MODÜL 01
Yapay zekâ sözlüğü
- AI, makine öğrenmesi ve derin öğrenme
- NLP ve üretken yapay zekâ
- Kural tabanlı sistem ile model farkı
YAPAY ZEKÂ
Yapay Zekâ ve Algoritmalara Giriş
Yapay zekâ, makine öğrenmesi ve algoritmaların bankacılıktaki rolünü teknik karmaşa olmadan kavrayın.
01 / EĞİTİM ÖZETİ
Bu eğitim ne sağlar?
Yapay zekâ, makine öğrenmesi, derin öğrenme ve üretken yapay zekâ kavramlarını bankacılık bağlamında sadeleştirir. Katılımcılar bir iş probleminin hangi durumda kural, analitik model veya yapay zekâ gerektirdiğini ayırt eder.
02 / KİMLER KATILMALI?
Hedef katılımcılar
- Yapay zekâ konusunda temel çerçeve edinmek isteyen tüm çalışanlar
- İş birimi yöneticileri
- Ürün ve süreç sahipleri
- Dijital dönüşüm ekipleri
03 / ÖĞRENME KAZANIMLARI
Eğitim sonunda
01
AI, ML, NLP ve üretken yapay zekâyı ayırt etme
02
Algoritmik karar akışını kavrama
03
Uygun kullanım alanını ve yanlış beklentiyi belirleme
04
Model çıktısındaki hata ve yanlılık riskini tanıma
05
Bir yapay zekâ iş fikrini temel bileşenleriyle tanımlama
04 / EĞİTİM MODÜLLERİ
Program içeriği
MODÜL 02
Algoritmalar nasıl öğrenir?
- Özellik, etiket ve eğitim verisi
- Sınıflandırma ve tahmin
- Eğitim, test ve doğrulama mantığı
MODÜL 03
Bankacılık kullanım alanları
- Müşteri deneyimi
- Risk ve erken uyarı
- Operasyon ve belge işleme
MODÜL 04
Sorumlu yapay zekâ
- Açıklanabilirlik
- Yanlılık ve adalet
- İnsan gözetimi ve hesap verebilirlik
05 / KATILIM BANKACILIĞI KULLANIM SENARYOLARI
Genel örnek değil,
bankacılık vakası
01Müşteri segmentasyonu
02Erken uyarı göstergeleri
03Sahte işlem ve anomali tespiti
04Müşteri talebi sınıflandırma
Veri güvenliği
Uygulamalarda sentetik, anonimleştirilmiş veya kurum tarafından kullanımına izin verilmiş veriler kullanılır.
06 / ÖN KOŞULLAR
Başlamadan önce
- Teknik veya kodlama ön koşulu yoktur
- Bankacılık süreçlerine genel aşinalık yeterlidir
07 / EĞİTİM YÖNTEMİ
Nasıl ilerler?
- Görsel kavram anlatımları
- Karar ağacı alıştırmaları
- Kullanım alanı değerlendirme kartları
- Grup vaka çalışması
08 / UYGULAMA VE PROJE YAPISI
UYGULAMALI ÇIKTI
⌘Bilgiyi işe dönüştüren final projesi
Bir katılım bankacılığı süreci seçilerek problem, veri ihtiyacı, beklenen çıktı, insan kontrol noktası ve temel riskleri içeren yapay zekâ kullanım kartı hazırlanır.
09–10 / ÖLÇME, DEĞERLENDİRME VE SERTİFİKA
Başarı nasıl ölçülür?
DEĞERLENDİRME MODELİ
Katılım ve içerik tamamlama esaslıdır. Modül sonu bilgi kontrolleri ve kullanım alanı çalışması gelişim geri bildirimi için kullanılır.
SERTİFİKA TÜRÜ
Katılım Belgesi
Eğitime katılım ve içerik tamamlama şartlarını yerine getirenlere 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
01Kodlama yapılacak mı?+
Hayır. Eğitim, kavramları ve doğru kullanım alanı seçimini iş perspektifinden öğretir.
02Sadece teknoloji ekipleri için mi?+
Hayır. Özellikle iş birimleri ve yöneticiler için ortak bir yapay zekâ dili oluşturmayı hedefler.
03Katılım bankacılığına özgü fark nedir?+
Vakalar; finansman, risk, müşteri hizmetleri, operasyon ve belge süreçlerinden seçilir.
13 / KURUMSAL EĞİTİM SEÇENEĞİ
Ekibinize göre uyarlayın.
Kurumun stratejik hedeflerine göre yapay zekâ fırsat atölyesi ve yöneticilere özel kısa program olarak yapılandırılabilir.
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 →