UZMANLIK

İleri Seviye Proje ve Değerlendirme

Bir yapay zekâ çözümünü veri, model, risk, izleme ve iş değeri boyutlarıyla savunulabilir şekilde tasarlayın.

01 / EĞİTİM ÖZETİ

Bu eğitim ne sağlar?

İleri seviye öğrenme yolundaki bilgi ve teknikleri tek bir savunulabilir yapay zekâ çözümünde birleştirir. İş değeri, veri, model, mimari, etik, güvenlik, model riski ve üretim sonrası izleme birlikte ele alınır.

02 / KİMLER KATILMALI?

Hedef katılımcılar

Yapay zekâ ve risk analitiği öğrenme yolunu tamamlayanlar
Veri bilimciler ve model geliştiriciler
Analitik ürün sahipleri
Teknik çözümünü jüri önünde savunmak isteyen profesyoneller

03 / ÖĞRENME KAZANIMLARI

Eğitim sonunda

Yapay zekâ problem belgesi hazırlama

Veri ve model kontrollerini kanıtlama

Model riskini ve etik etkileri değerlendirme

İzleme ve müdahale planı tasarlama

Teknik çözümü iş ve yönetişim açısından savunma

04 / EĞİTİM MODÜLLERİ

Program içeriği

MODÜL 01

Problem ve değer tasarımı

İş hedefi ve kapsam
Başarı ve risk ölçütleri
Paydaş ve karar noktaları

MODÜL 02

Teknik çözüm

Veri hattı
Model/analitik yaklaşım
Mimari ve entegrasyon

MODÜL 03

Kontrol ve yönetişim

Açıklanabilirlik
Güvenlik ve etik
Doğrulama ve onay

MODÜL 04

Üretim ve savunma

İzleme ve drift
Geri dönüş planı
Jüri sunumu ve teknik savunma

05 / KATILIM BANKACILIĞI KULLANIM SENARYOLARI

Genel örnek değil,
bankacılık vakası

01Erken uyarı göstergeleri

02Sahte işlem ve anomali tespiti

03Sözleşme ve mevzuat belgesi analizi

04Müşteri talebi sınıflandırma

Veri güvenliği

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

06 / ÖN KOŞULLAR

Başlamadan önce

Python ile veri analizi
Makine öğrenmesi ve risk analitiği
NLP veya büyük veri temelleri
Ön koşul eğitimleri ya da eşdeğer deneyim

07 / EĞİTİM YÖNTEMİ

Nasıl ilerler?

Proje stüdyosu
Teknik mentorluk
Kontrol kapıları
Jüri sunumu ve savunma

08 / UYGULAMA VE PROJE YAPISI

UYGULAMALI ÇIKTI

Bilgiyi işe dönüştüren final projesi

Seçilen bankacılık problemi için problem belgesi, veri/model yaklaşımı, prototip veya ayrıntılı tasarım, model kartı, risk-kontrol matrisi, izleme planı ve yönetici sunumu teslim edilir.

◉

09–10 / ÖLÇME, DEĞERLENDİRME VE SERTİFİKA

Başarı nasıl ölçülür?

DEĞERLENDİRME MODELİ

İş ve veri tasarımı %20, teknik çözüm %30, risk/kontrol yapısı %25 ve final sunumu-savunması %25 ağırlığındadır. Başarı eşiği 75/100’dür.

SERTİFİKA TÜRÜ

Başarı Sertifikası

Sınav ve gerekli değerlendirme aşamalarını başarıyla tamamlayanlara verilir. Bağlı öğrenme yolunun tüm eğitimleri ve final değerlendirmesi tamamlandığında ayrıca Uzmanlık Sertifikası kazanılır.

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

01Prototipin üretime alınması bekleniyor mu?+

Hayır. Üretime hazır düşünce ve kontroller aranır; canlı ortama kurulum eğitim kapsamı değildir.

02Final değerlendirmesi nasıl yapılır?+

Teknik çözüm, iş değeri, güvenlik, model riski ve izleme kriterlerinden oluşan önceden paylaşılan rubrikle jüri tarafından değerlendirilir.

03Uzmanlık Sertifikası ne zaman verilir?+

Öğrenme yolundaki tüm eğitimler, uygulamalı proje ve final değerlendirmesi tamamlandığında verilir.

13 / KURUMSAL EĞİTİM SEÇENEĞİ

Ekibinize göre uyarlayın.

Kurumun stratejik yapay zekâ kullanım alanlarından seçilen bir problemle, iç paydaşların da katıldığı kontrollü proje ve değerlendirme programı olarak yürütülebilir.

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 →