ÜRETKEN YAPAY ZEKÂ

Güvenli Üretken Yapay Zekâ ve LLM Kullanımı

Üretken yapay zekâyı veri gizliliği, doğrulama, etik ve kurum politikaları çerçevesinde güvenle kullanın.

01 / EĞİTİM ÖZETİ

Bu eğitim ne sağlar?

Üretken yapay zekâ ve büyük dil modellerinin iş süreçlerinde güvenli, kontrollü ve doğrulanabilir kullanımını öğretir. Veri gizliliği, halüsinasyon, fikrî mülkiyet, talimat tasarımı ve insan onayı birlikte ele alınır.

02 / KİMLER KATILMALI?

Hedef katılımcılar

Üretken yapay zekâ kullanan veya kullanmayı planlayan çalışanlar
Bilgi güvenliği ve uyum ekipleri
İş birimi yöneticileri
İçerik, raporlama ve analiz ekipleri

03 / ÖĞRENME KAZANIMLARI

Eğitim sonunda

LLM çalışma mantığını temel düzeyde açıklama

Gizli ve kişisel veriyi güvenli biçimde ele alma

Doğrulanabilir talimat ve çıktı süreci kurma

Halüsinasyon ve kaynak hatalarını fark etme

Uygun insan kontrolünü belirleme

04 / EĞİTİM MODÜLLERİ

Program içeriği

MODÜL 01

Üretken yapay zekâ ve LLM temelleri

Dil modeli nasıl çıktı üretir?
Bağlam, token ve olasılık
Güçlü ve zayıf yönler

MODÜL 02

Güvenli talimat tasarımı

Amaç, bağlam ve çıktı formatı
Kaynak ve sınır belirtme
Doğrulama kontrol listesi

MODÜL 03

Veri ve güvenlik riskleri

Kişisel ve kurumsal veri
Gizli bilginin korunması
Yetkisiz araç kullanımı

MODÜL 04

Kontrollü kurumsal kullanım

İnsan onayı
Kayıt ve denetim izi
Kullanım politikası taslağı

05 / KATILIM BANKACILIĞI KULLANIM SENARYOLARI

Genel örnek değil,
bankacılık vakası

01Müşteri talebi sınıflandırma

02Sözleşme ve mevzuat belgesi analizi

03Yönetim raporu taslağı

04Operasyon talimatı özetleme

Veri güvenliği

Uygulamalarda sentetik, anonimleştirilmiş veya kurum tarafından kullanımına izin verilmiş veriler kullanılır.

06 / ÖN KOŞULLAR

Başlamadan önce

Temel dijital araç kullanımı
Yapay zekâya giriş eğitimi önerilir ancak zorunlu değildir

07 / EĞİTİM YÖNTEMİ

Nasıl ilerler?

Güvenli simülasyonlar
İyi/kötü talimat karşılaştırmaları
Risk senaryoları
Politika kontrol listesi çalışması

08 / UYGULAMA VE PROJE YAPISI

UYGULAMALI ÇIKTI

Bilgiyi işe dönüştüren final projesi

Bir raporlama veya belge analizi görevi için veri sınıflandırması, güvenli talimat şablonu, doğrulama adımları ve insan onay noktasını içeren kontrollü kullanım akışı tasarlanır.

✦

09–10 / ÖLÇME, DEĞERLENDİRME VE SERTİFİKA

Başarı nasıl ölçülür?

DEĞERLENDİRME MODELİ

Güvenlik senaryoları %30, talimat tasarımı uygulaması %30 ve final kontrollü kullanım akışı %40 ağırlığındadır. Başarı eşiği 70/100’dür.

SERTİFİKA TÜRÜ

Başarı Sertifikası

Sınav ve gerekli değerlendirme aşamalarını başarıyla tamamlayanlara verilir.

Üniversite veya akreditasyon kuruluşuyla resmî anlaşma yapılmadığı sürece bu belge; resmî mesleki yeterlilik, üniversite onaylı sertifika veya uluslararası akreditasyon olarak sunulmaz.

11 / EĞİTMEN

Akademik temel,
sektör deneyimi.

İÇ

İbrahim Çetin

İbrahim Çetin — 23 yılı aşkın bankacılık ve finans teknolojileri deneyimiyle; veri bilimi, finansal raporlama, risk analitiği, core banking ve regülasyon alanlarında çalışan sektör profesyoneli.

12 / SIK SORULAN SORULAR

Merak edilenler

01Gerçek müşteri verisi kullanılacak mı?+

Hayır. Tüm uygulamalarda sentetik, anonimleştirilmiş veya kurum tarafından kullanımına izin verilmiş veriler kullanılır.

02Belirli bir yapay zekâ ürününe mi odaklanıyor?+

Hayır. İlkeler ürün bağımsızdır; kurum politikası ve izinli araçlar esas alınır.

03Bilgi güvenliği ekipleri için uygun mu?+

Evet. Eğitim, iş birimi ile güvenlik ve uyum ekipleri arasında ortak kontrol dili kurar.

13 / KURUMSAL EĞİTİM SEÇENEĞİ

Ekibinize göre uyarlayın.

Kurumun bilgi sınıflandırma politikası, izinli araçları ve onay mekanizmaları doğrultusunda kapalı grup eğitimi ve güvenli kullanım atölyesi olarak uyarlanabilir.

Kurumsal Eğitim İçin Bilgi Al →

14 / BAŞVURU VE BİLGİ

Bu eğitime
katılmaya hazır mısınız?

Takvim, kontenjan ve kurumsal uygulama seçenekleri hakkında bilgi alın.

Başvuru / Bilgi Al →