Module 1
Introduction to Generative AI
- Üretken Yapay Zeka nedir?
- Generative AI vs Traditional AI
- Kullanım alanları: Metin, görüntü, ses, kod üretimi
- LLM (Large Language Model) kavramı
Modüller & İçerik
Eğitim, 12 modülden oluşan uygulama odaklı ve güncel bir müfredat sunar. Modüller; üretken yapay zekanın temel kavramlarıyla başlayarak, büyük dil modellerinin mimarisi, prompt engineering teknikleri ve metin/görsel/ses üretim modellerini kapsar. Eğitim ilerledikçe RAG mimarileri, fine-tuning yöntemleri ve model özelleştirme süreçleri ele alınır. Ayrıca yapay zeka güvenliği, etik riskler ve yasal düzenlemeler detaylı şekilde işlenir. Son modüllerde ise gerçek hayat uygulamaları, siber güvenlik senaryoları ve hands-on laboratuvarlar yer alarak, katılımcıların üretken yapay zekayı uçtan uca tasarlayıp uygulayabilmesini hedefleyen bütüncül bir yapı sunulur.
Module 2
Foundations of Large Language Models
- Transformer mimarisi
- Attention mekanizması
- Pre-training ve fine-tuning
- Embedding mantığı
Module 3
Prompt Engineering
- Prompt tasarım prensipleri
- Zero-shot, one-shot, few-shot prompting
- Role prompting & chain-of-thought
- Gerçek senaryolarda etkili prompt yazımı
Module 4
Text Generation Models
- GPT, LLaMA, Mistral modelleri
- Tokenizer mantığı
- NLP uygulamaları (özetleme, sınıflandırma, sohbet botları)
- Hallucination tespiti ve azaltma yöntemleri
Module 5
Image Generation Models
- Diffusion modelleri (Stable Diffusion, DALL·E)
- Latent space mantığı
- Prompt + Negative prompt
- Görüntü iyileştirme ve stil transferi
Module 6
Audio & Video Generation
- TTS (text-to-speech) modelleri
- Voice cloning
- Video generation / deepfake riskleri
- Etik ve güvenlik konuları
Module 7
Retrieval-Augmented Generation (RAG)
- RAG mimarisi
- Vector database (FAISS, Pinecone)
- Document chunking & embedding
- Kurumsal verilerle güvenli LLM geliştirme
Module 8
Fine-Tuning & Model Customization
- LoRA & QLoRA teknikleri
- Domain-specific LLM geliştirme
- Training pipeline oluşturma
- GPU/TPU kullanım temelleri
Module 9
Generative AI Safety & Ethics
- AI hallucination
- Bias & fairness
- Model güvenliği ve saldırılar (prompt injection)
- Regülasyonlar: GDPR, KVKK, AI Act
Module 10
Building AI Applications
- Python + API ile LLM entegrasyonu
- Streamlit ile chatbot geliştirme
- Prompt template kullanımı
- Gerçek dünya uygulamaları (customer support, otomasyon)
Module 11
Generative AI in Cybersecurity
- Threat detection için LLM kullanımı
- Red team / blue team uygulamaları
- Malware analysis with LLM
- Security automation & SOAR entegrasyonu
Module 12
Hands-on Labs
- LLM API kullanarak metin üretimi
- Stable Diffusion ile görsel üretimi
- RAG tabanlı bir kurumsal AI asistanı geliştirme
- Küçük bir modeli LoRA ile fine-tune etme