[{"data":1,"prerenderedAt":76},["ShallowReactive",2],{"guide:kurumsal-yapay-zeka-egitimi-nasil-secilir:tr":3},{"id":4,"title":5,"slug":6,"excerpt":7,"cover_image_url":8,"published_at":9,"reviewed_at":10,"body":11,"seo_title":12,"meta_description":12,"faq":13,"related_trainings":29,"updated_at":75},1,"Kurumsal yapay zeka eğitimi nasıl seçilir?","kurumsal-yapay-zeka-egitimi-nasil-secilir","Kurumsal yapay zeka eğitimi, önce eğitimin hangi iş sonucuna hizmet edeceği ve kimlerin katılacağı netleştirilerek seçilir; araç ya da sağlayıcı kararı bundan sonra gelir. Doğru program, katılımcıların rolüne göre ayrıştırılmış, kurumun kendi süreçleri üzerinde uygulama içeren, veri güvenliği kurallarını kapsayan ve sonucu işteki davranış değişikliğiyle ölçen programdır. Eğitmenin konuyu sahada uygulamış olması, katalogdaki başlıktan daha belirleyicidir.","https:\u002F\u002Facademyclub.b-cdn.net\u002Fguides\u002F24a2f25fd1784c198230aaebdc54e7bb.webp","2026-10-14T11:37:33.243221+03:00","2026-10-14","\u003Ch2>Kısa cevap\u003C\u002Fh2>\u003Cp>Kurumsal yapay zeka eğitimi, önce eğitimin hangi iş sonucuna hizmet edeceği ve kimlerin katılacağı netleştirilerek seçilir; araç ya da sağlayıcı kararı bundan sonra gelir. Doğru program, katılımcıların rolüne göre ayrıştırılmış, kurumun kendi süreçleri üzerinde uygulama içeren, veri güvenliği kurallarını kapsayan ve sonucu işteki davranış değişikliğiyle ölçen programdır. Eğitmenin konuyu sahada uygulamış olması, katalogdaki başlıktan daha belirleyicidir.\u003C\u002Fp>\u003Ch2>Temel kavramlar\u003C\u002Fh2>\u003Cp>\u003Cstrong>Üretken yapay zeka:\u003C\u002Fstrong> Metin, kod, görsel ya da ses gibi yeni içerik üreten yapay zeka sistemlerinin genel adı.\u003C\u002Fp>\u003Cp>\u003Cstrong>Büyük dil modeli (LLM):\u003C\u002Fstrong> Çok büyük metin verisiyle eğitilmiş, doğal dilde soru yanıtlayan ve metin üreten model.\u003C\u002Fp>\u003Cp>\u003Cstrong>Prompt engineering (istem tasarımı):\u003C\u002Fstrong> Modelden tutarlı ve doğru çıktı almak için talimatın, bağlamın ve örneklerin bilinçli biçimde yapılandırılması.\u003C\u002Fp>\u003Cp>\u003Cstrong>RAG (Retrieval-Augmented Generation):\u003C\u002Fstrong> Modelin cevap üretmeden önce kurumun kendi dokümanlarından ilgili parçaları bulup bağlam olarak kullandığı mimari.\u003C\u002Fp>\u003Cp>\u003Cstrong>Yapay zeka ajanı (agent):\u003C\u002Fstrong> Bir hedefe ulaşmak için adımları kendisi planlayan, araç çağıran ve sonuçlara göre devam eden LLM tabanlı sistem.\u003C\u002Fp>\u003Cp>\u003Cstrong>Yapay zeka okuryazarlığı:\u003C\u002Fstrong> Çalışanların yapay zeka araçlarının ne yapabildiğini, nerede hata yaptığını ve hangi veriyle kullanılamayacağını bilerek karar verebilmesi.\u003C\u002Fp>\u003Ch2>Kurumsal yapay zeka eğitimi seçerken ilk karar ne olmalı?\u003C\u002Fh2>\u003Cp>İlk karar, eğitimin hangi iş sonucunu değiştireceği ve bunun kimin davranışıyla gerçekleşeceğidir; konu başlığı ve sağlayıcı seçimi bu karardan sonra gelir. \"Çalışanlarımız yapay zeka öğrensin\" bir hedef değil, bir niyettir. Hedef, \"yazılım ekipleri kod incelemesinde asistan kullansın\" gibi gözlemlenebilir bir değişiklik olmalıdır.\u003C\u002Fp>\u003Cp>Hedefi yazarken üç soruya cevap verin:\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>\u003Cp>\u003Cstrong>Kim:\u003C\u002Fstrong> Hangi rol ya da ekip, kaç kişi, mevcut bilgi düzeyi ne?\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>\u003Cstrong>Ne değişecek:\u003C\u002Fstrong> Eğitimden sonra hangi işi farklı yapacaklar?\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>\u003Cstrong>Nasıl anlaşılacak:\u003C\u002Fstrong> Bu değişikliği üç ay sonra hangi gözlem ya da metrikle göreceksiniz?\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Cp>Bu sorulara net cevap veremiyorsanız, tüm şirkete yayılan bir program yerine kısa bir ihtiyaç analizi ya da pilot grup çalışmasıyla başlayın.\u003C\u002Fp>\u003Ch2>Hangi ekip hangi tür yapay zeka eğitimine ihtiyaç duyar?\u003C\u002Fh2>\u003Cp>Her ekip farklı derinlikte ve farklı içerikte bir eğitime ihtiyaç duyar; tüm şirkete aynı programı vermek hem teknik ekipleri sıkar hem de iş birimlerini geride bırakır.