Defne İncekara Akademi

Eğitim programı

Yapay Zeka Eğitimi

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

Yapay Zeka Eğitimi — Defne İncekara sahnede

Defne İncekara Akademi

Kurumsal abonelikle katıl: şirketinin kodu varsa ücretsiz kayıt olursun.

Şirket kodunla katıl

Açılışa özel yüzde 50 indirim · Sınırlı süre

Şirket kodun yoksa bireysel katıl: 10.000 TL 5.000 TL · Ödeme sonrası erişim bilgilerin e-postana gelir.

Bireysel katıl

12 modül

  1. Eğitim Tanıtımı

    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

    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

    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. Kişisel Yapay Zeka Çalışma Sistemini Kurmak

    Tek tek prompt yazmaktan, aynı şeyleri baştan anlatmak zorunda kalmadığınız kişisel bir yapay zeka çalışma sistemine geçiyoruz. Claude ekranları üzerinde güvenlik ayarlarından başlayarak proje, hafıza, PICO ile proje talimatları, bağlam haritası, beceriler, eklentiler ve bağlayıcılarla adım adım bir düzen kuruluyor; 4K kuralı ve çalışma döngüsüyle sistem kontrol altına alınıyor. Dikte, sentetik hedef kitle ve kişisel öğretmen gibi yöntemlerin ardından bütün parçalar günlük akışta birleşiyor ve kısa bir uygulamayla kendi sisteminizi kuruyorsunuz.

    Bölüm içeriği · 21 kısım
    1. 0:00–1:34Açılış — Aynı şeyleri anlatmadığınız bir düzen
    2. 1:34–2:51Kişisel çalışma sisteminin beş parçası
    3. 2:51–5:07Önce güvenlik ve gizlilik ayarları
    4. 5:07–7:31Doğru modeli doğru eforla seçmek
    5. 7:31–8:38İlk projeyi açmak — Sohbet değil, çalışma alanı
    6. 8:38–12:00Proje hafızası ve kişisel hafıza
    7. 12:00–15:11Proje talimatlarını PICO ile yazmak
    8. 15:11–16:59Dosyaları yüklemek ve bağlam haritası
    9. 16:59–18:35Hafıza, proje talimatı ve beceri farkı
    10. 18:35–20:36Eklentiler
    11. 20:36–22:59İlk beceriyi oluşturmak
    12. 22:59–24:12Kişisel sistemin 4K kuralı: Kapsam, Kaynak, Kural, Kontrol
    13. 24:12–25:46Kendi çalışma döngünüzü kurmak
    14. 25:46–28:42Taşınabilir bağlam paketi
    15. 28:42–30:56Bağlayıcılar ve iki önemli kural
    16. 30:56–32:04Dikte — Yazmadan çalışmak
    17. 32:04–33:33Sentetik hedef kitle oluşturmak
    18. 33:33–34:43Yapay zekayı kişisel öğretmene dönüştürmek
    19. 34:43–37:39Günlük akış ve zamanlanmış görevler
    20. 37:39–39:25Uygulama — Videoyu durdurun, sisteminizi kurun
    21. 39:25–41:00Kapanış — Sonraki durak: yapay zeka ajanları

  6. Yapay Zeka Ajanları

    Soru sormaktan iş devretmeye geçişin haritası: ajanın tanımı, altı temel parçası ve kural tabanlı otomasyondan ajan tabanlı sisteme uzanan üç seviye. Zamanlanmış sektör takibi, Cowork ile teslimat ve Claude in Chrome üzerinden üç canlı uygulama, ardından ilk gerçek ajan tasarımı: Yapay Zeka Eğitim Fırsat Radarı. İnsan onay kapıları, yüzde 30-70 delegasyon kuralı, prompt injection riski ve ajanın değerini ölçen KPI seti ile kapanıyor.

