Prompt Mühendisliği Eğitimi

Bu eğitim; ekiplerin üretken yapay zekâ araçlarını daha net, tutarlı ve güvenli biçimde kullanabilmesi için prompt tasarımını sistematik hale getirir. Amaç; katılımcıların “doğru bağlam + doğru görev + doğru format” yaklaşımıyla yüksek kaliteli çıktı üretmesi, hataları hızlı teşhis edip iteratif iyileştirme yapması ve kurum içinde tekrarlanabilir bir prompt standardı oluşturmasıdır.

Müfredat

• Prompt mühendisliğine giriş: neden kalite farkı oluşur, temel prensipler
• Prompt anatomisi: hedef, bağlam, kısıtlar, çıktı formatı, örnekler, değerlendirme kriteri
• Rol verme ve yetkinlik sınırları: modelin görev kapsamını doğru tanımlama
• Bağlam yönetimi: gerekli bilgi, gereksiz gürültü, uzun metinlerde özetleme ve aşamalama
• Çıktı formatı tasarımı: tablo, madde listesi, şablon, JSON, e-posta, sunum taslağı
• Netleştirme teknikleri: belirsiz gereksinimi soruya dönüştürme, brief çıkarma
• Örnekleme (few-shot): iyi/kötü örneklerle modeli yönlendirme
• Adım adım düşünme yaklaşımı: ara kontrol noktaları, varsayım belirtme, kontrol listeleri
• İterasyon ve hata ayıklama: düşük kalite çıktıyı teşhis etme ve prompt refactor
• Kalite artırma kalıpları: eleştir-iyileştir, alternatif üret, kıyasla-seç, risk kontrolü
• Gerçeklik kontrolü: halüsinasyon türleri, doğrulama soruları, kaynak zorunluluğu
• Prompt güvenliği: gizli bilgi kullanımı, hassas veriyi maskeleme, kurumsal sınırlar
• Prompt injection farkındalığı: talimat çakışmaları, güvenli talimat hiyerarşisi
• Takım standardı: prompt şablonları, isimlendirme, versiyonlama, paylaşım kuralları
• Departman uygulamaları: satış, pazarlama, İK, operasyon için hazır prompt kalıpları
• Atölye: katılımcı iş akışından 2–3 örnek promptu üretme, test etme ve iyileştirme

Faydalar

• Daha tutarlı ve yüksek kaliteli çıktı üretmek için sistematik prompt yaklaşımı kazandırır
• İterasyon süresini kısaltır; tekrar eden denemeleri azaltır
• Halüsinasyonu azaltmaya yönelik kontrol ve doğrulama alışkanlığı oluşturur
• Ekipler arası ortak şablonlarla kurum içinde standart kullanım sağlar
• Departman bazlı gerçek iş senaryolarında pratik adaptasyon kazandırır
• Gizli bilgi ve veri güvenliği farkındalığını yükseltir
• AI kullanımından elde edilen hız/kalite kazanımlarını görünür hale getirir

Ön Bilgi Gereksinimi

• Kodlama bilgisi gerekmez
• Temel bilgisayar ve ofis aracı kullanımı yeterlidir
• Katılımcıların kendi işlerinden 2–3 örnek görev/çıktı ihtiyacı ile gelmesi önerilir