Defne İncekara Akademi

Eğitim programı

Kurumsal Yapay Zeka Programı

Bu program, kurumunuzun yapay zekâyı yalnızca tanımasını değil, günlük operasyonlarına güvenle entegre etmesini sağlar. Katılımcılar, temel kavrayıştan ileri uygulamaya kadar ilerlerken; prompt tasarımı, iş akışı optimizasyonu, etik kullanım ve kurumsal benimseme konularında somut yetkinlik kazanır.

12 modül · Dilediğin sırayla izle · Bitirince sertifika

Kurumsal Yapay Zeka Programı — Defne İncekara sahnede

Defne İncekara Akademi

Kurumsal abonelikle katıl: şirketinin kodu varsa ücretsiz kayıt olursun.

Şirket kodunla katıl

12 modül

  1. Eğitim Tanıtımı

    Bu eğitimin sonunda: Yapay zekânın güçlü ve zayıf yönlerini ayırt edebilecek, işinize uygun prompt'lar tasarlayabilecek, seçtiğiniz büyük dil modelinde kendi çalışma sisteminizi ve asistanlarınızı kurabilecek, hangi işi yapay zekâya devredip hangisini kendinizin yapması gerektiğine bilinçli karar verebileceksiniz.

    Açılış videosunda Defne İncekara kendini ve programın yaklaşımını tanıtıyor: yalnızca teoriden değil, kurumların sahada yaşadığı gerçek sorunlardan yola çıkan ve başarıyı ertesi gün işte neyi farklı yapabildiğinle ölçen bir eğitim.

  2. Yapay Zeka Temelleri

    Büyük dil modellerinin perde arkası günlük iş örnekleriyle açılıyor: model cevap üretirken aslında bir sonraki en olası parçayı tahmin ediyor, öz dikkat (self-attention) sayesinde uzun bir metinde neyin önemli olduğunu ağırlıklandırıyor. Güncel bilgiye erişim için RAG'in ne işe yaradığı, halüsinasyonun neden bu kadar ikna edici göründüğü ve üç adımlı doğrulama alışkanlığı örneklerle anlatılıyor. Kapanışta veri gizliliği için 4K kontrolü, tekrar eden işler için özel çalışma alanı fikri ve yapay zeka öncelikli düşünme zihniyeti var.

    Bölüm içeriği · 13 kısım
    1. 0:00–1:46Yapay zekâyı sizin için nasıl çalıştırabiliriz?
    2. 1:46–4:40Geleneksel yapay zekâ ve üretken yapay zekâ
    3. 4:40–6:56Transformer ve bağlamı anlama
    4. 6:56–8:26Modeller nasıl eğitiliyor?
    5. 8:26–9:53Bir sonraki token'ı tahmin etmek
    6. 9:53–10:58Neden farklı modeller farklı cevaplar veriyor?
    7. 10:58–12:20Eğitim verisi ve RAG
    8. 12:20–14:03Token nedir ve Türkçe neden farklı davranabilir?
    9. 14:03–15:32Halüsinasyon ve üç adımlı doğrulama
    10. 15:32–17:30Yapay zekâ aracının çalışma alanını düzenlemek
    11. 17:30–19:59Veri gizliliği ve 4K kontrolü
    12. 19:59–21:35Yapay zekâ öncelikli düşünmek
    13. 21:35–22:49Kapanış ve uygulama görevleri

  3. Etkili Prompt Tasarımı

    Basit komutlardan stratejik komut mimarisine geçiş.

    Prompt yazmak, sihirli kelimeler bulmak değil işi doğru tarif etmek olarak ele alınıyor: PICO çerçevesiyle komut kurma, rol vermenin sınırları ve istediğinizi henüz bilmediğinizde soruyu yapay zekâya sordurma (reverse prompting) somut iş örnekleriyle anlatılıyor. Ardından bağlam mühendisliğine geçiliyor: Beceri Paketleri, ilk cevabı başlangıç sayan döngü mühendisliği, kendi ton ve marka sesini görünür kılma, dosyalarla çalışma ve hesaplamalarda doğru aracı seçme. Kapanışta bellek, kalıcı bağlam ve uygulayıcıdan orkestratöre geçiş var.

