Skip to Content
Prompt Mühendisliği ve Uygulamaları Eğitimi

Prompt Mühendisliği ve Uygulamaları Eğitimi

Neler Öğreneceksiniz?

● Prompt Mühendisliğinin temel kavramlarını, tanımını ve yapay zekâ ile etkileşimdeki kritik rolünü.

● Büyük Dil Modellerinin (LLM) çalışma prensiplerini, yeteneklerini ve sınırlarını anlayarak, modelin potansiyelini en üst düzeyde kullanmayı.

● Zero-shot, Few-shot ve One-shot gibi temel prompt terminolojilerini öğrenerek çıktıları anında yönlendirmeyi.

● Net ve spesifik roller tanımlayarak, formatlama talimatları vererek ve çıktı uzunluğunu kontrol ederek temel prompt tasarlama tekniklerini uygulamayı.

● Chain-of-Thought (CoT), In-Context Learning ve Negative Prompting gibi ileri düzey prompting yöntemlerini kullanarak karmaşık problemleri çözmeyi.

● Yazılım geliştirme, içerik üretimi, veri analizi ve yaratıcılık gibi farklı profesyonel alanlarda Prompt Mühendisliğini etkin bir şekilde kullanmayı.

● Prompt enjeksiyonu gibi güvenlik açıklarına karşı önlem almayı ve etik konularla başa çıkma stratejilerini.

● Farklı platformları (Playground, API) kullanarak promptları optimize etmeyi, sorun gidermeyi ve otomasyon senaryolarına entegre etmeyi.

Responsible Administrator
Last Update 10/24/2025
Members 1
Yapay Zeka
  • 1. Prompt Mühendisliğine Giriş ve Temeller
    3Lessons ·
    • Prompt nedir? Tanımı ve temel kavramlar
    • Prompt’un yapay zekâ ile etkileşimdeki rolü ve örnekleri
    • Prompt Mühendisliği neden önemlidir?
  • 2. Büyük Dil Modellerinin (LLM) Anatomisi
    3Lessons ·
    • LLM’lerin temel çalışma mantığı
    • LLM’lerin yetenekleri ve sınırları
    • Modelin bellek, bağlam kapasitesi, Context window ve token kavramı
  • 3. Temel Prompt Tasarım Teknikleri ve Terminoloji
    5Lessons ·
    • Net ve spesifik prompt yazma kuralları
    • Rol tanımlama ("Bir pazarlama uzmanı olarak...
    • Formatlama talimatları (madde listesi, tablo, JSON çıktı)
    • Çıktı uzunluğu ve detay seviyesini kontrol etme
    • Zero-shot, Few-shot, One-shot prompting
  • 4. İleri Prompting Yöntemleri
    5Lessons ·
    • Chain-of-Thought (CoT) Prompting: Adım adım akıl yürütme
    • In-Context Learning: Örneklerle modeli yönlendirme
    • Self-Consistency & Tree-of-Thought: Çoklu çıkarım teknikleri
    • Negative Prompting: İstenmeyen çıktıları engelleme
    • Prompt enjeksiyonu ve güvenlik önlemleri
  • 5. Uygulama Senaryoları ve Alan Odaklı Prompting
    5Lessons ·
    • Yazılım/Kodlama: Kod yazdırma, hata ayıklama, optimizasyon, refactoring
    • İçerik/Pazarlama: Blog taslağı, sosyal medya postu, reklam metni üretimi
    • Veri Analizi: Tablo oluşturma, veri temizleme, görselleştirme
    • Yaratıcılık: Hikaye, şiir, senaryo üretimi
    • Eğitim/Rehberlik: Soru-cevap, ders özetleri, çalışma planları
  • 6. Optimizasyon, Sorun Giderme ve Entegrasyon
    5Lessons ·
    • Belirsizlikleri azaltma ve token sınırlamalarını aşma teknikleri
    • Bias (yanlılık) ve etik sorunlarla başa çıkma stratejileri
    • Performans takibi ve çıktı doğrulama
    • OpenAI Playground, Poe.com gibi platformların kullanımı
    • API’ler için prompt tasarımı, otomasyon ve Prompt versiyon kontrolü