\u003C\u002Fp>\u003Ctable>\u003Ctbody>\u003Ctr>\u003Cth colspan=\"1\" rowspan=\"1\">\u003Cp>Hedef grup\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fth>\u003Cth colspan=\"1\" rowspan=\"1\">\u003Cp>Öğrenme hedefi\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fth>\u003Cth colspan=\"1\" rowspan=\"1\">\u003Cp>Tipik içerik\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fth>\u003Cth colspan=\"1\" rowspan=\"1\">\u003Cp>Uygun süre aralığı\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fth>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Ctd colspan=\"1\" rowspan=\"1\">\u003Cp>Üst yönetim\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003Ctd colspan=\"1\" rowspan=\"1\">\u003Cp>Yatırım ve risk kararı verebilmek\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003Ctd colspan=\"1\" rowspan=\"1\">\u003Cp>Kullanım senaryoları, maliyet, risk ve yönetişim\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003Ctd colspan=\"1\" rowspan=\"1\">\u003Cp>Yarım gün – 1 gün\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Ctd colspan=\"1\" rowspan=\"1\">\u003Cp>İş birimleri\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003Ctd colspan=\"1\" rowspan=\"1\">\u003Cp>Asistanı güvenli ve verimli kullanmak\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003Ctd colspan=\"1\" rowspan=\"1\">\u003Cp>Araç kullanımı, istem yazma, çıktı doğrulama, veri kuralları\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003Ctd colspan=\"1\" rowspan=\"1\">\u003Cp>1 – 2 gün\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Ctd colspan=\"1\" rowspan=\"1\">\u003Cp>Yazılım ekipleri\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003Ctd colspan=\"1\" rowspan=\"1\">\u003Cp>Yapay zeka destekli geliştirme\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003Ctd colspan=\"1\" rowspan=\"1\">\u003Cp>Kod asistanları, test ve kod incelemesi, CI\u002FCD entegrasyonu\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003Ctd colspan=\"1\" rowspan=\"1\">\u003Cp>2 – 5 gün\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Ctd colspan=\"1\" rowspan=\"1\">\u003Cp>Veri ve yapay zeka ekipleri\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003Ctd colspan=\"1\" rowspan=\"1\">\u003Cp>Kurum içi LLM uygulaması geliştirmek\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003Ctd colspan=\"1\" rowspan=\"1\">\u003Cp>RAG, ajan mimarileri, değerlendirme, MLOps\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003Ctd colspan=\"1\" rowspan=\"1\">\u003Cp>Birkaç gün – birkaç ay\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Ctd colspan=\"1\" rowspan=\"1\">\u003Cp>Güvenlik, hukuk ve uyum\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003Ctd colspan=\"1\" rowspan=\"1\">\u003Cp>Riskleri tanımak, politika oluşturmak\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003Ctd colspan=\"1\" rowspan=\"1\">\u003Cp>Model saldırı türleri, veri sızıntısı, mevzuat\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003Ctd colspan=\"1\" rowspan=\"1\">\u003Cp>1 – 3 gün\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003C\u002Ftbody>\u003C\u002Ftable>\u003Cp>Süreler genel bir çerçevedir; başlangıç düzeyi ve uygulama oranına göre değişir.\u003C\u002Fp>\u003Cp>İçerik örneği olarak, iş birimleri için \u003Ca target=\"_blank\" href=\"https:\u002F\u002Facademyclub.co\u002Fegitimler\u002Furetken-yapay-zeka-araclari-ve-efektif-kullanimlari-egitimi\" rel=\"noopener noreferrer\">Üretken Yapay Zeka Araçları ve Efektif Kullanımları Eğitimi\u003C\u002Fa> ve \u003Ca target=\"_blank\" href=\"https:\u002F\u002Facademyclub.co\u002Fegitimler\u002Fprompt-engineering-openai-egitimi\" rel=\"noopener noreferrer\">Prompt Engineering & OpenAI Eğitimi\u003C\u002Fa> müfredatları bu seviyenin tipik kapsamını gösterir. Veri ekipleri için \u003Ca target=\"_blank\" href=\"https:\u002F\u002Facademyclub.co\u002Fegitimler\u002Fadvanced-rag-kurumsal-llm-uygulamalari\" rel=\"noopener noreferrer\">Advanced RAG & Kurumsal LLM Uygulamaları\u003C\u002Fa> ile \u003Ca target=\"_blank\" href=\"https:\u002F\u002Facademyclub.co\u002Fegitimler\u002Fagentic-ai-mcp\" rel=\"noopener noreferrer\">Agentic AI & MCP\u003C\u002Fa> ileri seviye bir programın nelerden oluştuğuna dair fikir verir.\u003C\u002Fp>\u003Cp>Karma gruplardan kaçının: aynı sınıfta hem hiç kod yazmamış bir iş analisti hem de kıdemli bir geliştirici varsa eğitmen ikisinden birini kaybeder.