YAPAY ZEKÂ

NLP ve Belge Analitiği

Müşteri talepleri, sözleşmeler ve mevzuat metinlerinden anlamlı bilgi çıkaran NLP çözümleri tasarlayın.

01 / EĞİTİM ÖZETİ

Bu eğitim ne sağlar?

Müşteri talepleri, sözleşmeler ve mevzuat belgeleri üzerinde metin sınıflandırma, bilgi çıkarımı, benzerlik ve kontrollü özetleme yaklaşımlarını öğretir. Belge güvenliği ve insan doğrulaması tasarımın parçasıdır.

02 / KİMLER KATILMALI?

Hedef katılımcılar

Veri bilimciler ve NLP geliştiricileri
Uyum, hukuk ve iç kontrol analitiği ekipleri
Müşteri deneyimi ve operasyon ekipleri
Belge yoğun süreçleri otomatikleştiren teknoloji çalışanları

03 / ÖĞRENME KAZANIMLARI

Eğitim sonunda

Metin verisini temizleme ve temsil etme

Sınıflandırma ve bilgi çıkarımı modeli kurma

Belge benzerliği ve arama yaklaşımı tasarlama

LLM tabanlı çıktıyı kaynakla doğrulama

Gizlilik ve insan kontrol noktalarını tanımlama

04 / EĞİTİM MODÜLLERİ

Program içeriği

MODÜL 01

Metin verisi temelleri

Token ve normalizasyon
TF-IDF ve gömme temsilleri
Etiket ve sınıf tasarımı

MODÜL 02

Sınıflandırma ve bilgi çıkarımı

Talep sınıflandırma
Varlık ve alan çıkarımı
Performans değerlendirme

MODÜL 03

Belge benzerliği ve arama

Anlamsal benzerlik
Parçalama ve kaynak getirme
Soru-cevap mimarisi

MODÜL 04

Kontrollü belge analitiği

Kaynak gösterimi
Halüsinasyon kontrolü
İnsan incelemesi ve kayıt

05 / KATILIM BANKACILIĞI KULLANIM SENARYOLARI

Genel örnek değil,
bankacılık vakası

01Müşteri talebi sınıflandırma

02Sözleşme ve mevzuat belgesi analizi

03Operasyon yazışması yönlendirme

04Şikâyet tema analizi

Veri güvenliği

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

06 / ÖN KOŞULLAR

Başlamadan önce

Python ile veri analizi
Temel makine öğrenmesi
Metin verisiyle çalışmaya ilgi

07 / EĞİTİM YÖNTEMİ

Nasıl ilerler?

NLP kod laboratuvarı
Belge etiketleme atölyesi
Model hata analizi
Kaynaklı yanıt prototipi

08 / UYGULAMA VE PROJE YAPISI

UYGULAMALI ÇIKTI

Bilgiyi işe dönüştüren final projesi

Sentetik müşteri taleplerini sınıflandıran veya örnek sözleşmelerden kontrol maddelerini çıkaran; hata analizi, güven eşiği ve insan inceleme akışı içeren bir prototip hazırlanır.

09–10 / ÖLÇME, DEĞERLENDİRME VE SERTİFİKA

Başarı nasıl ölçülür?

DEĞERLENDİRME MODELİ

Kod laboratuvarları %25, hata analizi %25 ve final NLP prototipi %50 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

01Üretken yapay zekâ da kullanılıyor mu?+

Evet; klasik NLP ile LLM tabanlı yaklaşımlar, kontrol ve kaynak doğrulama farklarıyla birlikte ele alınır.

02Hukuki görüş üreten sistem mi tasarlanıyor?+

Hayır. Çözüm, uzman incelemesini destekler; hukuki karar veya görüşün yerini almaz.

03Belgeler nasıl korunuyor?+

Eğitim ortamına gizli belge yüklenmez. Tüm uygulamalarda sentetik, anonimleştirilmiş veya kurum tarafından kullanımına izin verilmiş veriler kullanılır.

13 / KURUMSAL EĞİTİM SEÇENEĞİ

Ekibinize göre uyarlayın.

Kurumun sözleşme türleri, mevzuat envanteri veya müşteri talep sınıfları temelinde; güvenli kurum içi ortamda 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 →