Katılımcılar, eğitim sonunda yapay zekadan maksimum faydayı sağlayacak stratejik yönlendirmeleri oluşturabilecek yetkinliğe ulaşır.
Eğitim Süresi: 2 Gün
1. Gün- Temel Kavramlar ve Uygulamalar
1.1 Prompt Engineering’e Giriş
- Prompt nedir? Prompt mühendisliğinin tanımı ve önemi
- Yapay zeka ve doğal dil işleme (NLP) kavramları
- Yapay zeka modelleri ve prompt’ların rolü (GPT, BERT vb.)
- Prompt’ların yazılım geliştirme ve iş analiz süreçlerindeki kullanımı
- Uygulama Çalışması: C# dilinde prompt ile yapay zeka modeli (OpenAI GPT) entegrasyonu.
1.2 Temel C# ve NLP Entegrasyonu (2 saat)
- C# ve NLP entegrasyonu için gerekli araçlar (API kullanımı, HttpClient, JSON işlemleri)
- OpenAI GPT API entegrasyonu
1.3 NLP Modelleri ve Prompt’ların Teknik Yapısı
- NLP modelleri (GPT, BERT, T5, vb.)
- NLP modellerinin çalışma prensipleri (tokenizasyon, veri işleme, dil model eğitimi)
- Prompt’ların teknik yapısı ve kullanım alanları
- Uygulama Çalışması: C# kullanarak OpenAI API ile tokenizasyon sürecini inceleme ve prompt analizleri.
1.4 Doğru Soruları Sormak ve Yanıt Kalitesi
- İş ihtiyaçlarına yönelik etkili prompt’lar oluşturma
- Soruların yanıt kalitesine etkisi ve yapısal/detaylı sorularla daha iyi sonuçlar elde etme
- Uygulama Çalışması: C# üzerinde farklı prompt’larla yanıt analizi ve optimizasyonu.
1.4 Prompt Optimizasyonu ve Parametre Ayarları
- Prompt’ları optimize etmek için parametrelerin (temperature, max_tokens, vb.) ayarlanması
- Prompt’ların yapılandırılması: input/output yönetimi
- Performansı artırmak için prompt tasarımı
- Uygulama Çalışması: C# ile prompt optimizasyonu yapma ve parametre ayarlarını inceleme.
2. Gün (6 Saat) – İleri Teknikler ve Uygulamalar
2.1 Yapay Zeka Modelleri ile Entegrasyon
- AI modelleriyle yazılım ve iş süreçleri entegrasyonu
- Uygulama Çalışması: C# kullanarak OpenAI ve HuggingFace API’leriyle entegrasyon yapma.
2.2 Yanıt Kalitesi İyileştirme ve Sorun Giderme
- Prompt’ların yanıt kalitesini nasıl etkilediği
- Yanıt kalitesini iyileştirme teknikleri
- Hatalı prompt’ların analiz edilmesi ve düzeltilmesi
- Uygulama Çalışması: Hatalı prompt’ların C# ile debug edilmesi ve iyileştirilmesi.
2.3 Prompt Optimization ve Fine-Tuning Teknikleri
- Prompt performansı için optimizasyon yaklaşımları
- Fine-tuning: Önceden eğitilmiş modellerin yeniden eğitimi
- Uygulama Çalışması: C# dilinde prompt optimizasyonu yapma ve fine-tuning tekniklerini projelere uygulama.
2.4 Prompt Tabanlı Otomasyon Çözümleri
- Prompt engineering ile iş süreçlerinde otomasyon çözümleri geliştirme
- AI modelleriyle otomatik metin üretimi, dil anlama ve sınıflandırma uygulamaları
- Uygulama Çalışması: C# üzerinde otomasyon çözümleri geliştirme.
2.5 Kullanım Senaryoları ve Uygulamalar
- Finans, müşteri hizmetleri ve veri analitiği gibi sektörlerde prompt engineering kullanımı
- Uygulama Çalışması: Prompt engineering’in çeşitli iş süreçlerine uyarlanması.
