Yapay Zekâ Çağında Veriyle Karar Verme
Yapay zekâ, makine öğrenmesi, üretken araçlar ve siber güvenliği bir yönetici gözüyle birleştiren disiplinler arası mikro yeterliliktir.
- Bahçeşehir Üniversitesi imzalı
- QR ile doğrulanabilir sertifika
- 365 gün sınırsız erişim
Programa Dahil Olanlar 9 madde
Program Hakkında
Neden bu program?
Yapay zekâ ve veri analitiği, meslek ayrımı gözetilmeksizin karar vericilerin gündeminde yer almaktadır. Ancak çoğu kurumda yapay zekâ kullanımına geçiş kararı, ölçülebilir bir problem tanımı yapılmadan, uygun yöntem seçilmeden ve riskler değerlendirilmeden alınmaktadır. Program kapsamında teknik uzman yetiştirilmesinden ziyade, yapay zekâ ve veri kullanımına ilişkin kararları gerekçelendirebilen, sorgulayabilen ve güvenli biçimde yönetebilen karar vericilerin yetiştirilmesi hedeflenmektedir. Kod yazılması gerekmemekte; kavramların iş senaryolarına uygulanması beklenmektedir.
Kapsam ve akış
Program, beş modül ve bir bitirme projesinden oluşmaktadır. Modül 1’de yapay zekânın doğru konumlandırılması amaçlanmakta; dar ve genel yapay zekâ, abartı evreleri ve “önce problem, sonra araç” ilkesi ele alınmaktadır. Modül 2’de yapay zekânın bilimsel temelleri (istatistik, sinir ağları ve karar verme bilimi), veriden karara uzanan bir süreç olarak açıklanmaktadır. Modül 3’te makine öğrenmesi projelerinde öğrenme türü, eğitim/test ayrımı ve canlıya alma kararı incelenmektedir. Modül 4’te üretken yapay zekâ araçlarının istem tasarımı ve doğruluk sınırları dikkate alınarak kullanılması öğretilmektedir. Modül 5’te veri odaklı sistemlerin siber güvenlik ve etik boyutları, bütünlük–gizlilik–erişilebilirlik çerçevesinde değerlendirilmektedir. Bitirme projesinde bu beş bakış açısının tek bir kurumsal karar raporunda bütünleştirilmesi beklenmektedir.
Nasıl işlenir?
Her modüle bir giriş okumasıyla başlanmakta, ardından Bahçeşehir Üniversitesi öğretim üyeleri ve alan uzmanları tarafından hazırlanan kısa video bölümleri sunulmaktadır. Her video bölümünde, kavram anlatımının hemen ardından ekranda beliren senaryo tabanlı bir soruyla kavramın anlaşılma düzeyi sınanmaktadır. Bu sorular notlandırmaya dâhil edilmemektedir.
Her modülün sonunda sekiz soruluk senaryo tabanlı bir sınava ve yönlendirilmiş bir tartışma sorusuna, seçili modüllerde ise vaka/proje çalışmalarına yer verilmektedir. Program sonunda 20 soruluk bir genel sınav ve bitirme projesi bulunmaktadır. Ayrıca her modülde, “Derinleşmek için” başlığı altında hakemli makaleler, kurumsal raporlar ve TED konuşmalarından oluşan kaynaklar sunulmaktadır.
Programı tamamlayan katılımcıların aşağıdaki yetkinlikleri kazanması beklenmektedir:
- Bir yapay zekâ yatırım talebinin problem tanımı, veri hazırlığı ve beklenti yönetimi açısından değerlendirilmesi.
- Bir veri probleminin sınıflandırma/kümeleme ve uygun yöntem ailesiyle yapılandırılması.
- Bir modelin canlıya alınma kararının ezberleme, test bağımsızlığı ve öğrenme türü açısından sorgulanması.
- Üretken yapay zekâ araçlarından güvenilir çıktı alınması ve doğrulama mekanizmasının kurulması.
Başarı koşullarını karşılayan katılımcılara, YÖK Mikro Yeterlilikler Çerçevesi (EK-1) unsurlarını taşıyan ve QR kod ile doğrulanabilen Mikro Yeterlilik Belgesi ile Open Badges 2.0/3.0 uyumlu dijital rozet verilir. Belge, TYÇ Seviye 6 / AYÇ Seviye 6 düzeyinde 1 AKTS kavramsal iş yükünü temsil etmektedir.
