Generative AI Sertifika Programı ile Üretken Yapay Zekâyı Anlamak

Üretken yapay zekâ; metin, görsel, ses, yazılım kodu, sunum, rapor ve benzeri içerikleri kullanıcı tarafından verilen yönlendirmeler doğrultusunda oluşturabilen teknolojilerin genel adıdır. Günümüzde yalnızca teknoloji uzmanlarının değil; yöneticilerin, eğitimcilerin, içerik üreticilerinin, girişimcilerin, analistlerin ve farklı alanlarda çalışan profesyonellerin de yakından takip ettiği bir çalışma alanına dönüşmüştür.

Generative AI Sertifika Programı, yapay zekâ çağında ihtiyaç duyulan temel becerileri geliştirmeyi amaçlayan çevrim içi bir eğitimdir. İstanbul Kent Üniversitesi Yaşam Boyu Eğitim Merkezi tarafından sunulan programın resmî sayfasında yapay zekâ uygulamaları, veri analitiği, analitik düşünme, problem çözme ve yenilikçi düşünme gibi konuların mesleki gelişim açısından önemi vurgulanmaktadır.

Generative AI teknolojilerinden yararlanabilmek için yalnızca belirli araçların adlarını bilmek yeterli değildir. Kullanıcının ihtiyacını doğru tanımlaması, yapay zekâ sistemine açık talimatlar vermesi, üretilen içeriği değerlendirmesi ve gerektiğinde çıktıyı yeniden düzenlemesi gerekir. Bu nedenle üretken yapay zekâ okuryazarlığı; teknik bilgi, eleştirel düşünme, iletişim becerisi ve etik farkındalığın birlikte ele alınmasını gerektirir.

Generative AI Nedir?

Generative AI, Türkçede üretken yapay zekâ olarak ifade edilir. Bu kavram, büyük miktarda veri üzerinde eğitilen modellerin öğrendikleri örüntülerden yararlanarak yeni içerikler oluşturmasını sağlayan yapay zekâ sistemlerini kapsar. Bir üretken yapay zekâ modeli kendisine verilen talebe göre bir metni özetleyebilir, farklı anlatım seçenekleri hazırlayabilir, fikir üretebilir, kod önerisinde bulunabilir veya belirli bir konu hakkında taslak oluşturabilir.

Bu sistemler insan gibi düşünmez ve ürettikleri içeriğin doğruluğunu insan bilinciyle değerlendirmez. Eğitim verilerindeki örüntülerden ve kullanıcı tarafından verilen bağlamdan hareket ederek olası bir çıktı üretir. Dolayısıyla yapay zekâ tarafından hazırlanan her metin, analiz veya öneri doğru kabul edilmemelidir. Bilginin kaynağı, güncelliği, kapsamı ve bağlama uygunluğu kullanıcı tarafından kontrol edilmelidir.

Üretken yapay zekânın çalışma mantığını anlamak, teknolojiyi yalnızca hızlı içerik üreten bir araç olarak görmenin ötesine geçmeyi sağlar. Etkili kullanım; doğru problemi tanımlamayı, uygun bağlamı sağlamayı, çıktıyı eleştirel biçimde incelemeyi ve insan uzmanlığını sürecin merkezinde tutmayı gerektirir.

Üretken Yapay Zekâ ile Geleneksel Yapay Zekâ Arasındaki Fark

Yapay zekâ oldukça geniş bir teknoloji alanıdır. Geleneksel yapay zekâ uygulamaları çoğunlukla sınıflandırma, tahmin, örüntü tanıma veya karar desteği gibi görevlerde kullanılır. Örneğin bir sistem, geçmiş verilerden yararlanarak belirli bir işlemin risk düzeyini tahmin edebilir veya gelen mesajları kategorilere ayırabilir.

Üretken yapay zekâ ise mevcut verilerdeki ilişkileri kullanarak yeni bir çıktı oluşturur. Bu çıktı bir e-posta taslağı, ürün açıklaması, toplantı özeti, yazılım kodu, görsel konsepti ya da eğitim materyali olabilir. İki yaklaşım birbirinden tamamen kopuk değildir. Üretken modeller de makine öğrenmesi ve derin öğrenme yöntemlerinden yararlanır.

Bu teknolojilerin arka planını daha teknik bir perspektifle ele almak isteyenler için makine öğrenmesi ve derin öğrenme mühendisliği, algoritmaların veri üzerinden nasıl öğrenebildiğini anlamaya yönelik tamamlayıcı bir çalışma alanıdır.