\u003C\u002Fp>\u003Ch2>Hazır eğitim mi, kuruma özel program mı tercih edilmeli?\u003C\u002Fh2>\u003Cp>Farkındalık ve temel araç kullanımı için hazır içerik yeterli olabilir; iş yapış biçimini değiştirmesi beklenen eğitimlerde ise kuruma özel, uygulamalı program daha uygundur.\u003C\u002Fp>\u003Ctable>\u003Ctbody>\u003Ctr>\u003Cth colspan=\"1\" rowspan=\"1\">\u003Cp>Kriter\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fth>\u003Cth colspan=\"1\" rowspan=\"1\">\u003Cp>Asenkron video eğitim\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fth>\u003Cth colspan=\"1\" rowspan=\"1\">\u003Cp>Açık sınıf\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fth>\u003Cth colspan=\"1\" rowspan=\"1\">\u003Cp>Kuruma özel canlı eğitim\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fth>\u003Cth colspan=\"1\" rowspan=\"1\">\u003Cp>Uygulamalı program (eğitim + proje ya da yarışma)\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fth>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Ctd colspan=\"1\" rowspan=\"1\">\u003Cp>İçeriğin kuruma uyumu\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003Ctd colspan=\"1\" rowspan=\"1\">\u003Cp>Düşük\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003Ctd colspan=\"1\" rowspan=\"1\">\u003Cp>Düşük – orta\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003Ctd colspan=\"1\" rowspan=\"1\">\u003Cp>Yüksek\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003Ctd colspan=\"1\" rowspan=\"1\">\u003Cp>Yüksek\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Ctd colspan=\"1\" rowspan=\"1\">\u003Cp>Kişi başı maliyet\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003Ctd colspan=\"1\" rowspan=\"1\">\u003Cp>Düşük\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003Ctd colspan=\"1\" rowspan=\"1\">\u003Cp>Orta\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003Ctd colspan=\"1\" rowspan=\"1\">\u003Cp>Grup büyüdükçe düşer\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003Ctd colspan=\"1\" rowspan=\"1\">\u003Cp>Görece yüksek\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Ctd colspan=\"1\" rowspan=\"1\">\u003Cp>Ölçeklenebilirlik\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003Ctd colspan=\"1\" rowspan=\"1\">\u003Cp>Çok yüksek\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003Ctd colspan=\"1\" rowspan=\"1\">\u003Cp>Düşük\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003Ctd colspan=\"1\" rowspan=\"1\">\u003Cp>Orta\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003Ctd colspan=\"1\" rowspan=\"1\">\u003Cp>Düşük – orta\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Ctd colspan=\"1\" rowspan=\"1\">\u003Cp>Kurum süreciyle uygulama\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003Ctd colspan=\"1\" rowspan=\"1\">\u003Cp>Yok\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003Ctd colspan=\"1\" rowspan=\"1\">\u003Cp>Yok\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003Ctd colspan=\"1\" rowspan=\"1\">\u003Cp>Mümkün\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003Ctd colspan=\"1\" rowspan=\"1\">\u003Cp>Programın merkezinde\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Ctd colspan=\"1\" rowspan=\"1\">\u003Cp>Eğitmenle etkileşim\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003Ctd colspan=\"1\" rowspan=\"1\">\u003Cp>Yok ya da sınırlı\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003Ctd colspan=\"1\" rowspan=\"1\">\u003Cp>Var\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003Ctd colspan=\"1\" rowspan=\"1\">\u003Cp>Yüksek\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003Ctd colspan=\"1\" rowspan=\"1\">\u003Cp>Yüksek, mentorluk dahil\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Ctd colspan=\"1\" rowspan=\"1\">\u003Cp>Uygun olduğu durum\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003Ctd colspan=\"1\" rowspan=\"1\">\u003Cp>Geniş kitleye temel farkındalık\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003Ctd colspan=\"1\" rowspan=\"1\">\u003Cp>Birkaç kişilik uzmanlaşma\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003Ctd colspan=\"1\" rowspan=\"1\">\u003Cp>Bir ekibin ortak yetkinlik kazanması\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003Ctd colspan=\"1\" rowspan=\"1\">\u003Cp>Yetkinliğin somut çıktıya dönmesi\u003C\u002Fp>\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003C\u002Ftbody>\u003C\u002Ftable>\u003Cp>Birçok kurum için gerçekçi çözüm bu seçeneklerin birleşimidir: tüm çalışanlara kısa bir asenkron modül, seçilmiş ekiplere kuruma özel canlı eğitim ve ardından küçük bir proje dönemi.