Prompt Mühendisliği Eğitimi

PROMPT ENGINEERING - Kapsamlı Program

Bu eğitim programı, Türkiye'deki teknoloji ve yapay zeka odaklı firmalarda çalışacak prompt engineering uzmanları yetiştirmeyi amaçlar. OpenAI, Anthropic, Hugging Face gibi önde gelen kurumların müfredatları baz alınarak hazırlandı.

Kimler Katılabilir?

• Yapay zeka alanında çalışan yazılımcılar ve veri bilimciler
• AI odaklı ürün yöneticileri ve içerik üreticileri
• Yapay zeka danışmanları ve serbest çalışanlar

Eğitimin Faydaları

• Büyük Dil Modelleri (LLM'ler) ile etkili iletişim kurma
• Gelişmiş prompt tekniklerini uygulama ve optimize etme
• Çok modlu (multi-modal) yapay zeka sistemleri ile çalışma
• Yapay zeka destekli ürünler geliştirme ve etik ilkeleri uygulama

Hafta 1: Yapay Zeka ve Büyük Dil Modellerine Giriş

• Yapay zeka, makine öğrenmesi ve LLM'ler arasındaki farklar
• Transformer mimarisi ve GPT, BERT, T5 gibi modeller
• Uygulama: OpenAI, Anthropic ve Google Gemini API'leri ile çalışma, Hugging Face kullanımı

Hafta 2: Prompt Engineering Temelleri

• Prompt oluşturma (system, user, assistant messages) ve anatomisi
• Zero-shot, one-shot ve few-shot gibi temel stratejiler
• Uygulama: Prompt şablonları (template) oluşturma ve model parametrelerini (temperature, top-p) ayarlama

Hafta 3: Gelişmiş Prompt Teknikleri

• Düşünce Zinciri (Chain-of-thought) ve Rol Tabanlı (Role-based) prompting
• Bağlam enjeksiyonu ve çok adımlı akıl yürütme teknikleri
• Uygulama: Karmaşık mantık gerektiren görevleri çözme ve rol tabanlı bir asistan geliştirme

Hafta 4: Alana Özel Prompting

• Kod üretimi, yaratıcı metin yazarlığı ve teknik dokümantasyon
• Veri analizi ve dil çevirisi için özelleştirilmiş prompt'lar
• Uygulama: GitHub Copilot ile kod yazma ve otomatik dokümantasyon sistemleri

Hafta 5: Prompt Optimizasyonu ve Değerlendirmesi

• Prompt'ları değerlendirme metrikleri ve A/B testi metodolojileri
• Otomatik prompt optimizasyonu ve önyargı (bias) tespiti
• Uygulama: Prompt değerlendirme altyapısı kurma ve performans paneli (dashboard) oluşturma

Hafta 6: Çok Modlu (Multi-Modal) Yapay Zeka

• Görüntü ve metin işleyen modeller (GPT-4V)
• Görüntü oluşturma (DALL-E, Midjourney) ve ses işleme
• Uygulama: DALL-E ile görsel oluşturma ve çok modlu veri setlerini işleme

Hafta 7: Sohbet Robotu (Chatbot) Geliştirme

• Diyalog yönetimi, bağlam takibi ve çok turlu konuşmalar
• Kişilik enjeksiyonu ve sohbet robotu mimarisi
• Uygulama: LangChain ile gelişmiş bir chatbot geliştirme

Hafta 8: Kurumsal Yapay Zeka Entegrasyonu

• Kurumsal yapay zeka stratejileri ve API entegrasyonu
• Ölçeklenebilirlik, güvenlik, gizlilik ve maliyet optimizasyonu
• Uygulama: Ölçeklenebilir bir API mimarisi tasarlama ve güvenlik pratikleri

Hafta 9: Yapay Zeka Ajanları ve İş Akışı Otomasyonu

• Yapay zeka ajanları mimarisi ve araç kullanım yeteneği
• İş akışı otomasyonu ve çoklu ajan sistemleri
• Uygulama: LangChain ajanları ile API'leri ve veri tabanlarını entegre etme

Hafta 10: Retrieval-Augmented Generation (RAG)

• RAG mimarisi, vektör veri tabanları ve embedding'ler
• Doküman indeksleme ve bilgi çağırma (retrieval)
• Uygulama: Vektör veri tabanı kurma (Pinecone, Weaviate) ve RAG tabanlı bir soru-cevap sistemi geliştirme

Hafta 11: İnce Ayarlama (Fine-tuning) ve Özel Modeller

• Model ince ayarlama stratejileri ve özel model geliştirme
• Transfer öğrenmesi ve alan adaptasyonu
• Uygulama: Modelleri ince ayarlama ve etki alanına özel bir yapay zeka sistemi geliştirme

Hafta 12: Bitirme Projesi ve Kariyer Hazırlığı

• Yapay zeka etiği, proje yönetimi ve kariyer geliştirme
• Freelance ve danışmanlık fırsatları
• Uygulama: Gerçek bir problem için uçtan uca bir AI projesi geliştirme ve sunum

Ek Bilgiler

Gerekli Teknolojiler

• Programlama: Python, JavaScript/TypeScript
• Kütüphaneler: OpenAI API, Hugging Face, LangChain, Pinecone
• Geliştirme Ortamı: Jupyter Notebook, VS Code, Git/GitHub, Docker