More
    Course Content
    1. Prompt Mühendisliğine Giriş
    Yapay zekayla doğru iletişim kurmanın anahtarı, doğru prompt yazabilmektir. Bu modülde prompt mühendisliğinin ne olduğunu, nasıl ortaya çıktığını ve neden kritik hale geldiğini öğreneceksiniz. Temel prensipler, etkili soru sorma teknikleri ve gündelik kullanıma yönelik uygulamalarla sağlam bir başlangıç yapacaksınız.
    0/5
    2. Yapay Zeka ve Dil Modelleri
    Bu modül, dil modellerinin nasıl çalıştığını, AI'ın nasıl öğrendiğini ve metinleri nasıl ürettiğini anlatır. NLP (Doğal Dil İşleme) tarihçesi, GPT gibi modellerin yapısı ve AI’ın “anlamı” nasıl çıkardığı gibi konular derinlemesine ele alınır.
    0/4
    3. Etkili Prompt Yazma Stratejileri
    Burada, iyi bir prompt'un yapısal bileşenlerini inceliyoruz. Açıklık, kapsam, bağlam ve ton gibi unsurların yanı sıra nasıl liste, özet, senaryo veya hikâye formatında taleplerde bulunabileceğinizi öğreneceksiniz. Ayrıca yaratıcı ve analitik tasarım yöntemlerini karşılaştırmalı şekilde keşfedeceksiniz.
    0/6
    4. Stratejik ve Uygulamalı Prompt Tasarımı
    Bu modülde, öğrendiklerinizi gerçek hayata uygulamaya başlıyorsunuz. Farklı senaryolar için nasıl prompt yazılır? Proje odaklı düşünme, geri bildirim alma ve revize etme becerileriyle birlikte yapay zekayla adım adım nasıl çalışılır sorularına cevap bulacaksınız.
    0/5
    6. Etik ve Gelecek Vizyonu
    AI kullanırken karşılaşabileceğiniz etik riskler, önyargılar, veri güvenliği, şeffaflık ve sorumluluk bu modülde ele alınıyor. Aynı zamanda çok modlu AI sistemlerinin, kişiselleştirilmiş yapay zeka uygulamalarının ve gelecekte prompt mühendisliğinin rolünün ne olacağına dair bir vizyon sunuluyor.
    0/3
    Zeki Sorular, Akıllı Cevaplar: Etkili Prompt Yazma Eğitimi

    Bu derste, ileri seviye optimizasyon stratejilerini ve bu stratejilerin gerçek dünya örneklerinde nasıl uygulandığını inceleyeceğiz. Artık sadece iyi prompt’lar yazmakla kalmayacak, aynı zamanda AI’dan gelen sonuçları ölçecek, değerlendirecek ve sürekli geliştireceksin! AI’ın performansını zirveye çıkarmaya hazır ol!

    Optimizasyon


    Performans Ölçüm Araçları: AI’ın Nabzını Tutmak

    AI’dan aldığın yanıtların gerçekten işe yarayıp yaramadığını anlamak için bazı araçlara ihtiyacın var. Tıpkı bir doktorun hastanın nabzını tutması gibi, biz de AI’ın performansını ölçeriz:

    • Kullanıcı Geri Bildirimleri: AI’dan bir e-posta taslağı mı istedin? O e-postayı kullanan kişilerden geri bildirim al. “Bu e-posta anlaşılır mıydı? İşe yaradı mı?” gibi sorular sor.

      Uygulama: Bir anket formu oluşturarak AI’ın performansını değerlendirebilirsin.
    • Analitik Araçlar: Eğer AI’ı bir web sitesi veya uygulama içinde kullanıyorsan, Google Analytics gibi araçlarla AI’ın etkileşim verilerini topla. Hangi prompt’lar daha çok kullanılıyor? Hangi cevaplar daha çok tıklanıyor?

    • Performans Testleri: Eğer AI’dan belirli bir görevi (örneğin metin çevirisi) yapmasını istiyorsan, farklı prompt’larla testler yaparak en hızlı ve doğru sonucu veren prompt’u bulabilirsin.

    Unutma: Ölçemediğin şeyi geliştiremezsin! Bu yüzden AI ile çalışırken, her zaman performansını değerlendirmenin yollarını ara.


    Değerlendirme Yöntemleri: Verilerden Anlam Çıkarmak

    Verileri topladık, şimdi bu verilerden anlam çıkarmalı ve hangi iyileştirmeleri yapacağımıza karar vermeliyiz. İşte sana bir yol haritası:

    1. Veri Toplama: İlk adımda topladığın tüm verileri (geri bildirimler, analitikler, test sonuçları) bir araya getir.
    2. Veri Analizi: Bu verileri incele. Sayılara, trendlere bak. Hangi prompt’lar daha başarılı? Hangi prompt’larda AI zorlanıyor? AI’dan bile bu analizi yapmasını isteyebilirsin!

      Örnek Prompt: “Topladığım bu müşteri geri bildirimlerini analiz ederek, chatbotumuzun en sık hata yaptığı 3 konuyu ve potansiyel nedenlerini belirt.”
    3. Sonuçları Yorumla ve Karar Ver: Analizden çıkan sonuçlara göre, prompt’larını nasıl iyileştireceğine karar ver. Hangi stratejileri uygulamalısın?
    4. Eylem Planı Oluştur: Belirlediğin iyileştirmeleri adım adım nasıl uygulayacağını planla.

    🎯 Kullanım Alanı: Ürün Yöneticisi ve Chatbot Performansı

    Bir ürün yöneticisisin ve şirketinin müşteri hizmetleri chatbot’unun performansını artırmak istiyorsun. Müşteriler bazen botun yanıtlarından memnun değil.

    Kötü Yaklaşım: “Botu biraz daha iyi yapalım.”

    (Nereden başlayacağını bilemezsin.)

     

    Harika Yaklaşım (İleri Optimizasyon):

    1. Veri Topla: Son bir aydaki 1000 chatbot görüşmesinin dökümünü topla. Müşteri memnuniyet puanlarını (eğer varsa) not al.
    2. Prompt (Analiz İste):Son 1000 chatbot görüşmesinin dökümünü analiz ederek, müşteri memnuniyet puanının düşük olduğu görüşmelerdeki ortak prompt kalıplarını ve chatbot’un verdiği yanlış veya yetersiz yanıt türlerini belirle. En sık karşılaşılan 3 sorun kategorisini ve her kategori için 2 potansiyel iyileştirme alanı sun.
    3. Gelen Analizle Prompt’u Optimize Et: AI’dan gelen analizi kullanarak, botun daha iyi yanıt vermesi için promptlarını ve botun eğitimini optimize et.

    (Bu yaklaşım, sana somut verilere dayalı, hedefe yönelik iyileştirmeler yapma imkanı sunar. İşte ileri optimizasyonun gücü!)