Yapay Zeka Farkındalığı

İstek Listesi Share
Share Course
Page Link
Share On Social Media

Kurs Hakkında

Yapay Zeka Farkındalığı

1 | Sınavın Amacı ve Toplumsal Gereksinim

Modern iş yaşamında yapay zekâ (YZ) uygulamalarına yalnızca mühendisler değil, karar vericiler, hukukçular, ürün yöneticileri ve hatta son kullanıcılar da temas ediyor. Bu sınav, katılımcının YZ kavramlarını, sınırlılıklarını, etik ilkelerini ve regülasyon çerçevelerini anlayıp anlayamadığını tarafsız biçimde ölçmek için tasarlandı.

  • Teknoloji Okuryazarlığı Temel algoritma türleri, veri gereksinimleri ve model hatalarına dair kavrayış geliştirir.

  • Sorumlu Kullanım Etik kılavuzlar, tarafsızlık (bias) ve mahremiyet riskleri konusundaki bilinci artırır.

  • Uyum ve Yönetişim EU AI Act, OECD AI Principles ve KVKK / GDPR gibi düzenlemelere atıfla kurum içi uyum kültürünü destekler.

Bu sayede YZ projelerine katılan herkes ortak bir dil ve sorumluluk anlayışı edinir.

2 | Sınav Mimarisi

Özellik Detay
Soru Sayısı 50 çoktan seçmeli (tek doğru)
Süre 120 dk (≈ 2 dk / soru)
Geçme Barajı %50
Teslim Çevrim-içi gözetimli, anlık skor
Rozet Web + QR doğrulama
Tekrar Hakkı 12 ay içinde 1 ücretsiz yeniden giriş

Psikometrik analizlerde Cronbach α = 0,81 elde edilerek ölçüm güvenilirliği “yüksek” kategorisine ulaşmıştır.

3 | Ölçülen Yetkinlik Alanları

(aşağıdaki soru kökleri, yüklenen sınav dosyasındaki maddelerden temsili olarak türetilmiştir)

Yetkinlik Alanı Örnek Soru Kökü
YZ Tanımları & Tarihçe “Makine öğrenmesi ile kural tabanlı uzman sistem arasındaki temel fark nedir?”
Algoritma Temelleri “Denetimli ve denetimsiz öğrenme hangi veri etiketleme yaklaşımını gerektirir?”
Veri Kalitesi & Ön İşleme “Eksik veri oranı yüksekse hangi strateji öncelikle denenmelidir?”
Etik & Tarafsızlık “Algoritmik önyargının (bias) kurban üzerine etkisini ölçen kavram hangisidir?”
Gizlilik & Güvenlik “Model çıkışlarından eğitim verisini çıkarma riski hangi terimle adlandırılır?”
Regülasyon & Standartlar “EU AI Act’e göre ‘yüksek riskli’ sistemlerin ortak sorumluluğu nedir?”
YZ Başarısızlık Türleri “Halüsinasyon kavramı metin üretim modellerinde neyi ifade eder?”
Sürdürülebilirlik & Enerji “Model eğitiminin karbon ayak izini azaltmak için önerilen yöntemlerden biri nedir?”

4 | Sertifikanın Bilimsel ve Kurumsal Önemi

  • Ortak Anlayış Çok disiplinli ekiplerde terminoloji birliğini güçlendirir.

  • Risk Azaltma Projelerde erken aşamada hatalı varsayımları yakalamanıza yardımcı olur.

  • Sürekli İyileştirme Geri bildirim raporu, bilgi boşluklarını somut olarak gösterir ve hedefli eğitim planlamasına olanak tanır.

Not: Sertifika, teknik derinlik yerine farkındalık seviyesini ölçtüğünden, YZ projelerinde rol alan tüm paydaşlar için uygundur.

Show More

What Will You Learn?

  • Yapay zekânın temel kavramlarını, tarihçesini ve algoritma yapılarını,
  • Veri kalitesi, ön işleme süreçleri ve veri gereksinimlerini,
  • Etik, tarafsızlık (bias) ve mahremiyet risklerini tanımayı,
  • Güvenlik, gizlilik ve regülasyonlar hakkında bilgi edinmeyi,
  • Yapay zekâ sistemlerinin başarısızlık türlerini ve sınırlılıklarını anlamayı,
  • Sürdürülebilir yapay zekâ uygulamaları ve enerji kullanımı konularını,
  • Mühendis olmayan paydaşlar için yapay zekâyı doğru ve sorumlu kullanma yetkinliği kazanmayı,
  • Kurum içi uyum ve yönetişim süreçlerine katkı sağlayacak teknoloji okuryazarlığı geliştirmeyi.

Course Content

Yapay Zeka Farkındalığı

  • Yapay Zeka Farkındalığı

Student Ratings & Reviews

No Review Yet
No Review Yet
Scroll to Top