\u003C\u002Fp>\u003Cp>Academy Club bu tabloda üçüncü ve dördüncü sütunda yer alır: içerik, süre ve grup büyüklüğü kuruma göre tasarlanan canlı eğitimler verir ve hackathon, datathon, ideathon gibi \u003Ca target=\"_blank\" href=\"https:\u002F\u002Facademyclub.co\u002Fyarismalar\" rel=\"noopener noreferrer\">teknoloji yarışmaları\u003C\u002Fa> düzenler. Binlerce çalışana aynı anda ulaşması gereken, kendi hızında ilerleyen bir video kütüphanesi arıyorsanız asenkron platformlar bu ihtiyaca daha doğrudan cevap verir.\u003C\u002Fp>\u003Ch2>Eğitim sağlayıcısı ve eğitmen nasıl değerlendirilir?\u003C\u002Fh2>\u003Cp>Sağlayıcıyı katalog büyüklüğüyle değil, eğitmenin konuyu gerçek projelerde uygulamış olması, içeriğin güncelliği ve programı kurumunuza uyarlama biçimiyle değerlendirin. Yapay zeka araçları birkaç ayda değişir; güncellenmemiş bir müfredat geride kalmış yöntemleri anlatıyor olabilir.\u003C\u002Fp>\u003Cp>Teklif aşamasında şu soruları sorun:\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>\u003Cp>\u003Cstrong>Eğitmen:\u003C\u002Fstrong> Eğitimi kim verecek, bu konuda hangi projelerde çalıştı?\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>\u003Cstrong>Güncellik:\u003C\u002Fstrong> Müfredat en son ne zaman güncellendi, hangi araç ve model sürümleri anlatılıyor?\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>\u003Cstrong>Uyarlama:\u003C\u002Fstrong> İçerik sektörümüze ve senaryolarımıza göre nasıl değiştirilecek?\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>\u003Cstrong>Uygulama oranı:\u003C\u002Fstrong> Sürenin ne kadarı anlatım, ne kadarı katılımcının kendi yaptığı uygulama?\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>\u003Cstrong>Veri ve ortam:\u003C\u002Fstrong> Uygulamalar hangi araçlarla yapılacak, kurum verisi kullanılacaksa nasıl korunacak?\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>\u003Cstrong>Ölçme:\u003C\u002Fstrong> Eğitim sonunda ne tür bir değerlendirme ve rapor sunuluyor?\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>\u003Cstrong>Referans:\u003C\u002Fstrong> Benzer ölçekte ya da sektörde, kamuya açık biçimde doğrulanabilen işler var mı?\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Cp>Tek bir ürünün tanıtımına dönüşen eğitim, kurumunuz araç değiştirdiğinde değerini yitirir; kavramları ve değerlendirme alışkanlığını öğreten eğitim kalıcıdır.\u003C\u002Fp>\u003Ch2>Veri güvenliği ve mevzuat eğitim seçimini nasıl etkiler?\u003C\u002Fh2>\u003Cp>Veri güvenliği ve mevzuat, hem eğitimin içeriğinde yer alması gereken bir konu hem de eğitimin nasıl yürütüleceğini belirleyen bir kısıttır. Her seviyedeki eğitimin en azından şunları kapsaması beklenir:\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>\u003Cp>\u003Cstrong>Veri sınıflandırması:\u003C\u002Fstrong> Kişisel veri, müşteri verisi ve ticari sırların genel kullanıma açık araçlara girilmemesi.\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>\u003Cstrong>Çıktı doğrulama:\u003C\u002Fstrong> Modelin gerçeğe aykırı ama ikna edici çıktı üretebileceği (halüsinasyon) ve sorumluluğun kullanıcıda olduğu.\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>\u003Cstrong>Kurum politikası:\u003C\u002Fstrong> Hangi araçların onaylı olduğu ve hangi işlerde kullanılabileceği.\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Cp>Türkiye'de kişisel verilerin işlenmesi 6698 sayılı Kişisel Verilerin Korunması Kanunu (KVKK) kapsamındadır (\u003Ca target=\"_blank\" href=\"https:\u002F\u002Fwww.kvkk.gov.tr\" rel=\"noopener noreferrer\">kvkk.gov.tr\u003C\u002Fa>). AB'de faaliyet gösteren kurumlar için AB Yapay Zeka Yasası'nın 4. maddesi, yapay zeka sistemi sağlayan ve kullanan kuruluşların personelinde yeterli düzeyde yapay zeka okuryazarlığı sağlamasını ister; bu hüküm 2 Şubat 2025'ten itibaren uygulanmaktadır (Kaynak: \u003Ca target=\"_blank\" href=\"https:\u002F\u002Feur-lex.europa.eu\u002Feli\u002Freg\u002F2024\u002F1689\u002Foj\" rel=\"noopener noreferrer\">Regulation (EU) 2024\u002F1689\u003C\u002Fa>, 2024).