Giriş — neden 6 haftalık bir program?
Kurumsal ekipler için tasarlanmış 6 haftalık AI eğitimleri, temel kavramları öğrenme, iş vakalarını tanımlama ve küçük pilot projelerle uygulama yapma arasında iyi bir denge sunar. Benzer kapsamlı kurumsal program örneklerine Yapay Zeka Danışmanı ve Digital Academy gibi sağlayıcıların sayfalarından ulaşılabilir; daha kısa, yoğun alternatiflere ise örnek olarak bir bootcamp formatı verilebilir (Workshop AI).
Program özeti (6 hafta) — tablo şeklinde hızlı görünüm
| Hafta | Modül | Temel öğrenme hedefleri | Teslimat |
|---|---|---|---|
| 1 | AI Temelleri & İş Vaka Belirleme | Temel AI/ML kavramlarına hakim olma; şirket içi öncelikli vaka seçimi | 1 sayfalık vaka önerisi |
| 2 | Veri, Güvenlik ve Etik | Veri kalitesi, erişim politikaları ve etik risklerin anlaşılması | Veri hazırlama & kontrol listesi |
| 3 | Modelleme & MLOps Temelleri | Model seçimi, değerlendirme metrikleri ve temel dağıtım kavramları | POC notebook veya model raporu |
| 4 | Ürünleşme & Entegrasyon | API tasarımı, maliyet tahmini ve kullanıcı deneyimi | Entegrasyon planı + mimari diyagram |
| 5 | Performans Ölçümü & İzleme | KPI'lar, izleme ve model sürüm takibi | Monitoring planı ve dashboard prototipi |
| 6 | Pilot Sunumları & Sertifikasyon | Proje sunumu, geri bildirim ve değerlendirme | Final sunumu ve değerlendirme raporu |
Hafta başına detaylandırma ve önerilen etkinlikler
Her hafta için önerilen yapı: canlı oturum (1–2 saat), uygulamalı atölye (1–3 saat) ve bireysel/ekip ödevi (2–4 saat). Katılımcıların profiline göre uygulama derinliği teknik ve teknik olmayan izlere ayrılabilir.
Hafta 1 — AI Temelleri & İş Vaka Atölyesi
- Canlı anlatım: temel ML/AI türleri, örnek uygulamalar ve terminoloji.
- Atölye: ekipler kendi iş alanlarından 2–3 potansiyel vaka belirler ve bir ön değerlendirme yapar.
- Teslimat: vaka teklifi (1 sayfa) — iş faydası, veri ihtiyacı ve ilk riskler.
Hafta 2 — Veri, Güvenlik ve Etik
- Konular: veri kalitesi, etiketleme stratejileri, erişim kontrolleri ve düzenleyici gereksinimler.
- Atölye: örnek veri setinde keşif, temizleme ve kontrol listesi hazırlama.
- Teslimat: seçilen vaka için veri hazırlama planı.
Hafta 3 — Modelleme ve MLOps Temelleri
- Konular: model tipleri, model değerlendirme metrikleri, sürümleme ve temel dağıtım yöntemleri.
- Atölye: küçük bir POC notebook veya hazır modelin ince ayarı (role göre teknik/teknik olmayan varyantlar).
- Teslimat: POC raporu veya notebook paylaşımı.
Hafta 4 — Ürünleşme ve Entegrasyon
- Konular: API entegrasyonu, latency, maliyet modele göre kullanıcı yol haritaları.
- Atölye: mimari diyagram çıkarma ve entegrasyon planı oluşturma.
- Teslimat: entegrasyon planı ve iş akışı diyagramı.
Hafta 5 — İzleme, KPI ve Operasyon
- Konular: performans metrikleri, izleme, drift tespiti ve uyarı mekanizmaları.
- Atölye: dashboard prototipi tasarımı ve örnek KPI seti.
- Teslimat: monitoring planı ve metrik tanımları.
Hafta 6 — Pilot Sunumları, Değerlendirme ve Sertifikasyon
- Etkinlik: demo günü—her ekip 10–15 dakikalık sunum + 5 dakika Q&A.
- Değerlendirme: önceden belirlenmiş rubrik üzerinden teknik ekip ve iş paydaşları tarafından puanlama.
- Sertifikasyon: başarı kriterlerine göre iç belge veya sağlayıcı sertifikası (istenirse).
