Kısaltmalar da çalışır: K8s, AI, UX. Türkçe karakter kullanmanız gerekmez.
Introduction to ChatGPT Eğitimi, konuşmaya dayalı yapay zeka ve dil modellerini teknik başlıklarıyla ele alan 3 günlük Sanal Sınıf / Online bir programdır. 9 modüllük müfredat; GPT mimarisi, veri toplama ve ön işleme, model eğitimi kavramları, değerlendirme ve…
Finans Sektöründe Yapay Zekâ Eğitimi, makine öğrenimi, büyük veri ve veri stratejisi konularını ele alan 2 günlük bir eğitim programıdır. AI, Machine Learning & Big Data For Banks & Financial Institutions programında Big Data Canvas yaklaşımı, kritik başarı…
Yapay Zekâ Uygulama Stratejileri Eğitimi, makine öğrenimi, veri bilimi ve analitik operasyonlar konularını ele alan 3 günlük bir eğitim programıdır. AI and Machine Learning: Today’s Implementation Realities programında fırsatları önceliklendirme, proje tasarımı ve hedef merkezli analitik operasyon oluşturma…
Kurumsal Yapay Zekâ Stratejisi Eğitimi, yapay zekâ kullanım alanları ve uygulama yol haritası konularını ele alan 1 günlük bir eğitim programıdır. AI in Enterprise: Strategic Implementation programı grup çalışmalarıyla ürün, hizmet ve çalışan süreçleri için yapay zekâ fırsatlarını…
Büyük Veri ile Makine Öğrenimi Eğitimi, Spark, veri hazırlama ve model değerlendirme konularını ele alan 3 günlük bir eğitim programıdır.Machine Learning With Big Data programı sınıflandırma, regresyon, kümeleme ve ilişkilendirme analizi ile ölçeklenebilir model oluşturmayı kapsar. Süreçlerinize veriye…
Makine öğrenimi, ayrıntılı bir programlama kullanılmadan belirli görevlere deneyim uygulanmasıyla bilgisayarların, makinelerin ve IoT cihazlarının öğrenmelerini ve uyum sağlamalarını sağlayarak veri analizi süreçlerinin otomatikleştirilmesine yardımcı olur. Makine Öğrenimi iyi anlaşılmış bir süreçtir. Genellikle mevcut bazı verilerle başlanır ve…
Python ile Veri Bilimi Eğitimi, Python, NumPy, Pandas ve makine öğrenimi konularını ele alan 5 günlük bir eğitim programıdır.Python ile Veri Bilimi ve Makine Öğrenimi programı programlama ve istatistik temelleri, keşifsel veri analizi, regresyon, sınıflandırma ve gözetimsiz öğrenmeyi…
Python ile Derin Öğrenme Eğitimi, TensorFlow, Keras, CNN ve RNN konularını ele alan 4 günlük bir eğitim programıdır.Python, TensorFlow ve Keras programında sinir ağı mimarileri, transfer öğrenmesi, pekiştirmeli ve gözetimsiz öğrenme konuları işlenir. Kursa katılım için başlangıç seviyesinde…
Derin Öğrenme Temelleri Eğitimi, yapay sinir ağları ve temel algoritmalar konularını ele alan 1 günlük bir eğitim programıdır.Sinir ağı mimarileri, aktivasyon ve kayıp fonksiyonları, gradient descent, backpropagation, tensör işlemleri ve değerlendirme ölçütleri işlenir. Derin öğrenme geniş bir uygulama…
Kurumsal yapay zekâ eğitimi, çalışanların yapay zekâ araçlarını yalnızca tanımasını değil; bu teknolojileri iş hedeflerine uygun, güvenli, ölçülebilir ve tekrarlanabilir biçimde kullanmasını amaçlar. BlueMark Academy yapay zekâ eğitimleri; yöneticiler, iş birimleri, yazılım ekipleri, veri profesyonelleri ve sektörel uzmanlık grupları için farklı teknik seviyelerde planlanır.
Eğitim portföyü; yapay zekâ okuryazarlığı, ChatGPT ve Microsoft Copilot kullanımı, prompt mühendisliği, üretken yapay zekâ, AI agent geliştirme, Model Context Protocol (MCP), yapay zekâ destekli kodlama, makine öğrenmesi, derin öğrenme, bilgisayarlı görü ve sektörel AI uygulamalarını kapsar.
Kurumunuz için doğru program; katılımcıların mevcut yetkinlik düzeyi, kullanılacak araçlar, hedeflenen iş süreçleri, veri güvenliği gereksinimleri ve eğitim sonrasında elde edilmek istenen çıktılar değerlendirilerek belirlenmelidir.
Yapay zekâ eğitimi; makine öğrenmesi, üretken yapay zekâ, büyük dil modelleri ve AI destekli iş araçlarının çalışma prensiplerini, kullanım alanlarını, sınırlarını ve risklerini öğreten programların genel adıdır.
Her yapay zekâ eğitimi kodlama veya ileri matematik bilgisi gerektirmez. Yönetici ve iş birimi eğitimleri; teknik olmayan katılımcılar için AI okuryazarlığı, kullanım senaryosu seçimi, çıktı doğrulama, veri güvenliği ve iş değeri konularına odaklanabilir. Yazılım, veri bilimi ve mühendislik programları ise Python, API, makine öğrenmesi, LLM entegrasyonu, RAG, agent mimarisi ve model değerlendirme gibi teknik başlıkları içerebilir.