\u003C\u002Fp>\u003Cp>Düzenlemeye tabi sektörlerde güvenlik ayrı bir eğitim başlığı olabilir. Örneğin Academy Club'ın Fibabanka çalışanları için tasarladığı AI Security programı, modele yönelik saldırı türlerini, üretken yapay zeka araçlarının veri sızıntısına yol açmadan bankacılık sistemlerine entegrasyonunu ve yapay zekanın savunma amaçlı kullanımını kapsıyordu (\u003Ca target=\"_blank\" href=\"https:\u002F\u002Facademyclub.co\u002Fhaberler\u002Ffibabanka-ai-security-egitimi\" rel=\"noopener noreferrer\">haber\u003C\u002Fa>).\u003C\u002Fp>\u003Ch2>Kurumsal yapay zeka eğitimi adım adım nasıl seçilir?\u003C\u002Fh2>\u003Cp>Kurumsal yapay zeka eğitimi yedi adımda seçilir: hedefi tanımlama, katılımcıları gruplama, seviye ölçme, kullanım senaryosu belirleme, teklifleri karşılaştırma, pilot yapma ve ölçüm planı kurma.\u003C\u002Fp>\u003Col>\u003Cli>\u003Cp>\u003Cstrong>İş hedefini yazın.\u003C\u002Fstrong> Eğitim sonunda hangi işin nasıl farklı yapılacağını tek cümleyle ifade edin.\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>\u003Cstrong>Katılımcıları role göre gruplayın.\u003C\u002Fstrong> Yönetim, iş birimleri, yazılım, veri ve güvenlik ekiplerini ayrı ele alın.\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>\u003Cstrong>Mevcut seviyeyi ölçün.\u003C\u002Fstrong> Kısa bir anket ya da ön testle kimlerin araçları zaten kullandığını belirleyin.\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>\u003Cstrong>İki üç kullanım senaryosu seçin.\u003C\u002Fstrong> Örnekler kurumunuza ait gerçek iş akışları üzerinden kurulsun.\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>\u003Cstrong>Teklifleri aynı kriterlerle karşılaştırın.\u003C\u002Fstrong> Eğitmen profili, uyarlama düzeyi, uygulama oranı, veri güvenliği ve ölçme yöntemini bir tabloya dökün.\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>\u003Cstrong>Pilot grupla başlayın.\u003C\u002Fstrong> Programı önce tek grupla yürütün, geri bildirime göre düzeltip yaygınlaştırın.\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>\u003Cstrong>Ölçüm planını eğitimden önce kurun.\u003C\u002Fstrong> Bakacağınız metriğin eğitim öncesi değerini kaydedin.\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003C\u002Fol>\u003Ch2>Eğitimin işe yarayıp yaramadığı nasıl ölçülür?\u003C\u002Fh2>\u003Cp>\u003Cstrong>Eğitimin etkisi, katılımcı memnuniyetiyle değil, eğitimden birkaç hafta sonra işin yapılış biçimindeki değişiklikle ölçülür. Yaygın kullanılan Kirkpatrick modeli dört düzey tanımlar (\u003C\u002Fstrong>\u003Ca target=\"_blank\" href=\"https:\u002F\u002Fwww.kirkpatrickpartners.com\u002Fthe-kirkpatrick-model\u002F\" rel=\"noopener noreferrer\">\u003Cstrong>Kirkpatrick Partners\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fa>\u003Cstrong>):\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>\u003Cp>\u003Cstrong>Tepki:\u003C\u002Fstrong> Katılımcının eğitimi nasıl bulduğu; eğitim sonu anketi.\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>\u003Cstrong>Öğrenme:\u003C\u002Fstrong> Becerinin kazanılıp kazanılmadığı; ön test – son test farkı, uygulama görevi.\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>\u003Cstrong>Davranış:\u003C\u002Fstrong> Öğrenilenin işte kullanılıp kullanılmadığı; onaylı araçların aktif kullanım oranı.\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>\u003Cstrong>Sonuç:\u003C\u002Fstrong> İş çıktısına etkisi; belirli bir görevin tamamlanma süresi, hata ya da yeniden işleme oranı.\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Cp>Son iki düzey için eğitim öncesi değeri bilmeniz gerekir. Yöneticilerin eğitim sonrasında ekibe araçları kullanması için zaman ve izin tanıması da sonucu doğrudan etkiler.\u003C\u002Fp>\u003Ch2>Sahadan gözlemler: Kurumlar yapay zeka eğitiminde en sık nerede zorlanıyor?\u003C\u002Fh2>\u003Cp>Kurumlar en sık, eğitimi tek seferlik bir etkinlik olarak planladıkları ve eğitim ile günlük iş arasında köprü kurmadıkları için zorlanıyor. Aşağıdaki gözlemler, Academy Club'ın kurumsal teknik eğitimlerde ve teknoloji yarışmalarında karşılaştığı tekrar eden durumlara dayanır.\u003C\u002Fp>\u003Cp>\u003Cstrong>Eğitim, araç erişiminden önce geliyor.