Değerlendirme ölçütleri ve örnek rubrik
Başarıyı ölçmek için birden fazla kanalı birleştirin: ön test/son test, haftalık kısa quiz'ler, proje rubriği, mentor değerlendirmeleri ve iş birimi geri bildirimi. Aşağıdaki rubrik örneği, pratik proje değerlendirmesi için kullanılabilir (örnek ağırlıklar).
| Kriter | Ağırlık (%) | Değerlendirme ölçütleri (örnek) |
|---|---|---|
| Teknik Uygulama | 40 | Doğru model seçimi, kod kalitesi, doğrulama metrikleri |
| İş Etkisi | 30 | Gerçek iş ihtiyacına uygunluk, beklenen fayda/ROI tanımı |
| Sunum & Açıklama | 20 | Netlik, sonuçların iş birimine aktarımı ve sürdürülebilir plan |
| Etik & Uyumluluk | 10 | Gizlilik, veri erişimi ve regülasyonlara uygunluk değerlendirmesi |
Örnek hedefler (rehber amaçlı): tamamlama oranı >= %80, ortalama proje puanı >= 75/100, ön/son testlerde %20–30 oranında öğrenme artışı. Bu sayılar kuruluşunuzun hedeflerine göre uyarlanmalıdır.
Pratik proje ödevi — örnekler ve teslim formatı
Aşağıda rollere göre kısa proje fikirleri ve beklenen teslimler yer almaktadır. Proje 3–4 hafta içinde tamamlanacak şekilde planlanmalıdır (ör. Hafta 3–6 arası).
- İş Analisti / Ürün Yöneticisi: Mevcut bir süreçte otomasyon fırsatı tespiti, öneri raporu + etki tahmini. Teslim: 5 slayt + veri örnekleri.
- Veri Mühendisi: Veri akışını hazırlama ve örnek pipeline. Teslim: kod deposu + çalışma örneği.
- Veri Bilimci / MLOps: Basit bir model POC, değerlendirme ve dağıtım planı. Teslim: notebook + performans raporu + monitoring önerisi.
KPI'lar: hangi metrikler izlenmeli?
- Katılımcı tamamlama oranı — programı tamamlayan katılımcı yüzdesi.
- Öğrenme kazancı — ön/son test puan farkı veya yetkinlik skorlarında ölçülen ilerleme.
- Proje uygulama oranı — pilot projelerinden kaçının üretimde veya üretime yakın ortamlarda değerlendirildiği.
- İş etkisi göstergeleri — zaman tasarrufu, gelir artışı veya maliyet düşüşü gibi vaka bazlı ölçümler (proje ölçeğine göre hesaplanır).
- Yöneticilerden geri bildirim — programın iş hedeflerine katkısı konusunda yöneticilerin değerlendirmesi.
Uygulama adımları — hızlı kontrol listesi
- Hedefleri ve paydaşları netleştirin (İK, BT, iş birimleri).
- Kapsam belirleyin: hangi roller hangi izlere katılacak?
- Ön test uygulayın; başlangıç yetkinliklerini kaydedin.
- Teknik altyapıyı hazırlayın: LMS, sandbox veri setleri ve erişim izinleri.
- Eğitmen ve mentor atayın; haftalık oturum takvimini yayınlayın.
- Pilot yürütün (küçük bir cohort), verileri toplayın ve raporlayın.
- Geri bildirimlere göre içeriği güncelleyin ve ölçeklendirin.
Ölçüm araçları ve teknikler
LMS raporları, ön/son sınavlar, proje rubriği puanları, kod depo analizleri ve ürün metrikleri bir arada kullanılmalıdır. Pilot sonrası veri toplama; hem nicel (puanlar, oranlar) hem nitel (anketler, odak gruplar) yapılmalıdır.
Sonuç ve pratik öneriler
6 haftalık yapı, hızlı dönüştürülebilir bilgi ve doğrudan iş uygulaması arasında denge sağlar. Kurumunuzun hedeflerine göre modülleri sıkılaştırabilir veya genişletebilirsiniz; bazı sağlayıcılar daha kısa bootcamp formatları da sunar, bu alternatifleri değerlendirmek faydalıdır. Örnek düzenlemelere ve sağlayıcılara Yapay Zeka Danışmanı, Digital Academy ve Workshop AI sayfalarından ulaşabilirsiniz.
Not: Bu doküman uygulama ve planlama rehberi niteliğindedir; kesin program içeriği ve sertifikasyon detayları sağlayıcıya göre değişebilir. Kurumsal veri erişimi, güvenlik ve yasal uyumluluk konularında ilgili iç ekiplerle koordinasyon sağlanmalıdır.