Generative AI Sertifika Programı Neyi Amaçlar?

Resmî program açıklamasına göre eğitim, katılımcıların yapay zekâ çağında kariyerlerini destekleyebilecek temel beceriler edinmesini amaçlamaktadır. Program sayfasında yapay zekâ uygulamaları ve veri analitiği üzerinden analiz, problem çözme ve yenilikçi düşünme yeteneklerinin geliştirilmesine odaklanıldığı ifade edilmektedir.

Bu çerçeve, Generative AI alanının yalnızca belirli bir yazılımın kullanımından ibaret olmadığını gösterir. Üretken yapay zekâ araçlarını verimli biçimde kullanmak için kişinin öncelikle çözmek istediği problemi anlaması gerekir. Daha sonra doğru verileri ve bağlamı belirlemesi, uygun talimatı oluşturması ve ortaya çıkan sonucu değerlendirmesi beklenir.

Program hakkında içerik, katılım süreci, değerlendirme ve belgelendirme gibi kuruma özgü ayrıntılar için her zaman resmî Generative AI eğitimi sayfasındaki güncel açıklamalar esas alınmalıdır.

Generative AI Okuryazarlığının Temel Bileşenleri

Üretken yapay zekâ okuryazarlığı, yalnızca bir sohbet ekranına soru yazabilmek anlamına gelmez. Teknolojinin güçlü ve sınırlı yönlerini kavramayı, farklı kullanım senaryolarını değerlendirmeyi ve çıktılar üzerinde insan denetimi kurmayı içerir.

Problemi doğru tanımlama

Yapay zekâdan alınacak sonucun niteliği, çoğu zaman kullanıcının ihtiyacını ne kadar açık tanımladığıyla ilişkilidir. “Bir rapor yaz” gibi genel bir talep yerine raporun amacı, hedef kitlesi, kapsamı, uzunluğu ve kullanılacak veriler belirtilmelidir. Belirsiz bir problem tanımı, yüzeysel veya bağlamdan uzak çıktılara neden olabilir.

Bağlam oluşturma

Üretken modeller, kullanıcının zihnindeki tüm ayrıntıları kendiliğinden bilemez. Görevin arka planını, kullanılacak terminolojiyi, hedef okuyucuyu ve beklenen formatı açıklamak modelin daha isabetli bir çıktı üretmesine yardımcı olur.

Çıktıyı değerlendirme

Yapay zekâ sistemleri ikna edici görünen ancak gerçeğe uymayan bilgiler üretebilir. Bu nedenle tarihler, mevzuat hükümleri, bilimsel veriler, kaynaklar, kurum adları ve teknik açıklamalar güvenilir kaynaklardan doğrulanmalıdır. Özellikle sağlık, hukuk, finans ve kamu süreçleri gibi yüksek riskli alanlarda uzman kontrolü vazgeçilmezdir.

Etik ve güvenli kullanım

Kişisel veriler, kurumsal sırlar, müşteri bilgileri, yayımlanmamış belgeler ve erişimi sınırlı içerikler kontrolsüz biçimde yapay zekâ araçlarına aktarılmamalıdır. Kullanılan platformun veri işleme koşulları incelenmeli ve kurumun güvenlik politikalarına uyulmalıdır.

Etkili İstem Yazımı Nedir?

Üretken yapay zekâ araçlarına verilen yazılı veya sözlü talimatlar yaygın olarak “prompt” ya da “istem” olarak adlandırılır. Etkili istem yazımı, modelden beklenen görevi açık, ölçülebilir ve bağlama uygun biçimde ifade etme sürecidir.

İyi hazırlanmış bir istem genellikle şu bileşenlerden yararlanır:

Amaç: Modelden tam olarak hangi görevin beklendiğini belirtir.
Bağlam: Konunun arka planını ve kullanılacak bilgileri açıklar.
Hedef kitle: İçeriğin kim için hazırlanacağını tanımlar.
Kapsam: Ele alınması ve dışarıda bırakılması gereken noktaları sınırlar.
Format: Yanıtın paragraf, tablo, özet veya başka bir yapıda hazırlanmasını ister.
Ölçütler: Ton, uzunluk, terminoloji ve doğrulama gereksinimleri gibi kalite koşullarını belirler.

Örneğin yalnızca “yapay zekâ hakkında yaz” talimatı oldukça geniştir. Bunun yerine “Üretken yapay zekânın insan kaynaklarındaki kullanım alanlarını, teknik olmayan yöneticiler için, 500 kelimelik ve riskleri de ele alan bir bilgilendirme metni şeklinde açıkla” biçiminde bir istem daha belirgin bir yönlendirme sağlar.