    Bölüm içeriği · 16 kısım
    1. 2.1 · 0:00–1:50Prompt yazmak değil, işi doğru tarif etmek
    2. 2.1 · 1:50–3:30İlk prompt'unuz mükemmel olmak zorunda değil
    3. 2.1 · 3:30–10:58PICO Prompt Çerçevesi
    4. 2.1 · 10:58–13:36Soruyu siz değil, yapay zekâ sorsun: Reverse Prompting
    5. 2.2 · 0:00–2:28Prompt'tan bağlam mühendisliğine geçmek
    6. 2.2 · 2:28–6:10Prompt kopyalamaktan Beceri Paketi kullanmaya
    7. 2.2 · 6:10–8:06İlk cevap sonuç değil, başlangıçtır
    8. 2.2 · 8:06–10:53Döngü Mühendisliği: Sonucu kim kontrol edecek?
    9. 2.2 · 10:53–13:44Ton ve marka sesi oluşturmak
    10. 2.2 · 13:44–15:00Her iş için aynı aracı kullanmak zorunda değilsiniz
    11. 2.2 · 15:00–16:24Tarif etmek zorsa örnek gösterin
    12. 2.2 · 16:24–18:25Dosyalarla çalışmak ve dokümanları dönüştürmek
    13. 2.2 · 18:25–21:25Görsel ve video üretiminde iyi brief vermek
    14. 2.2 · 21:25–22:39Hesaplamalarda doğru aracı kullanmak
    15. 2.2 · 22:39–23:59Bellek ve kalıcı bağlam
    16. 2.2 · 23:59–27:42Uygulayıcıdan orkestratöre geçmek

  4. Doğru Yapay Zeka Aracını Seçmek

    Doğru aracı seçmek için güncel model karşılaştırmasını okuma ve kendi mini benchmark'ını kurma yöntemi.

    Herkese ve her göreve uyan tek bir en iyi yapay zeka aracı yok; bu bölüm model ile ürün arasındaki farkı motor-araba benzetmesiyle netleştirerek başlıyor. Artificial Analysis endeksinin Ağustos 2026 verileriyle güncel modeller zekâ, hız ve fiyat açısından karşılaştırılıyor; açık kaynak ile açık ağırlık ayrımı ve sıralamada görünen her modelin kullanılabilir bir ürün olmadığı anlatılıyor. Son adımda kendi işinizden üç gerçek görevle mini kıyaslama yapma yöntemi gösteriliyor ve temel prensipler Claude ekranlarına geçişle toparlanıyor.

    Bölüm içeriği · 10 kısım
    1. 0:00–0:43Açılış — "En iyi yapay zeka aracı hangisi?"
    2. 0:43–1:27Model mi, ürün mü? Motor ve araba ayrımı
    3. 1:27–2:51Artificial Analysis neyi ölçüyor?
    4. 2:51–4:20Ağustos 2026 — Güncel model karşılaştırması
    5. 4:20–5:03Sıralamada görünen her model kullanabileceğiniz bir ürün değil
    6. 5:03–6:16Açık kaynak mı, açık ağırlık mı?
    7. 6:16–7:29Hangi kullanıcı hangi araçlara bakmalı?
    8. 7:29–8:41En iyi seçim yöntemi — Kendi mini kıyaslamanız
    9. 8:41–9:31Demolar neden Claude üzerinden? Temel prensipler
    10. 9:31–9:47Kapanış — İnsan, yapay zeka, insan
  5. 0423 bölüm

    Kişisel Yapay Zeka Çalışma Sistemini Kurmak

    Sohbetten çalışma sistemine geçiş: projeler, hafıza, özel GPT'ler ve günlük kişisel akış. Ana uygulama ChatGPT; aynı sistem Claude, Gemini ve diğer araçlara uyarlanabilir.

    Bölüm içeriği · 23 kısım
    1. 01Açılış — Araç seçtik, şimdi sistemi kuruyoruz
    2. 02Kişisel çalışma sistemi nedir?
    3. 03Önce sistemi güvenli hale getirin
    4. 04Doğru modeli doğru eforla kullanmak
    5. 05Bir proje açmak — Sohbet değil, çalışma alanı
    6. 06Proje hafızası — Varsayılan mı, yalnızca proje mi?
    7. 07Proje talimatlarını PICO ile yazmak
    8. 08Projeye hangi dosyaları yüklemeliyiz?
    9. 09Hafıza, proje, özel talimat ve özel GPT farkı
    10. 10Ne zaman proje, ne zaman özel GPT?
    11. 11İlk özel GPT'nizi oluşturmak
    12. 12Kişisel sistemin 4K kuralı: Kapsam, Kaynak, Kural, Kontrol
    13. 13Döngü mühendisliğini sisteme eklemek
    14. 14Bağlam paketi oluşturmak
    15. 15Deep Research'ü doğru yerde kullanmak
    16. 16Uygulamalar ve eklentiler — Yapay zekâyı işinize bağlamak
    17. 17Dictation ve Voice — Yazmadan çalışmak
    18. 18Sentetik hedef kitle oluşturmak
    19. 19Yapay zekâyı kişisel öğretmene dönüştürmek
    20. 20Günlük kişisel çalışma akışı
    21. 21Haftalık sistem bakımı
    22. 22Uygulama — 20 dakikada sisteminizi kurun
    23. 23Kapanış — Yapay zekâya iş vermek değil, sistem kurmak
  6. 0525 bölüm

    Yapay Zeka Ajanları

    Soru sormaktan iş devretmeye geçiş: ajanın temel parçaları, ilk gerçek ajanını tasarlama, insan onay kapıları ve ajanın değer ölçümü. Ana uygulama ChatGPT Work, Scheduled Tasks ve Cloud Browser; aynı prensipler Claude, Gemini, Microsoft Copilot ve Make'e uyarlanabilir.