\u003C\u002Fstrong> Katılımcılar bir asistanı kullanmayı öğreniyor, ancak kurum içinde lisansı ya da erişim izni olmadığı için ertesi gün kullanamıyor. Eğitim tarihini onaylı araçların ve kullanım politikasının hazır olduğu tarihe göre belirlemek gerekiyor.\u003C\u002Fp>\u003Cp>\u003Cstrong>Jenerik örnekler akılda kalmıyor.\u003C\u002Fstrong> Katılımcıların kendi raporları, kendi kod tabanları ya da anonimleştirilmiş kendi müşteri talepleri üzerinde \u003Cstrong>çalışıldığında \u003C\u002Fstrong>hem katılım hem de eğitim sonrası kullanım değişiyor.\u003C\u002Fp>\u003Cp>\u003Cstrong>Teknik ekiplerde sorun bilgi değil, alışkanlık.\u003C\u002Fstrong> Geliştiricilerin çoğu kod asistanlarını denemiş oluyor; eksik olan, asistanı test, kod incelemesi ve dokümantasyon adımlarına düzenli biçimde yerleştirmek. Softtech mühendisleriyle yapılan eğitimin kapsamı da bu yöndeydi: asistanların terminalden çalıştırılması ve CI\u002FCD ile günlük geliştirme pratiklerine entegrasyonu (\u003Ca target=\"_blank\" href=\"https:\u002F\u002Facademyclub.co\u002Fhaberler\u002Fsofttech-cli-ile-kod-asistanlari-calistirma-egitimi\" rel=\"noopener noreferrer\">haber\u003C\u002Fa>).\u003C\u002Fp>\u003Cp>\u003Cstrong>RAG projelerinde asıl iş değerlendirme.\u003C\u002Fstrong> Veri ekipleri prototipi hızla kuruyor, ancak cevapların doğruluğunu sistematik ölçecek bir test seti olmadığı için üretime geçemiyor. İleri seviye eğitimlerde değerlendirme ve erişim yetkilerine ayrılan süre, mimari anlatımından daha fazla fayda sağlıyor.\u003C\u002Fp>\u003Cp>\u003Cstrong>Yarışma formatı, eğitimin eksik bıraktığını tamamlıyor.\u003C\u002Fstrong> Hackathon ya da ideathon gibi süreli etkinliklerde ekipler öğrendiklerini gerçek bir problemle sınıyor ve farklı birimlerden kişiler birlikte çalışıyor.\u003C\u002Fp>\u003Ch2>Kapanış\u003C\u002Fh2>\u003Cp>Doğru kurumsal yapay zeka eğitimi; net bir iş hedefinden yola çıkan, katılımcıları role göre ayıran, kurumun kendi senaryoları üzerinde uygulama yaptıran ve sonucu işteki değişiklikle ölçen eğitimdir. Sağlayıcı ve araç seçimi bu çerçeve netleştikten sonra çok daha kolay yapılır. Kurumunuza özel bir program üzerine konuşmak isterseniz Academy Club'ın [eğitim kataloğunu](\u003Ca target=\"_blank\" href=\"https:\u002F\u002Facademyclub.co\u002Fegitimler\" rel=\"noopener noreferrer\">https:\u002F\u002Facademyclub.co\u002Fegitimler\u003C\u002Fa>) inceleyip ilgilendiğiniz eğitimler için talep oluşturabilirsiniz.\u003C\u002Fp>","",[14,17,20,23,26],{"answer":15,"question":16},"İkisi de işe yarar; belirleyici olan uygulama oranı ve grup büyüklüğüdür. Yüz yüze format yoğun atölye çalışmaları için, online format ise farklı şehirlerdeki ekipleri bir araya getirmek ve programı haftalara yaymak için avantajlıdır.","Kurumsal yapay zeka eğitimi online mı, yüz yüze mi verilmeli?",{"answer":18,"question":19},"Hayır. İş birimlerine yönelik eğitimler araç kullanımı, istem yazma ve çıktı doğrulama üzerine kuruludur. Kod bilgisi, LLM uygulaması geliştirme ya da RAG gibi teknik başlıklarda ön koşul hâline gelir.","Teknik olmayan çalışanlar için kod bilgisi gerekli mi?",{"answer":21,"question":22},"Kurumunuzun kullanmayı planladığı ve güvenlik ekibinin onayladığı araç üzerinden verilmesi en pratik yoldur. Henüz araç seçmediyseniz, kavramları araçtan bağımsız öğreten bir içerik tercih edin; böylece araç değişse de beceri geçerliliğini korur.","Eğitim hangi yapay zeka aracı üzerinden verilmeli?",{"answer":24,"question":25},"Fiyat genellikle içeriğin uyarlanma düzeyine, eğitmenin uzmanlığına, süreye ve grup sayısına göre değişir; kuruma özel programlarda teklif usulü yaygındır. Bütçeye araç lisanslarını, katılımcıların işten ayrı kalacağı süreyi ve takip oturumlarını da ekleyin.","Eğitim bütçesi nasıl planlanır?",{"answer":27,"question":28},"İlk haftalarda katılımcılara gerçek işlerinde uygulayacakları küçük görevler verin ve bir takip oturumu planlayın. İyi örneklerin paylaşıldığı bir kurum içi kanal kullanımı canlı tutar. Araçlar hızla değiştiği için içeriğin belirli aralıklarla güncellenerek tekrarlanması da gerekir.","Eğitimden sonra bilginin kalıcı olması için ne yapılmalı?",[30,42,49,61,68],{"id":31,"title":32,"slug":33,"summary":34,"cover_image_url":35,"category":36,"duration_hours":41,"level":12,"module_count":40},28,"Üretken Yapay Zeka Araçları ve Efektif Kullanımları