İstem Hazırlarken İzlenebilecek Adımlar

Görevi tek cümlede tanımlayın: Öncelikle ne üretmek istediğinizi açık biçimde belirleyin.
Gerekli bağlamı ekleyin: Modelin bilmesi gereken arka planı, verileri ve sınırlamaları aktarın.
Hedef okuyucuyu belirtin: İçeriğin uzmanlara mı, öğrencilere mi yoksa genel okuyucuya mı hitap edeceğini açıklayın.
Çıktı biçimini tanımlayın: Başlık yapısı, uzunluk, liste kullanımı veya ton gibi beklentileri ifade edin.
İlk sonucu inceleyin: Eksik, hatalı veya belirsiz bölümleri tespit edin.
İstemi geliştirin: Ek bağlam ve düzeltme talimatlarıyla çıktıyı aşamalı olarak iyileştirin.
Son kontrolü insan gözüyle yapın: Doğruluk, tutarlılık, özgünlük ve amaca uygunluk açısından metni değerlendirin.

Bu yaklaşım, yapay zekâ ile çalışma sürecini tek seferlik bir soru-cevap etkileşiminden çıkararak kontrollü bir üretim döngüsüne dönüştürür.

Generative AI Hangi İş Süreçlerinde Kullanılabilir?

Üretken yapay zekâ uygulamalarının değeri, aracın tek başına neler yapabildiğinden çok belirli bir iş sürecine nasıl entegre edildiğiyle ortaya çıkar. Kullanım alanı seçilirken sürecin amacı, veri hassasiyeti, hata riski ve insan kontrolünün hangi aşamada devreye gireceği değerlendirilmelidir.

İçerik ve iletişim çalışmaları

Üretken yapay zekâ; başlık önerileri, metin taslakları, sosyal medya fikirleri, sık sorulan sorular, sunum akışları ve farklı hedef kitlelere yönelik anlatım seçenekleri hazırlamak için kullanılabilir. Ancak yayımlanacak içeriklerin kurum dili, doğruluk, telif ve marka bütünlüğü açısından editör kontrolünden geçirilmesi gerekir.

Raporlama ve dokümantasyon

Toplantı notlarının düzenlenmesi, uzun metinlerin özetlenmesi, rapor şablonlarının hazırlanması ve teknik bilgilerin daha anlaşılır bir yapıya dönüştürülmesi üretken yapay zekânın destekleyebileceği görevler arasındadır. Bu alanda çalışan profesyoneller için teknik dokümantasyon ve raporlama ilkeleri, yapay zekâ çıktılarının kurumsal standartlara göre yapılandırılmasına yardımcı olabilecek tamamlayıcı bir konudur.

Yazılım geliştirme

Yapay zekâ araçları kod açıklama, örnek fonksiyon üretme, test senaryosu taslağı hazırlama, hata mesajlarını yorumlama ve dokümantasyon oluşturma gibi aşamalarda geliştiricilere destek olabilir. Bununla birlikte üretilen kod güvenlik, performans, lisans ve işlevsellik açısından mutlaka incelenmelidir.

Veriyle çalışma

Üretken yapay zekâ, veri tablolarını yorumlamaya yönelik soru önerileri geliştirebilir, analiz planı hazırlayabilir veya teknik bulguların anlaşılır bir dille açıklanmasına katkı sağlayabilir. Ancak modelin ürettiği sayısal sonuçlar doğrudan doğru kabul edilmemeli; hesaplamalar uygun analiz araçlarıyla doğrulanmalıdır.

İş süreçlerinin incelenmesi

Bir sürecin adımlarını açıklama, paydaşları sınıflandırma, olası darboğazları listeleme ve gereksinim soruları oluşturma gibi görevlerde üretken yapay zekâdan yararlanılabilir. Yapay zekânın süreçlere bilinçli biçimde dâhil edilebilmesi için iş süreçleri analizi ve gereksinim yönetimi yaklaşımının bilinmesi önemlidir.

Farklı Meslek Grupları Üretken Yapay Zekâdan Nasıl Yararlanabilir?

Generative AI araçları yalnızca yazılım geliştiriciler için tasarlanmış sistemler değildir. Kullanım biçimi ve sağlanan bağlam değiştikçe farklı mesleki alanlarda destekleyici görevler üstlenebilir.

