yapay zekâ modelinden geri bildirim alarak prompt’ları iyileştirme.
  • “Neden bu şekilde düşündün?” gibi meta-prompt’lar kullanma.

 

Bölüm 3: İleri Düzey Teknikler ve Yaratıcılık Atölyesi

3.1. İleri Düzey Prompt Zincirleme (Prompt Chaining) ve Otomasyon

• Çok Aşamalı Problem Çözme Projesi:
  • Adım 1: “Pazar araştırma uzmanı olarak, X ürün kategorisindeki en büyük 3 rakibi ve özelliklerini listele.”
  • Adım 2: “Yukarıdaki rakip analizine dayanarak, X ürünü için benzersiz bir satış teklifi (USP) oluştur.”
  • Adım 3: “Oluşturulan USP’yi kullanarak, hedef kitleye yönelik bir e-posta kampanyası taslağı yaz.”
• Otomatik Prompt Üretimi: Yapay zekâya, kullanıcıdan aldığı girdiye göre en iyi prompt’u oluşturma talimatı verme.

3.2. Yaratıcılık Odaklı Uygulamalar

• Hikaye Anlatımı ve Senaryo Yazımı:
  • Karakter arka planı, olay örgüsü (plot twist) ve diyalog geliştirme atölyesi.
  • Belirli bir tarzda (noir, bilimkurgu, komedi) senaryo yazımı.
• Sanat ve Geliştirici Kullanımı:
  • Görsel Sanat Promptları: “Sürrealist bir tarzda, Mars yüzeyinde piyano çalan bir astronot” gibi detaylı prompt’lar.
  • Müzik ve Şiir Üretimi: Belirli bir duygu durumunu (melankoli, neşe, heyecan) prompt’a dönüştürme.
  • Kod Yazımı: Hata ayıklama (debugging), kodun açıklanması ve yeni bir fonksiyon yazımı için prompt’lar.

 

Bölüm 4: Alan Odaklı Uygulamalı Projeler

4.1. İş Dünyasında Prompt Mühendisliği Projeleri

• Proje 1: Freelance İçerik Fabrikası:
  • Blog yazısı, sosyal medya gönderileri ve e-posta bültenlerini otomatikleştirme.
  • Vaka Çalışması: “Bir fitness eğitmeni için Instagram içerik takvimi oluşturma.”
• Proje 2: Girişimcilik Fikir Geliştirme Projesi:
  • Niş pazar bulma ve hedef kitle analizi.
  • İş planı, pazarlama stratejisi ve finansal projeksiyonlar hazırlama.
• Proje 3: Yapay Zekâ Destekli Satış ve Müşteri Hizmetleri:
  • Müşteri şikayetlerine yönelik şablonlar oluşturma.
  • Potansiyel müşterilere yönelik kişiselleştirilmiş satış e-postaları yazma.

4.2. Eğitim ve Öğrenme Projeleri

• Proje 1: Dijital Öğretmen Asistanı:
  • Bir konu için ders planı ve müfredat oluşturma.
  • Öğrenciler için zorluk seviyelerine göre sınav soruları ve cevap anahtarları hazırlama.
• Proje 2: Dil Öğrenme Uygulaması:
  • Belirli bir dilde diyaloglar oluşturma ve çeviri yapma.
  • Yaygın kullanılan deyimleri ve atasözlerini öğrenme.

 

Bölüm 5: Etik, Güvenlik ve Sorumluluk

5.1. Etik Yaklaşımlar ve Prompt’ta Yanlılık Yönetimi

• Yapay Zekâdaki Önyargıların Kaynakları: Eğitim verisindeki yanlılıklar ve bunların prompt’lara yansıması.
• Pratik Yanlılık Giderme Teknikleri: “Tarafsız bir bakış açısıyla…” gibi ifadeler kullanarak yanlılığı azaltma.
• Hallüsinasyon (Yanlış Bilgi Üretimi):
  • Nedenleri ve modelin uydurma eğilimleri.
  • Yanıtları doğrulamak için “fact-checking” (gerçek kontrolü) stratejileri.

5.2. Güvenlik ve Gizlilik

• Prompt Injection (Prompt Enjeksiyonu):
  • Modelin gizli talimatlarını ortaya çıkarmaya yönelik saldırı türleri.
  • Kötü niyetli kullanıcıların saldırılarına karşı korunma yöntemleri.
• Hassas Bilgi Yönetimi:
  • Prompt’lara asla kişisel, ticari veya gizli verileri girmeme kuralı.
  • Kurumsal prompt politikalarının oluşturulması.

 

Bölüm 6: Uygulamalı Atölye Çalışmaları ve Kariyer Stratejileri

6.1. Canlı Projeler ve Atölyeler

• Atölye 1: Pazar Araştırmasından Ürün Lansmanına: Gerçek bir ürün fikri için tüm süreci baştan sona yönetme.
• Atölye 2: Prompt Zincirleme ile Roman Yazımı: Bir hikaye fikrinden yola çıkarak bölüm bölüm içerik üretme.
• Atölye 3: Prompt Enjeksiyonu Test Etme: Güvenlik açıklarını bulma ve çözme simülasyonu.

6.2. Kariyer ve Para Kazanma Stratejileri

• Prompt Mühendisi Rolü: İş tanımı, aranan yetkinlikler ve maaş beklentileri.
• Freelance Dünyasında Başarı:
  • Fiverr ve Upwork’te Niş Hizmetler: Prompt yazarlığı, AI içerik danışmanlığı gibi hizmetler sunma.
  • Portfolyo Hazırlığı: Başarılı prompt’ların ve çıktılarının yer aldığı bir portfolyo oluşturma.
• AI Destekli Ajans Kurulumu: Yapay zekâ araçlarını kullanarak hizmet veren bir dijital ajans kurma adımları.

6.3. Gelecek Trendleri ve Sürekli Öğrenme

• Multi-modal AI’ın Geleceği: Metin, görsel, ses ve kodun bir arada kullanıldığı modellerin yükselişi.
• Yapay Zekâ Ajanları ve Otonom Sistemler: Kendi kendine prompt yazan ve görevleri tamamlayan sistemler.
• İleri Kaynaklar: Önerilen kitaplar, akademik makaleler, online platformlar ve topluluklar.

Bu eğitim programı, ARC Enstitü ve Beykoz Üniversitesi Yaşam Boyu Öğrenim Merkezi iş birliğiyle sunulmaktadır.