EĞİTİM / REHBER

Yapay zekâ eğitimi nasıl seçilir? Programı gerçek bir görevle değerlendirin.

Araç listesi yerine uygulama, seviye, doğrulama, veri sınırları ve eğitim sonrasında kullanılabilir çalışma notlarını karşılaştırın.

Küçük bir grupla uygulamalı yapay zekâ eğitimini betimleyen görsel

Yapay zekâ eğitimi seçerken önce eğitim sonunda yapabilmek istediğiniz bir görevi yazın. İyi bir program bu görevin girdisini, beklenen çıktısını ve doğrulama yöntemini gösterebilmelidir. Uzun araç listeleri veya güncel model isimleri tek başına eğitimin size uygun olduğunu kanıtlamaz.

Hedefinizi bir cümleyle yazın

“AI öğrenmek istiyorum” yerine “Bir toplantı notundan kaynaklı görev listesi çıkarmak istiyorum” deyin. Hedef daraldığında eğitim içeriği, örnek veri ve başarı ölçütü daha kolay seçilir.

Kurum için program bakıyorsanız her departmandan tek örnek görev toplayın. Ortak temel oturum herkese yararlı olabilir; aynı uygulamanın bütün roller için aynı değeri taşıdığını varsaymayın.

Gösterim ile uygulama farkını sorun

Eğitmenin hazırladığı bir örneği izlemeniz, aynı işi kendi başınıza yapabildiğiniz anlamına gelmez. Katılımcının yönerge yazdığı, yanlış çıktıyı eleştirdiği ve ikinci bir girdide tekrar denediği çalışmalara bakın.

Örnek bir kontrol sorusu şu olabilir: Belge eksik olduğunda katılımcı bunu fark ediyor mu, yoksa modelin tamamlanmış görünen yanıtını kabul mü ediyor? Programın sadece başarılı demoyu değil hatalı örneği de ele almasını isteyin.

Teknik seviye ve erişim koşulları

ChatGPT, Claude veya Gemini gibi araçların isimlerinden önce hangi görevde kullanılacaklarını sorun. Hesap, lisans ve özellik erişimi eğitimden önce netleşsin. Resmî ürün sayfaları mevcut koşulları kontrol etmek için başlangıç kaynağıdır.

Temel programda kodlama zorunlu olmayabilir. API, veri şeması ve hata yönetimi içeren bir program ise farklı ön koşullar gerektirir. “Temelden ileri seviyeye” ifadesinin herkesi aynı teknik derinliğe götüreceği varsayılmamalıdır.

Program teklifi için kısa kontrol listesi

Teklifte katılımcı düzeyi, format, uygulama süresi ve teslim edilecek çalışma notları açık olsun. Oturum kaydı, lisans, sertifika veya otomasyon geliştirmesi ayrıca belirtilmediyse dahil kabul etmeyin.

  • Hangi gerçek görev üzerinde çalışılacak?
  • Katılımcı hangi örnek veriyi hazırlayacak?
  • Yanlış çıktıyı nasıl fark edeceğiz?
  • Kurum verisi için hangi sınırlar uygulanacak?
  • Oturum sonunda hangi çalışma notu kalacak?
  • İleri uygulama için hangi ön koşullar var?

İlk oturumdan sonra neyi değerlendirmeli?

Aynı görevi yeni bir örnekle tekrar yapın. Eğitmenden yardım almadan yönergeyi uyarlayabiliyor, kaynağı kontrol edebiliyor ve çıktının sınırını açıklayabiliyorsanız beceri gelişimini gözlemleyebilirsiniz.

Kocaeli’de yerinde eğitim düşünüyorsanız uygun ortam ve takvimi; çevrim içi programda ise katılımcının uygulama yapabileceği cihaz ve erişimi önceden konuşun. Eğitim seçimini bir salon adresi veya araç sürümü üzerinden yapmayın.

AKILDA KALSIN

Programı isimleriyle değil, kendi görevinizi ne kadar bağımsız ve kontrollü yapabildiğinizle değerlendirin.

Kaynaklar ve ileri okuma

ChatGPT — Resmî ürün bilgisiClaude — Resmî ürün bilgisiGemini — Resmî ürün bilgisi

Bu konuyu birlikte ele alalım

KOCAELİ’DEN, DAHA İLERİYE

Kocaeli’de üretiyoruz.
Türkiye genelinde çalışıyoruz.

Bu rehberdeki soruları Kocaeli’deki işletmenizin bağlamında birlikte ele alabiliriz: ilk görüşme çevrim içi, gerekirse yerinde inceleme. Türkiye genelindeki projeler için aynı süreç çevrim içi yürür.

Kocaeli haritası ve ilçe bağlamları

KONUYLA İLGİLİ ÇALIŞMA ALANLARIMIZ

Web. Yazılım. Yapay zekâ.
Eğitim.

Tek ekip, dört çalışma alanı. Bir projeye ihtiyaç duyduğu disiplinlerden bakıyor; gerektiğinde web, yazılım, otomasyon ve eğitimi tek planda birleştiriyoruz.

İhtiyacınızı anlatın

BİR FİKRİNİZ Mİ VAR?

Nereden başlayacağınızı birlikte bulalım.

İhtiyacınızı birkaç cümleyle anlatın. Önce problemi konuşalım.

Sürecimizi incele