Yöneticiler: Karar seçeneklerinin yapılandırılması, toplantı gündemlerinin hazırlanması ve raporların özetlenmesi için kullanabilir.
Eğitimciler: Ders planı taslakları, örnek sorular, açıklama alternatifleri ve öğrenci düzeyine göre uyarlanmış içerikler hazırlayabilir.
İnsan kaynakları uzmanları: Yetkinlik tanımları, görüşme soru havuzları ve kurum içi iletişim metinleri oluştururken destek alabilir.
Pazarlama profesyonelleri: Hedef kitle fikirleri, içerik planları, kampanya taslakları ve mesaj varyasyonları geliştirebilir.
Analistler: Araştırma sorularını yapılandırma, bulguları özetleme ve farklı senaryoları karşılaştırma aşamalarında yararlanabilir.
Girişimciler: İş fikri üzerinde düşünme, kullanıcı ihtiyaçlarını sınıflandırma ve ürün iletişimi taslakları hazırlama süreçlerini destekleyebilir.
İçerik üreticileri: Konu araştırması, metin iskeleti, başlık seçenekleri ve farklı anlatım biçimleri oluşturabilir.

Bu örneklerde yapay zekâ, uzmanlığın yerine geçen bağımsız bir karar verici olarak değil, insan tarafından yönlendirilen yardımcı bir araç olarak ele alınmalıdır.

Üretken Yapay Zekâ Kullanımında Doğrulama Neden Gereklidir?

Generative AI sistemleri, dil açısından akıcı ve kendinden emin görünen yanıtlar üretebilir. Ancak akıcı bir anlatım, bilginin doğru olduğu anlamına gelmez. Modeller bazen var olmayan kaynaklar, yanlış tarihler, hatalı teknik detaylar veya eksik bağlam içeren sonuçlar oluşturabilir.

Bu nedenle doğrulama süreci görevin risk düzeyine göre planlanmalıdır:

İstatistikler ve sayısal veriler birincil kaynaklardan kontrol edilmelidir.
Mevzuat bilgileri ilgili resmî kurumların güncel metinleriyle karşılaştırılmalıdır.
Bilimsel iddialar akademik yayınlardan doğrulanmalıdır.
Kaynak olarak verilen bağlantıların gerçekten mevcut ve ilgili olup olmadığı incelenmelidir.
Teknik kodlar test ortamında çalıştırılmalı ve güvenlik kontrollerinden geçirilmelidir.
Kurumsal metinler marka dili, gizlilik ve yetkilendirme kuralları bakımından gözden geçirilmelidir.

İnsan denetimi, yapay zekânın ürettiği çıktıyı yalnızca imla açısından düzeltmek değildir. Bilginin doğruluğunu, uygunluğunu, olası etkilerini ve hedeflenen amaçla uyumunu değerlendiren kapsamlı bir kalite kontrol sürecidir.

Veri Gizliliği ve Etik Kullanım

Üretken yapay zekâ kullanımında en önemli konulardan biri, modele hangi bilgilerin aktarıldığıdır. Her yapay zekâ platformunun veri saklama, eğitim amacıyla kullanma ve kullanıcı içeriklerini işleme politikası farklı olabilir. Bu nedenle hassas içerikler paylaşılmadan önce ilgili hizmetin koşulları incelenmelidir.

Aşağıdaki bilgi türleri özellikle dikkatle ele alınmalıdır:

Kişisel ve özel nitelikli kişisel veriler
Müşteri ve çalışan bilgileri
Sağlık ve finans kayıtları
Kuruma ait gizli belgeler
Yayımlanmamış araştırmalar
Ticari sırlar ve sözleşme detayları
Erişim bilgileri ve güvenlik verileri

Etik kullanım aynı zamanda ayrımcılık risklerini, telif haklarını, yanlış bilgi üretimini ve yapay zekâ ile hazırlanan içeriğin nasıl sunulacağını da kapsar. Yapay zekâ çıktısının insan tarafından hazırlanmış özgün bir uzman değerlendirmesi gibi gösterilmesi, kullanım bağlamına göre güven sorunlarına yol açabilir.

Generative AI Araçlarını Kullanırken Yapılan Yaygın Hatalar

Belirsiz talimat vermek

Amaç, hedef kitle ve format belirtilmeden verilen genel komutlar, ihtiyacı tam olarak karşılamayan çıktılara neden olabilir. İstem mümkün olduğunca açık ve bağlama uygun hazırlanmalıdır.

