Yapay Zeka ve Otomasyon Uzmanlığı Programı (Uygulamalı) Yeni Dönem

Bu program, Mindset Institute’ün “sahada uygulanabilir beceri” odaklı yaklaşımına dayanır; her modülde katılımcılar kendi sektörlerinden örneklerle çalışır, gerçek verilerle mini projeler yapar ve program sonunda kişisel veya kurumsal “AI Otomasyon Yol Haritası” ile mezun olur. İçerik; yöneticiler, uzmanlar, girişimciler ve kariyerini yapay zekâ çağında güncellemek isteyen profesyoneller için tasarlanmıştır.

Amaç: Katılımcıların yapay zekâyı anlaması, hype'ı gerçekten ayırması ve kendi rolleri için fırsat alanlarını belirlemesi.

Gün 1 (3 saat) — Temel Kavramlar

• Yapay zekâ nedir, ne değildir?
• AI türleri: Klasik AI, makine öğrenmesi, deep learning, generative AI
• LLM'lerin çalışma mantığı: Tahmin, olasılık, bağlam penceresi
• Sınırlar: Hallucination, güncellik, muhakeme eksiklikleri
• "AI beni işsiz bırakır mı?" — dürüst bir değerlendirme

Gün 2 (3 saat) — Fırsat Haritası

• Sektör bazlı kullanım alanları: Pazarlama, satış, İK, finans, operasyon
• AI çağında değer kazanan yetkinlikler
• Değer kaybeden ve dönüşen roller

Amaç: Araç çeşitliliğini tanıma ve kendi ihtiyacına uygun araç seçme becerisi kazanma.

Gün 1 (3 saat) — Metin ve Dil Araçları

• ChatGPT: Ücretsiz vs. Plus vs. Team vs. Enterprise
• Claude: Güçlü yönleri, ne zaman tercih edilmeli
• Gemini ve Copilot: Google/Microsoft ekosisteminde avantajlar
• Türkçe performans karşılaştırması
• Kurumsal vs. bireysel kullanım: Veri güvenliği farkları

Gün 2 (3 saat) — Uzmanlaşmış Araçlar

• Araştırma: Perplexity, NotebookLM
• Görsel üretimi: Midjourney, DALL-E, Adobe Firefly (tanıtım)
• Ses ve video: ElevenLabs, HeyGen (tanıtım)
• Kod asistanları: GitHub Copilot, Cursor (teknik olmayanlar için)

Amaç: Sistematik ve tekrar edilebilir prompt yazma becerisi kazanma.

Gün 1 (3 saat) — Temel Prensipler

• Prompt'un anatomisi: Rol, bağlam, görev, format, kısıtlar
• RACE çerçevesi: Role, Action, Context, Example
• Spesifiklik vs. esneklik dengesi
• Negatif prompt: "Yapma" talimatlarının gücü
• Sık yapılan hatalar ve nasıl kaçınılır

Gün 2 (3 saat) — İleri Teknikler

• Chain-of-thought: Adım adım düşündürme
• Few-shot prompting: Örnek vererek yönlendirme
• Çok adımlı görevleri parçalama
• Persona bazlı prompt tasarımı

Amaç: Günlük iş çıktılarını AI destekli üretme pratiği.

Gün 1 (3 saat) — Yazılı İletişim

• E-posta: Ton ayarlama, kısaltma, genişletme, çeviri
• Rapor ve brief hazırlama
• Sunum içeriği ve konuşma metni
• Blog, sosyal medya, pazarlama içerikleri
• Toplantı notlarından aksiyon listesi çıkarma

Gün 2 (3 saat) — Analiz ve Karar Destek

• Beyin fırtınası ve fikir üretimi teknikleri
• SWOT analizi, risk değerlendirmesi için AI kullanımı
• Veri özetleme ve trend yakalama
• Rakip analizi ve pazar araştırması desteği

Amaç: AI çıktılarını körü körüne kullanmak yerine eleştirel değerlendirme becerisi kazanma.

