Prompt Engineering Eğitimi

Bu eğitimin amacı, katılımcılara prompt engineering kavramlarını, yöntemlerini ve araçlarını öğretmektir. Katılımcılar, özellikle büyük dil modelleri (LLMs) ile etkileşimde bulunarak etkili ve verimli prompt’lar oluşturma yetkinliği kazanacaklardır.

Gereksinimler:
Visual Studio .Net, C#, API (OpenAI GBT vb.) C# kütüphaneleri (HttpClient, NewtonsoftJson, ML .NET, Accord:NET)

Prompt Engineering Eğitim İçeriği

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.