Çalışanların yapay zekâ araçlarına bireysel deneme yoluyla başlaması hızlı bir ilk adım olabilir. Ancak kurum genelinde güvenilir ve tutarlı sonuçlar üretmek için ortak kullanım ilkeleri, veri sınırları ve doğrulama yöntemleri gerekir. Eğitim, araç kullanımını kurumsal süreçler, güvenlik politikaları ve performans hedefleriyle ilişkilendirir.
Yönetici ve karar vericilere yönelik programlar; yapay zekâ, makine öğrenmesi ve üretken yapay zekâ kavramları arasındaki farkları, kurumsal kullanım alanlarını, yatırım önceliklerini, yönetişimi ve temel riskleri ele alır. Amaç, yöneticilerin teknik ayrıntılarda kaybolmadan doğru kullanım senaryolarını değerlendirebilmesi ve ekipleri için gerçekçi bir yol haritası oluşturabilmesidir.
İş birimlerine yönelik üretken yapay zekâ programlarında etkili prompt hazırlama, bağlam verme, çıktı biçimini belirleme, örneklerle yönlendirme, sonuçları doğrulama ve tekrar kullanılabilir çalışma akışları oluşturma konuları işlenebilir. Araç odaklı gelişim için ChatGPT Eğitimi incelenebilir.
Yazılım geliştiriciler, veri bilimcileri, analistler, çözüm mimarları ve test uzmanları için programlar daha teknik bir içerikle hazırlanabilir. LLM API’leri, embedding, vektör veri tabanları, RAG, değerlendirme yöntemleri, AI agent, MCP, model güvenliği, gözlemlenebilirlik ve maliyet yönetimi gibi konular ihtiyaca göre programa dâhil edilebilir. Yazılım ekipleri ayrıca Yapay Zekâ Destekli Kodlama Eğitimi programını değerlendirebilir.
Model geliştirme odaklı programlar; veri hazırlama, özellik mühendisliği, denetimli ve denetimsiz öğrenme, model seçimi, performans değerlendirme ve yapay sinir ağları gibi konuları kapsayabilir. Bu alanda uzmanlaşmak isteyenler Makine Öğrenimi Eğitimleri, Derin Öğrenme Eğitimleri ve Data Science Eğitimleri kategorilerini inceleyebilir.
Finans, bankacılık, ürün yönetimi, iş analizi, kullanıcı deneyimi, yazılım testi ve operasyon gibi alanlara yönelik eğitimler, genel AI bilgisini belirli iş kararları ve kullanım senaryolarıyla birleştirir. Örneğin Bankacılıkta Yapay Zekâ Kullanımı Eğitimi ve Yapay Zekâ ile Ürün Yönetimi Eğitimi role ve sektöre özgü ihtiyaçlara odaklanır.
Kurumsal yapay zekâ eğitimi yalnızca üretkenlik tekniklerinden oluşmamalıdır. Kişisel veriler, ticari sırlar, müşteri bilgileri, kaynak kod, erişim yetkileri, telif, hatalı çıktı ve ayrımcılık riskleri de ele alınmalıdır. Katılımcılar hangi verilerin araca girilemeyeceğini, sonuçların nasıl doğrulanacağını ve hangi işlemlerde insan onayı gerektiğini bilmelidir.
Programlar online canlı, yüz yüze veya kuruma özel formatta planlanabilir. İçerik; kurumun sektörü, hedefleri, araçları ve güvenlik politikaları doğrultusunda özelleştirilebilir.
Yapay zekâ eğitimi; AI, makine öğrenmesi, üretken yapay zekâ ve ilgili araçların çalışma prensiplerini, kullanım alanlarını, risklerini ve iş süreçlerinde nasıl uygulanacağını öğreten programların genel adıdır.
Her program için gerekmez. Yönetici, iş birimi, ChatGPT, Copilot ve temel prompt eğitimleri teknik ön koşul olmadan planlanabilir. Makine öğrenmesi, Python, MCP ve LLM entegrasyonu gibi teknik programlarda programlama veya veri bilgisi gerekebilir.
Yöneticiler, yazılım ve veri ekipleri, iş analistleri, ürün ve proje yöneticileri, satış, pazarlama, İK, finans, hukuk, operasyon, güvenlik ve uyum ekipleri için role özel programlar hazırlanabilir.
Evet. Eğitimler programın uygulama ihtiyacına göre online canlı, yüz yüze, kurumun lokasyonunda veya hibrit formatta planlanabilir.
Seçim; katılımcı rolleri, teknik seviye, hedeflenen iş süreçleri, kullanılan araçlar ve beklenen eğitim çıktısına göre yapılmalıdır. Yöneticiler için strateji, iş birimleri için üretken AI ve prompt, teknik ekipler için entegrasyon, agent veya makine öğrenmesi programları tercih edilebilir.
Kurumsal programlarda kişisel veri, ticari sır, kaynak kod, erişim yetkileri, yanlış bilgi, çıktı doğrulama, telif ve insan denetimi gibi güvenli kullanım başlıklarının ele alınması önerilir.
Hayır. Prompt engineering, üretken yapay zekâ sistemlerinden daha uygun çıktı almak için talimat ve bağlam tasarlamaya odaklanan bir alt alandır. Yapay zekâ eğitimi ise strateji, araç kullanımı, güvenlik, entegrasyon ve model geliştirme gibi daha geniş konuları kapsayabilir.
Evet. Müfredat; kurumun sektörü, departmanları, kullanım senaryoları, katılımcı seviyesi, araçları ve güvenlik politikaları dikkate alınarak özelleştirilebilir.
Katılım ve sertifika koşulları seçilen programa göre değişebilir. Programın süresi, değerlendirme yöntemi ve verilecek belge hakkında eğitim öncesinde BlueMark Academy’den bilgi alınmalıdır.