    Bölüm içeriği · 25 kısım
    1. 01Açılış — Artık soru sormuyoruz, iş devrediyoruz
    2. 02Geleceğe hazırlığın üç sütunu
    3. 03Yapay zekâ ajanı nedir?
    4. 04Otomasyon, yapay zekâ otomasyonu ve ajan farkı
    5. 05İnteraktif araç yapmak ajan yapmak değildir
    6. 06Bir ajanın temel parçaları: hedef, bağlam, araçlar, planlama, kontrol, durma koşulu
    7. 07Tetikleyiciler — Ajanı ne uyandırır?
    8. 082026 güncellemesi — Agent Mode yerine ChatGPT Work
    9. 09İlk uygulama — Zamanlanmış rakip ve sektör takibi
    10. 10İkinci uygulama — ChatGPT Work ile tamamlanmış teslimat
    11. 11Cloud Browser — Sohbet penceresinden web'e çıkmak
    12. 12Sabit iş akışı — Yeni eğitim talebini işlemek
    13. 13İlk gerçek ajanınızı tasarlamak
    14. 14İnsan onay kapıları
    15. 15Hangi işi ajana vermeliyiz? Yüzde 30–70 kuralı
    16. 16Çok ajanlı sistemler: sıralı akış, dallanan akış, ajan yuvarlak masası
    17. 17Olasılıksal davranış — Bir kere çalışması yetmez
    18. 18Prompt injection — Web sayfasının ajanınıza talimat vermesi
    19. 19Önyargı ve yüksek riskli kararlar
    20. 20Döngü, süre ve maliyet sınırı
    21. 21KPI — Ajan gerçekten değer üretiyor mu?
    22. 22Uygulama — Ajan fırsat haritanızı çıkarın
    23. 23İlk ajan için hazır tasarım prompt'u
    24. 24Bu bölümden çıkan 10 temel ders
    25. 25Kapanış — Ajanlara görev verin, sorumluluğu değil
  7. 06Yakında

    İleri Düzey İş Akışları

    İş akışını zincirleme, tekrar eden işleri otomasyonlaştırma, yapay zeka ile verim çarpanı oluşturma.

  8. 07Yakında

    Fonksiyon Bazlı Uygulamalar

    Finans (bütçe analizi, raporlama, senaryo üretimi, karar desteği), İK (işe alım, çalışan deneyimi, eğitim, performans, iç iletişim), Pazarlama (içerik üretimi, kampanya fikirleri, hedef kitle analizi, marka dili).

  9. 08Yakında

    Yapay Zeka Yönetişim ve Risk

    Kurumsal güven, etik sınırlar, doğrulama ve sorumluluk.

  10. 092 bölüm

    Kuruma Yayılım Planı

    Eğitimden uygulamaya geçiş, pilot ekipler, KPI'lar, benimseme stratejisi.

    Bölüm içeriği · 2 kısım
    1. 01İşin yapısı nasıl değişebilir? — Dört soru: daha küçük ekip, daha hızlı ürün, karar süreçleri, çıktı formatları
    2. 02Geç kalmadınız ama seyirci de kalamazsınız
  11. 106 bölüm

    Gelecek ve Yol Haritası

    Önümüzdeki dönüşüm alanları ve kişisel/kurumsal gelişim planı.

    Bölüm içeriği · 6 kısım
    1. 01Açılış — Bu bir bitiş değil
    2. 02Üretim ucuzladıkça ne değerli olacak?
    3. 03İş modelleri de değişebilir
    4. 04Uyum sağlamak, her aracı denemek değildir
    5. 05En önemli meta yetkinlik: Uyarlanabilirlik
    6. 06Değişime kapalı olmakla odaklı olmak aynı şey değil
  12. 1110 bölüm

    Bonus: Yapay Zekayı İşe Entegre Etmek

    Eğitim boyunca öğrenilen parçaların tek bir iş akışında nasıl birleştiğini gösteren uygulama bölümü: bir yöneticinin AI-First günü, yedi adımda uçtan uca.

    Bölüm içeriği · 10 kısım
    1. 01Açılış — Parçaları birleştiriyoruz
    2. 02Birinci adım — Bağlamı sesle aktarmak
    3. 03İkinci adım — Yapay zekâya soru sordurmak
    4. 04Üçüncü adım — Paydaş haritası oluşturmak
    5. 05Dördüncü adım — Tek dev asistandan uzman modüllere geçmek
    6. 06Beşinci adım — Stratejiyi baskı testinden geçirmek
    7. 07Altıncı adım — Aynı içeriği paydaşa göre uyarlamak
    8. 08Yedinci adım — Stratejiyi 90 günlük plana dönüştürmek
    9. 09Sonuç — Kazanç yalnızca hız değil
    10. 10Kapanış — Yapay zekâyı işe böyle entegre ediyoruz

Sertifikanı kazan

Tüm modülleri tamamladığında sertifikan otomatik düzenlenir ve QR kodla doğrulanabilir.