İleri Düzey Yapay Zekâ Denetçisi (AAIA) Eğitimi

AI sistemlerinin güvenilirliğini, etik uyumunu ve risk yönetimini sağlamak isteyen profesyonellere özel olarak tasarlandı. Bu programda, yapay zekâ yaşam döngüsünden veri yönetişimine, güvenlik tehditlerinden etik ilkelere kadar tüm denetim adımlarını uygulamalı olarak öğreneceksiniz. Gerçek dünyadaki denetim senaryoları, AI denetim araçları ve ileri düzey analiz teknikleri ile yapay zekâ çözümlerinizin şeffaf, güvenilir ve sürdürülebilir olmasını sağlayacaksınız. 

• AI ve makine öğrenmesi modellerinin türleri
• Yapay zekâ yaşam döngüsü: Planlama, geliştirme, devreye alma, kullanım sonlandırma
• AI’nin iş dünyasındaki kullanım alanları ve maliyet-fayda analizi
• Yönetişim stratejileri, roller, sorumluluklar ve AI politikaları
• AI risk ortamı: Tanımlama, değerlendirme ve izleme teknikleri

• AI’de etik ilkeler: Adalet, tarafsızlık, şeffaflık
• GDPR ve KVKK kapsamında veri gizliliği, rıza ve mülkiyet konuları
• AI’de önyargı tespiti ve azaltma yöntemleri
• Global AI regülasyonlarının denetime etkisi
• Etik karar verme senaryoları ve vaka çalışmaları 

• Veri yönetimi: Toplama, sınıflandırma, güvenlik
• Privacy-by-Design ve Security-by-Design yaklaşımları
• AI sistemlerinde değişiklik yönetimi
• İnsan denetimi (human-in-the-loop), gözlemlenebilirlik ve “hallucination” tespiti
• AI’ye özgü tehditler: Model poisoning, prompt injection saldırıları
• Olay müdahale planı ve kriz yönetimi

• AI denetimi öncesi hazırlık adımları
• Denetim hedeflerinin ve kapsamının belirlenmesi
• AI varlıklarının ve kontrol noktalarının haritalandırılması
• Denetim veri toplama teknikleri: Walkthrough, görüşmeler, AI log analizi
• Örnek denetim planı tasarımı

• AI test metodolojileri ve örnekleme stratejileri
• Veri kalitesi kontrolü: Temizlik, dönüştürme, uygunluk kontrolü
• AI destekli duygu analizi ve gelişmiş dashboard kullanımı
• SageMaker, Power BI, Python gibi araçlarla denetim destek uygulamaları
• Gerçek veri üzerinde kısa denetim simülasyonu 

• Denetim raporlarının hazırlanması ve görselleştirilmesi
• Performans göstergeleri ve başarı metrikleri
• Denetim sonrası takip ve kalite güvencesi
• Sürekli izleme stratejileri ve otomasyon
• AI projelerinde sürdürülebilir denetim kültürü oluşturma