Kimler İçin?
- Lisans öğrencileri (işletme, iktisat, mühendislik, iletişim, sosyal bilimler; 2. sınıf ve üzeri)
- Staj ve ilk iş başvurularında yapay zekâ okuryazarlığını belgelemek isteyenler.
- Orta kademe yöneticiler ve uzmanlar (pazarlama, operasyon, insan kaynakları, finans)
- Yapay zekâ ve veri projelerinde karar verici ya da iç müşteri konumunda olanlar
- Girişimciler ve KOBİ yöneticileri, dijital dönüşüm yatırımını gerekçelendirmek isteyenler
- Kamu ve belediye çalışanları, vatandaş hizmetlerinde otomasyon ve veri projelerini değerlendirenler
Ön Koşullar
- Ön koşul yoktur. Programlama, matematik ya da istatistik ön bilgisi gerekmez; temel bilgisayar ve internet kullanımı yeterlidir. Bir ön hazırlık olarak kendi kurumunuzdan ya da çevrenizden bir karar problemi belirleyip programa onunla başlanabilir.
Bu Programda Neler Öğreneceksiniz? 6 kazanım
Programı başarıyla tamamlayan katılımcı…
-
Değerlendirir
Bir iş ya da yaşam problemini yapay zekâ ile çözülebilirlik açısından analiz eder: problemi ölçülebilir biçimde tanımlar, dar ve genel yapay zekâ beklentisini ayırt eder ve vaadin hangi teknoloji evresinde (abartı, hayal kırıklığı, gerçekleştirme) olduğunu değerlendirir.
2 sınav 1 ödev 1 modül -
Gerekçelendirir
Veri–enformasyon–bilgi zincirini ve rasyonel davranış benzetimini kullanarak bir karar problemini sınıflandırma ya da kümeleme türüne göre yapılandırır ve uygun yöntem ailesini (istatistiksel, yapay sinir ağı, karar ağacı, bulanık mantık) uzman bilgisi ve veri durumuna göre gerekçelendirir.
2 sınav 1 ödev 1 modül -
Gerekçelendirir
Bir makine öğrenmesi projesinde veriye ve zamana göre öğrenme türünü seçer; eğitim/test ayrımı, hata toleransı ve ezberleme riskini değerlendirerek modelin canlıya alınma kararını gerekçelendirir.
2 sınav 1 ödev 1 modül -
Tasarlar
Üretken yapay zekâ araçlarını istek–detay–çıktı yapısı ve bağlam yönetimiyle yönlendirir; çıktıların doğruluk sınırlarını (eğitim kesimi, uydurma alıntı, aritmetik, özet hafızası) değerlendirerek görevine uygun bir doğrulama mekanizması tasarlar.
2 sınav 1 ödev 1 modül -
Önceliklendirir
Veri odaklı bir sistemin siber güvenlik zafiyetlerini yazılım, donanım ve insan boyutlarında; erişilebilirlik, bütünlük ve gizlilik çerçevesinde analiz eder ve bireysel ile kurumsal önlemleri etki ve uygulanabilirlik açısından önceliklendirir.
2 sınav 1 ödev 1 modül -
Tasarlar
Bir kurumun yapay zekâ ve veri kullanımına ilişkin problem tanımı, yöntem seçimi, doğrulama ve güvenlik–etik risklerini bütünleştiren gerekçeli bir karar raporu tasarlar.
1 sınav 1 ödev 6 modül
Kazanacağınız Yetkinlikler 8 yetkinlik · WEF Küresel Beceri Taksonomisi
Sürdürülebilir Kalkınma Hedeflerine Katkı 3 hedef
SKA 4
Nitelikli Eğitim
SKA 8
İnsana Yakışır İş ve Ekonomik Büyüme
SKA 9
Sanayi, Yenilikçilik ve Altyapı
Müfredat 6 modül · 53 ders
Toplam yaklaşık 25,5 saat içerik
Yapay zekânın ne olduğu ve ne olmadığı, dar ve genel yapay zekâ arasındaki ayrım, teknolojilerin abartı, hayal kırıklığı ve gerçekleşme evreleri, “önce problem, sonra araç” ilkesi ve yapay zekânın eğitiminde kullanılan veriden doğan sorumluluk ele alınmaktadır.