Gün 1 (3 saat) — Doğrulama ve Güvenilirlik

• Hallucination: Nedir, neden olur, örnekler
• Tespit teknikleri: Tutarsızlık, kaynak kontrolü, çapraz doğrulama
• Güvenilir kaynak hiyerarşisi
• Ne zaman AI'a güvenebilirsin, ne zaman güvenemezsin?
• AI çıktısını düzenleme ve iyileştirme

Gün 2 (3 saat) — Etik ve Yasal Çerçeve

• KVKK ve GDPR: AI'a ne veri verebilirsin?
• Kurumsal veri güvenliği politikaları
• Telif hakları: AI üretimi içeriğin sahipliği
• Bias (önyargı) farkındalığı

Amaç: Kod yazmadan iş akışlarını otomatize etme mantığını öğrenme.

Gün 1 (3 saat) — Otomasyon Mantığı

• No-code / low-code kavramı
• Tetikleyici → Aksiyon → Sonuç döngüsü
• Platform tanıtımı: Make (Integromat) — program boyunca kullanılacak
• Zapier, Power Automate, n8n karşılaştırması
• İlk otomasyonunu kurma: E-posta bildirimi

Gün 2 (3 saat) — Temel Senaryolar

• Form → Veritabanı → Bildirim akışları
• CRM entegrasyonları (HubSpot, Pipedrive)
• Google Workspace otomasyonları
• Takvim ve görev yönetimi entegrasyonları

Amaç: No-code otomasyon ve AI'ı birleştirerek akıllı iş akışları kurma.

Gün 1 (3 saat) — AI Entegrasyonu

• Otomasyon içinde AI çağırma mantığı
• Make ile ChatGPT/Claude API bağlantısı (adım adım)
• Pratik senaryo 1: Gelen e-postayı otomatik özetleme
• Pratik senaryo 2: Form yanıtlarını kategorize etme

Gün 2 (3 saat) — Karmaşık Akışlar

• Koşullu dallanma: "Eğer X ise Y yap"
• Çoklu tetikleyici senaryolar
• Hata yönetimi ve fallback planları
• Pratik senaryo 3: Müşteri yorumlarını sentiment analizi ile sınıflandırma

Amaç: AI kullanımını bireysel düzeyden ekip ve kurum ölçeğine taşıma.

Gün 1 (3 saat) — Değişim Yönetimi

• Neden insanlar AI'a direnç gösterir?
• Pilot proje seçimi: Nereden başlamalı?
• Ekipleri ikna etme: Faydayı somutlaştırma stratejileri
• Küçük zaferler ve momentum oluşturma
• AI şampiyonları yetiştirme

Gün 2 (3 saat) — Strateji ve Ölçüm

• Kurumsal AI kullanım politikası oluşturma
• ROI hesaplama: Zaman, maliyet, kalite metrikleri
• Başarı KPI'ları belirleme
• Gelecek trendleri: AI agent'lar, otonom sistemler

Amaç: Öğrenilenleri birleştiren kapsamlı bir proje geliştirme.

Gün 1 (3 saat) — Proje Çerçeveleme

Gün 2 (3 saat) — Çalışma ve Mentörlük

Amaç: Projeleri sunma, geri bildirim alma ve programı tamamlama.

Gün 1 (3 saat) — Proje Sunumları

• Her katılımcıya 5-7 dakika sunum + 3 dakika soru-cevap
• Jüri değerlendirmesi (eğitmenler + sektör konukları)
• Peer voting: "En İnovatif Proje", "En Uygulanabilir Proje"

Gün 2 (3 saat) — Kapanış

• En iyi projelerin ödüllendirilmesi
• Program özeti ve önemli çıkarımlar
• Networking oturumu
• Mezuniyet ve sertifika töreni
• Alumni topluluğu tanıtımı