Eğitimi","uretken-yapay-zeka-araclari-ve-efektif-kullanimlari-egitimi","Üretken yapay zeka, ChatGPT, Claude, Gemini ve Midjourney gibi araçların iş dünyasına girmesiyle birlikte metin yazımından kod geliştirmeye, pazarlama içeriklerinden veri analizine kadar pek çok alanda çalışma biçimini kökten değiştirmektedir. Şirketler artık rapor hazırlama, sunum tasarlama, müşteri iletişimi, yazılım geliştirme ve stratejik karar alma süreçlerinde bu araçlardan destek alarak zaman kazanmakta, operasyonel yükü azaltmakta ve daha yaratıcı çözümler üretebilmektedir. Ancak bu araçların gerçek potansiyelinden faydalanmak, doğru prompt yazma tekniklerini bilmeyi, araçların sınırlarını ve etik kullanım ilkelerini anlamayı gerektirmektedir.\n\nÜretken Yapay Zeka Araçları ve Efektif Kullanımları Eğitimi, katılımcılara bu teknolojileri günlük iş akışlarına nasıl entegre edeceklerini, hangi araçları hangi senaryolarda kullanmaları gerektiğini ve verimliliklerini maksimize eden prompt mühendisliği tekniklerini uygulamalı olarak kazandırır. Kurumsal firmalar için bu eğitim; çalışanların üretkenliğini artırma, tekrarlayan görevlerde zaman tasarrufu sağlama, içerik kalitesini yükseltme ve yapay zeka destekli iş süreçlerine güvenli, etik ve stratejik bir şekilde geçiş yapma konusunda somut bir yol haritası sunar.","https:\u002F\u002Facademyclub.b-cdn.net\u002Ftrainings\u002F4bbcce04dc1a497c990d02c8a35ae702.webp",{"id":4,"name":37,"slug":38,"icon":39,"order":40},"Yapay Zeka","yapay-zeka","pi-sparkles",0,null,{"id":43,"title":44,"slug":45,"summary":46,"cover_image_url":47,"category":48,"duration_hours":41,"level":12,"module_count":40},29,"LLM Orchestration & Langchain Eğitimi","llm-orchestration-langchain-egitimi","Büyük Dil Modelleri (LLM), günümüzde kurumsal yazılım geliştirme süreçlerinin merkezine yerleşmiş durumda; ancak tek başına bir LLM çağrısı, gerçek dünya problemlerini çözmek için çoğu zaman yetersiz kalıyor. Belge tabanlı soru-cevap sistemlerinden otonom ajanlara, çok adımlı iş akışlarından harici API entegrasyonlarına kadar uzanan senaryolarda, birden fazla modelin, aracın ve veri kaynağının koordineli biçimde çalıştırılması gerekiyor. İşte tam bu noktada devreye giren LLM orchestration (orkestrasyon) yaklaşımı ve bu alanın en yaygın kullanılan açık kaynak çatısı olan LangChain, şirketlerin yapay zeka projelerini prototipten üretime taşımasını sağlayan kritik bir katman haline geldi.\n\nBu eğitim, katılımcılara LangChain ekosistemini kullanarak zincirler (chains), ajanlar (agents), bellek (memory) yönetimi ve RAG (Retrieval-Augmented Generation) mimarileri kurgulayabilme becerisi kazandırmayı hedefler. Kurumsal firmalar açısından bakıldığında, bu eğitim; müşteri hizmetleri chatbot'larından iç dokümantasyon asistanlarına, süreç otomasyonundan veri analitiği ajanlarına kadar birçok alanda hızlı, ölçeklenebilir ve maliyet etkin çözümler geliştirebilecek nitelikli bir teknik ekip oluşturmanın önünü açar; ayrıca AI yatırımlarının somut iş çıktılarına dönüşme sürecini hızlandırır.","https:\u002F\u002Facademyclub.b-cdn.net\u002Ftrainings\u002Fdd672bb0a70c4eecb9781ec620360b0e.webp",{"id":4,"name":37,"slug":38,"icon":39,"order":40},{"id":50,"title":51,"slug":52,"summary":53,"cover_image_url":54,"category":55,"duration_hours":41,"level":12,"module_count":40},101,"Power BI, İş Zekası Eğitimi","power-bi-is-zekasi-egitimi","Günümüzde şirketler her gün milyonlarca satır veri üretiyor; satış rakamlarından stok hareketlerine, müşteri davranışlarından finansal tablolara kadar bu veriler doğru şekilde analiz edilmediği sürece bir anlam ifade etmiyor. Microsoft Power BI, dağınık veri kaynaklarını tek bir çatı altında toplayarak interaktif raporlar, dinamik gösterge panelleri (dashboard) ve gerçek zamanlı analizler üretmeyi mümkün kılan, dünya genelinde en çok tercih edilen iş zekası (Business Intelligence) platformlarından biri haline geldi. Excel'in ötesine geçerek DAX formülleri, Power Query ile veri temizleme ve otomatik raporlama gibi yeteneklerle karar alma süreçlerini hızlandıran Power BI, sektör fark etmeksizin veri odaklı yönetim anlayışının merkezinde yer alıyor.