Veri–enformasyon–bilgi zinciri, rasyonel davranışın benzetimi, sınıflandırma ve kümeleme ele alınmaktadır. İstatistiksel temeller kapsamında kestirim, tahmin ve olasılık–olabilirlik ayrımı; nörolojik temeller kapsamında çok katmanlı sinir ağları, hata toleransı ve kapalı kutu kavramı incelenmektedir. Karar verme bilimi kapsamında ise karar ağaçları, rastgele orman, bulanık mantık ve ANFIS ele alınmaktadır.
Verinin değere dönüştürülmesi, genelleştirme ve ezberleme kavramları ile sınıflandırma, kümeleme ve regresyon ele alınmaktadır. Yapay zekâ–makine öğrenmesi–derin öğrenme hiyerarşisi, öznitelik çıkarımı, eğitim/test ayrımı, hata eşiği ve iterasyon incelenmektedir. Veriye göre öğrenme türleri (danışmanlı, danışmansız, yarı denetimli ve takviyeli), zamana göre öğrenme türleri (çevrim içi ve çevrim dışı) ve algoritma seçimi ele alınmaktadır.
Büyük dil modellerinin çalışma mantığı kapsamında model, istem, token, bir sonraki token tahmini ve temperature kavramları ele alınmaktadır. İstek–detay–çıktı istem yapısı, bağlam ve konuşma özeti, günlük ve kurumsal kullanım kalıpları, tutarlılık ile doğruluk arasındaki ayrım, uydurma alıntı ve aritmetik sınırı incelenmektedir. Eklentiler ve API ele alınmaktadır. Ders içeriğinde kayıt tarihindeki (2023) araç sürümleri yansıtılmakta; ele alınan ilkeler güncel araçlara aktarılmaktadır.
Veri devrimi ve veri ekonomisi, siber uzay ve siber güvenlik tanımları ile tehdit üçlüsü (yazılım, donanım ve insan) ele alınmaktadır. Zararlı yazılım türleri, güncel saldırı teknikleri, erişilebilirlik–bütünlük–gizlilik ilkeleri, saldırgan profilleri ve saldırı yaşam döngüsü incelenmektedir. Stuxnet ve Cambridge Analytica vakaları ile kriptoloji, IoT, biyometri ve bilişim hukuku alt alanları ele alınmaktadır. Yapay zekâ destekli siber tehdit istihbaratı ile bireysel ve kurumsal önlemler değerlendirilmektedir.
Beş modülü bütünleştiren 20 soruluk genel sınav ve bir kurum için yapay zekâ ve veri karar raporu (bitirme projesi).
Nasıl İlerliyor? 4 adım
- 1 Kaydolun Ödemenizi tamamlayın, programa erişiminiz anında açılsın.
- 2 Modülleri tamamlayın Videoları izleyin, okuma parçalarını bitirin; ilerlemeniz kendiliğinden kaydedilsin.
- 3 Değerlendirmeyi geçin Sınav ve ödevlerde %70 başarıya ulaşın.
- 4 Sertifikanızı alın QR kodlu, doğrulanabilir dijital sertifikanızı indirin ve LinkedIn profilinize ekleyin.
Belgelendirme
aşağıda tanımlı mikro yeterlilik programını, öngörülen öğrenme çıktılarını ve ölçme–değerlendirme koşullarını yerine getirerek başarıyla tamamlamıştır.
Veri Analitiğine Giriş
Görsel temsilidir; alan adları gerçek belgeyle aynıdır.
Belgeniz ne işe yarar?
- Yükseköğretim Kurulu'nun mikro yeterlilik belgelerinde zorunlu tuttuğu 11 unsurun tamamını içerir.
- QR kod ve doğrulama koduyla anında teyit edilir; öğrenci işleri de işvereniniz de geçerliliğini görebilir.
- 1 AKTS karşılığı belgenin üzerinde yazar; üniversitenizin senatosu bu değeri transkriptinize işleyebilir.
- LinkedIn profilinize ekleyerek kazanımınızı doğrulanabilir biçimde paylaşabilirsiniz.
Hemen başlayın
Emeğiniz akademik krediye dönüşsün: kısa, ölçülebilir ve belgelenebilir öğrenme.