    Bölüm içeriği · 26 kısım
    1. 0:00–2:00Açılış: Artık soru sormuyoruz, iş devrediyoruz
    2. 2:00–4:01Geleceğe hazırlığın üç sütunu
    3. 4:01–5:32Yapay zeka ajanı nedir?
    4. 5:32–8:39Otomasyon, yapay zeka otomasyonu ve ajan farkı
    5. 8:39–10:23İnteraktif araç yapmak ajan yapmak değildir
    6. 10:23–13:11Bir ajanın temel parçaları
    7. 13:11–14:45Tetikleyiciler: ajanı ne uyandırır?
    8. 14:45–16:42Claude'da üç çalışma biçimi: Chat, Cowork, Code
    9. 16:42–19:11İlk uygulama: zamanlanmış sektör takibi
    10. 19:11–21:28İkinci uygulama: Cowork ile tamamlanmış teslimat
    11. 21:28–22:39Claude in Chrome: sohbet penceresinden web'e çıkmak
    12. 22:39–24:35Sabit iş akışı: yeni eğitim talebini işlemek
    13. 24:35–28:25İlk gerçek ajanınızı tasarlamak
    14. 28:25–29:33İnsan onay kapıları
    15. 29:33–30:48Hangi işi ajana vermeliyiz? Yüzde 30-70 kuralı
    16. 30:48–32:57Çok ajanlı sistemler ve alt ajanlar
    17. 32:57–34:08Hazır ajan paketleri: eklentiler
    18. 34:08–35:04Olasılıksal davranış: bir kere çalışması yetmez
    19. 35:04–36:37Prompt injection: web sayfasının ajanınıza talimat vermesi
    20. 36:37–37:20Önyargı ve yüksek riskli kararlar
    21. 37:20–38:46Döngü, süre ve maliyet sınırı
    22. 38:46–39:37KPI: ajan gerçekten değer üretiyor mu?
    23. 39:37–40:59Uygulama: ajan fırsat haritanızı çıkarın
    24. 40:59–42:22İlk ajan için hazır tasarım prompt'u
    25. 42:22–43:24Bu bölümden çıkan 10 temel ders
    26. 43:24–45:01Kapanış: 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. 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.

    Eğitim boyunca öğrenilen bütün parçalar tek bir gerçek iş akışında birleşiyor: strateji direktörü Zeynep, yeni pazar stratejisinin ilk taslağını yedi adımlık yapay zeka öncelikli bir sistemle hazırlıyor. Sesle bağlam aktarma, yapay zekaya soru sordurma, sentetik paydaş haritası, uzman modüller, baskı testi, paydaşa göre uyarlama ve 90 günlük plan sırayla işleniyor. Kapanış net: kararı yapay zeka değil insan veriyor, başarı etkileyici demoyla değil kurumun kendi verisiyle ölçülüyor.

    Bölüm içeriği · 10 kısım
    1. 0:00–0:55Açılış: Zeynep vakası, altı haftada büyüme stratejisi
    2. 0:55–1:31Birinci adım: bağlamı sesle aktarmak
    3. 1:31–1:58İkinci adım: yapay zekaya soru sordurmak
    4. 1:58–2:53Üçüncü adım: paydaş haritası ve sentetik personalar
    5. 2:53–3:44Dördüncü adım: tek dev asistandan uzman modüllere geçmek
    6. 3:44–4:18Beşinci adım: stratejiyi baskı testinden geçirmek
    7. 4:18–5:05Altıncı adım: aynı içeriği paydaşa göre uyarlamak
    8. 5:05–5:30Yedinci adım: stratejiyi 90 günlük plana dönüştürmek
    9. 5:30–6:29Sonuç: kazanç yalnızca hız değil, kendi verinle ölç
    10. 6:29–7:19Kapanış: parçaları tek çalışma sisteminde birleştirmek

Sertifikanı kazan

Tüm modülleri tamamladığında sertifikan otomatik düzenlenir ve QR kodla doğrulanabilir.