İlk çıktıyı nihai metin kabul etmek

Üretken yapay zekâdan alınan ilk yanıt genellikle bir taslak olarak değerlendirilmelidir. İçerik üzerinde doğrulama, düzenleme ve bağlama uyarlama çalışması yapılmalıdır.

Kaynak kontrolü yapmamak

Model tarafından önerilen yayın, kişi, mevzuat maddesi veya istatistik gerçek olmayabilir. Her kaynak bağımsız biçimde kontrol edilmelidir.

Gizli verileri paylaşmak

Kurumsal belgelerin veya kişisel bilgilerin güvenlik değerlendirmesi yapılmadan haricî sistemlere aktarılması veri ihlaline neden olabilir.

Uzmanlık gerektiren kararları modele bırakmak

Yapay zekâ sağlık, hukuk, finans, güvenlik veya insan kaynakları kararlarında tek başına yetkili bir kaynak olarak kullanılmamalıdır. Bu alanlarda nitelikli uzman değerlendirmesi gereklidir.

Her görev için aynı aracı kullanmak

Farklı modellerin metin, görsel, kod, analiz veya kaynaklı araştırma konularındaki yetenekleri değişebilir. Kullanılacak araç görevin özelliklerine, veri politikasına ve beklenen çıktı türüne göre seçilmelidir.

Generative AI Eğitimi Kimler İçin Anlamlı Olabilir?

Üretken yapay zekâ hakkında sistematik bilgi edinmek isteyen farklı eğitim ve meslek grupları bu alandaki çalışmalardan yararlanabilir. Özellikle günlük işlerinde metin, veri, araştırma, raporlama, iletişim veya dijital araçlarla çalışan kişiler için Generative AI okuryazarlığı giderek daha önemli hâle gelmektedir.

Eğitim şu ihtiyaçlara sahip kişiler açısından değerlendirilebilir:

Üretken yapay zekânın temel çalışma mantığını anlamak isteyenler
Yapay zekâ araçlarını iş süreçlerinde daha bilinçli kullanmayı hedefleyenler
Analitik düşünme ve problem çözme yaklaşımını geliştirmek isteyenler
Dijital dönüşüm süreçlerinde görev alan profesyoneller
Yapay zekâ destekli içerik üretimini öğrenmek isteyenler
Veri analitiği ve yapay zekâ uygulamaları arasındaki ilişkiyi araştıranlar
Teknolojik gelişmeleri mesleki gelişim perspektifiyle takip edenler

Daha geniş bir öğrenme yolu oluşturmak isteyenler, farklı seviyelerdeki yapay zekâ ve yazılım eğitimlerini inceleyerek teknik ve uygulamalı konular arasındaki ilişkileri değerlendirebilir.

Programın Eğitim ve Değerlendirme Süreci

Resmî sayfada Generative AI Sertifika Programı çevrim içi eğitim olarak tanımlanmaktadır. Kent LMS platformunun bilgisayar, tablet ve akıllı telefonlarla uyumlu olduğu; katılımcıların derslerine öğrenci panelindeki “Eğitimlerim” alanından ulaşabildiği belirtilmektedir.

Program sayfasındaki süreç açıklamalarına göre program kapsamındaki videoların tamamlanması gerekmekte, içerikler sistemde tamamlandıktan sonra sınav modülü aktif hâle gelmektedir. Sınav süreci ve haklarla ilgili güncel koşulların resmî sayfadan kontrol edilmesi önemlidir.

Sayfada programın üniversite onaylı ve e-Devlet üzerinden sorgulanabilir bir belge sunduğu ifade edilmektedir. Sertifikanın kapsamı, kullanım alanları ve güncel belgelendirme koşulları değerlendirilirken kurumun resmî açıklamaları esas alınmalıdır.

Üretken Yapay Zekâ Öğrenirken Nasıl Bir Yol İzlenebilir?

Generative AI alanında gelişim, yalnızca araç kullanımına odaklanmak yerine kavramsal bilgi, uygulama ve değerlendirme becerisini birlikte geliştiren bir planla daha sürdürülebilir hâle gelir.

