Prompt Engineering Temelleri

Bu program, yapay zeka dil modelleriyle (LLM'ler) etkili şekilde çalışmak için prompt mühendisliği tekniklerini öğretmeyi hedefler. Katılımcılar, ChatGPT, Gemini, Claude gibi modeller için optimize edilmiş prompt tasarım stratejilerini, temel ilkelerden ileri düzey ipuçlarına kadar uygulamalı olarak keşfedeceklerdir. Eğitim, doğru ve verimli sonuçlar almak üzere prompt yapılandırma, in-context learning, few-shot prompting ve etik sınırlar gibi kritik konuları kapsar. Veri bilimciler, yazılımcılar, dijital içerik üreticileri ve AI meraklıları için tasarlanmıştır.

• Prompt nedir? Neden önemlidir?
• Dil modellerinin çalışma prensipleri (LLM'lerin sınırları ve yetenekleri)
• Temel terminoloji: Zero-shot vs. Few-shot prompting

• Net ve spesifik prompt yazma kuralları
• Rol tanımlama ("Bir pazarlama uzmanı olarak...")
• Formatlama talimatları (madde listesi, tablo, JSON çıktı)
• Örneklerle pratik: Bilgi sorgulama, metin özetleme

• Chain-of-Thought (CoT) Prompting: Adım adım akıl yürütme
• In-Context Learning: Örneklerle modeli yönlendirme
• Self-Consistency & Tree-of-Thought: Çoklu çıkarım teknikleri
• Negative Prompting: İstenmeyen çıktıları engelleme

• Kod yazdırma: Hata ayıklama, optimizasyon
• İçerik üretimi: Blog taslağı, sosyal medya postu
• Veri analizi: Tablo oluşturma, veri temizleme
• Eğlence ve yaratıcılık: Hikaye, şiir, senaryo yazımı

• Belirsizlikleri azaltma teknikleri
• Token sınırlamalarını aşma yöntemleri
• Bias (yanlılık) ve etik sorunlarla başa çıkma

• OpenAI Playground, Poe.com gibi platformların kullanımı
• API'ler için prompt tasarımı
• AutoGPT gibi araçlarla otomasyon