\n\nBu eğitim, katılımcılara Power BI Desktop ve Power BI Service üzerinde veri modelleme, ilişkilendirme, DAX ile hesaplanmış alan oluşturma ve etkileşimli görselleştirme becerilerini uygulamalı örneklerle kazandırmayı hedefler. Eğitim sonunda katılımcılar, ham veriyi anlamlı ve yönetilebilir raporlara dönüştürebilir, tekrar eden manuel Excel raporlama süreçlerini otomatikleştirebilir hale gelirler. Kurumsal firmalar açısından bu eğitim; raporlama sürelerinin kısalması, departmanlar arası veri tutarlılığının sağlanması ve yönetim kademesinin anlık ve doğru verilerle karar alabilmesi anlamına gelir, dolayısıyla operasyonel verimliliği doğrudan artıran stratejik bir yatırımdır.","https:\u002F\u002Facademyclub.b-cdn.net\u002Ftrainings\u002Ff85bddbb25f14dbc82fb975378cf89e9.webp",{"id":56,"name":57,"slug":58,"icon":59,"order":60},5,"Veri & Analitik","veri-analitik","pi-chart-bar",4,{"id":62,"title":63,"slug":64,"summary":65,"cover_image_url":66,"category":67,"duration_hours":41,"level":12,"module_count":40},125,"Claude İle Yapay Zeka Destekli Yazılım Geliştirme","claude-ile-yapay-zeka-destekli-yazilim-gelistirme","Yapay zeka destekli kodlama araçları, yazılım geliştirme süreçlerini kökten dönüştürerek geliştiricilerin verimliliğini katlayarak artırmaktadır. Anthropic tarafından geliştirilen Claude, gelişmiş kod anlama, üretme ve hata ayıklama yetenekleriyle günümüzde bireysel geliştiricilerden büyük ölçekli yazılım ekiplerine kadar geniş bir kullanıcı kitlesi tarafından tercih edilmektedir; kod inceleme, dokümantasyon oluşturma, test yazımı, mimari tasarım ve legacy sistemlerin modernizasyonu gibi kritik alanlarda etkin biçimde kullanılmaktadır. Rekabetin yoğunlaştığı yazılım sektöründe, doğru araçlarla donanmış ekipler hem geliştirme sürelerini kısaltmakta hem de kod kalitesini artırarak teknik borcu azaltmaktadır.\n\nBu eğitim, katılımcılara Claude'un yazılım geliştirme yaşam döngüsünün her aşamasında nasıl etkin biçimde kullanılacağını uygulamalı örneklerle kazandırmayı hedeflemektedir; katılımcılar kod üretme, refactoring, hata ayıklama ve dokümantasyon süreçlerinde Claude'dan maksimum verim almayı öğrenerek günlük iş akışlarına entegre edebilecekleri somut beceriler edinirler. Kurumsal firmalar açısından bakıldığında, bu eğitim yazılım ekiplerinin geliştirme hızını artırırken kod kalitesini yükseltmelerini sağlayarak proje teslim sürelerinin kısalmasına, operasyonel maliyetlerin düşmesine ve teknik ekiplerin daha stratejik işlere odaklanabilmesine olanak tanır.","https:\u002F\u002Facademyclub.b-cdn.net\u002Ftrainings\u002F265adb70a49d44b2b3848fc6738eff41.webp",{"id":4,"name":37,"slug":38,"icon":39,"order":40},{"id":69,"title":70,"slug":71,"summary":72,"cover_image_url":73,"category":74,"duration_hours":41,"level":12,"module_count":40},93,"Fundamentals of Data Science Eğitimi","fundamentals-of-data-science-egitimi","Veri bilimi, günümüzde şirketlerin karar alma süreçlerini kökten değiştiren, ham veriyi anlamlı içgörülere ve rekabet avantajına dönüştüren stratejik bir disiplin haline gelmiştir. E-ticaretten bankacılığa, üretimden sağlık sektörüne kadar her alanda müşteri davranışlarını anlamak, operasyonel verimliliği artırmak, riskleri öngörmek ve pazarlama stratejilerini optimize etmek için istatistiksel analiz, makine öğrenmesi ve veri görselleştirme teknikleri aktif olarak kullanılmaktadır. Bugün veriye dayalı karar alabilen kurumlar, sezgiye dayalı yönetim yaklaşımlarını geride bırakarak pazarda daha hızlı, isabetli ve sürdürülebilir adımlar atabilmektedir.\n\nFundamentals of Data Science Eğitimi, katılımcılara veri bilimi disiplininin temel taşlarını; veri toplama, temizleme, keşifsel analiz, istatistiksel çıkarım ve temel makine öğrenmesi kavramlarını uygulamalı örneklerle kazandırır. Bu eğitim sonunda katılımcılar, kendi departmanlarındaki veriyi anlamlandırma, doğru soruları sorma ve veriye dayalı çözüm önerileri geliştirme becerisine sahip olurlar. Kurumsal firmalar açısından bakıldığında ise bu eğitim, veri okuryazarlığı yüksek bir çalışan kitlesi oluşturarak departmanlar arası veri odaklı iş birliğini güçlendirir, karar alma süreçlerinin hızını ve doğruluğunu artırır ve şirket içinde veri biliminin kültürel bir yetkinlik olarak yerleşmesine öncülük eder.","https:\u002F\u002Facademyclub.b-cdn.net\u002Ftrainings\u002F65370543e2e1432ea8588e49b5470c89.webp",{"id":56,"name":57,"slug":58,"icon":59,"order":60},"2026-10-14T17:34:24.003307+03:00",1792015379894]