Temel kavramları öğrenin: Yapay zekâ, makine öğrenmesi, büyük dil modeli, eğitim verisi ve istem gibi kavramların anlamlarını araştırın.
Basit görevlerle başlayın: Özetleme, yeniden yazma ve fikir geliştirme gibi düşük riskli görevlerde farklı istemleri deneyin.
İstemlerinizi karşılaştırın: Aynı görev için farklı bağlam ve format talimatları kullanarak çıktıların nasıl değiştiğini gözlemleyin.
Doğrulama alışkanlığı geliştirin: Modelin verdiği bilgileri güvenilir kaynaklarla karşılaştırın.
Mesleki senaryolar oluşturun: Kendi çalışma alanınızdaki gerçek bir süreci seçerek yapay zekânın hangi adımlarda destek sağlayabileceğini belirleyin.
Riskleri analiz edin: Veri gizliliği, hata maliyeti, telif ve insan denetimi gereksinimlerini değerlendirin.
Öğrenmeyi güncel tutun: Araçlar ve kullanım koşulları hızla değiştiği için resmî dokümantasyonları ve güvenilir kaynakları düzenli takip edin.

Sık Sorulan Sorular

Generative AI ne anlama gelir?

Generative AI, kullanıcının verdiği yönlendirmelerden ve eğitim sırasında öğrendiği örüntülerden yararlanarak metin, görsel, kod veya benzeri yeni içerikler oluşturabilen üretken yapay zekâ sistemlerini ifade eder.

Generative AI yalnızca yazılımcılar için midir?

Hayır. Üretken yapay zekâ; eğitim, pazarlama, yönetim, insan kaynakları, araştırma, raporlama ve iletişim gibi farklı alanlarda kullanılabilir. Teknik bilgi düzeyi ve kullanım biçimi, gerçekleştirilecek göreve göre değişir.

Prompt yazmak için kodlama bilmek gerekir mi?

Temel metin tabanlı yapay zekâ araçlarında istem hazırlamak için kodlama bilgisi zorunlu değildir. Açık iletişim kurabilmek, görevi doğru tanımlamak ve çıktıyı değerlendirmek çoğu günlük kullanım senaryosunda daha belirleyicidir.

Yapay zekânın verdiği bilgiler her zaman doğru mudur?

Hayır. Üretken yapay zekâ modelleri hatalı, eksik veya güncelliğini yitirmiş bilgiler üretebilir. Özellikle kritik kararları etkileyen içerikler güvenilir ve güncel kaynaklardan doğrulanmalıdır.

Üretken yapay zekâ insan emeğinin yerini alır mı?

Üretken yapay zekâ birçok görevi hızlandırabilir ve çalışanlara destek sağlayabilir. Bununla birlikte amaç belirleme, etik değerlendirme, bağlamı yorumlama, sorumluluk alma ve nihai karar verme gibi alanlarda insan uzmanlığı önemini korur.

Program çevrim içi mi yürütülür?

Resmî program sayfasında eğitim çevrim içi olarak tanımlanmaktadır. Erişim yöntemi, eğitim süreci ve güncel teknik bilgiler için Generative AI programının resmî açıklamaları incelenmelidir.

Program sonunda belge veriliyor mu?

Resmî sayfada üniversite onaylı ve e-Devlet üzerinden sorgulanabilir belge bilgisi yer almaktadır. Belgelendirme sürecinin güncel koşulları program sayfasından kontrol edilmelidir.

Generative AI öğrenmek kariyere nasıl katkı sağlayabilir?

Üretken yapay zekâ hakkında bilgi edinmek; dijital araçları daha bilinçli kullanmaya, iş süreçlerini değerlendirmeye ve yeni teknoloji uygulamalarını anlamaya yardımcı olabilir. Sağlayacağı katkı kişinin mesleğine, mevcut yetkinliklerine ve bilgiyi nasıl uyguladığına göre değişir.

Generative AI Sertifika Programı ile Dijital Yetkinlikleri Geliştirmek

Üretken yapay zekâ, içerik üretiminden raporlamaya, yazılım geliştirmeden süreç analizine kadar farklı çalışma alanlarını etkileyen kapsamlı bir teknoloji alanıdır. Bu teknolojiden verimli biçimde yararlanmak için aracın sunduğu olanakların yanında sınırlılıklarını, doğrulama ihtiyacını, etik sorumlulukları ve veri güvenliği gereksinimlerini de anlamak gerekir.

Generative AI Sertifika Programı; yapay zekâ uygulamaları, veri analitiği, analitik düşünme ve problem çözme gibi konuları mesleki gelişim perspektifiyle değerlendirmek isteyen katılımcılar için bir öğrenme seçeneği sunmaktadır. Programın kapsamı, çevrim içi eğitim süreci, değerlendirme adımları ve belgelendirme bilgileri hakkında güncel ayrıntılara İstanbul Kent Üniversitesi Generative AI Sertifika Programı sayfasından ulaşılabilir.