Yapay Zeka ile İletişimi Geliştiren Promt Mühendisliği Eğitimi

Promt mühendisliği, yapay zeka ile etkili iletişim sağlama becerisidir.

Ders, katılımcılara yapay zeka sistemlerini nasıl yönlendireceklerini öğretmeyi hedefliyor.

Dersin içeriği, basitten daha karmaşık promt tekniklerine kadar geniş bir yelpazeyi kapsar.

ChatGPT, 30 Kasım 2022'de OpenAI tarafından tanıtılmıştır.

ChatGPT, kullanıcıların sorularına daha doğal ve bağlama uygun yanıtlar verme yeteneğine sahiptir.

ChatGPT, diğer arama motorlarının aksine, web sitelerine bağlantı verecek şekilde değil, anlamı ve niyeti analiz ederek yanıtlar oluşturur.

Promt mühendisleri, özgün ve etkili yanıtlar almak için spesifik sorgular geliştiren profesyonellerdir.

Bu mühendislerin dil bilgisi ve alan bilgisi yüksektir, neylerden iyi anlamalıdır.

ABD’de birçok açık pozisyon bulunmaktadır ve yıllık maaşları 50,000 ila 150,000 dolar arasında değişmektedir.

RAG (İyileştirilmiş Oluşturma), dil modellerinin kullanımını artırmak için dış bilgi kaynaklarını kullanır.

İnce ayar, modelleri belirli görevler için daha etkili hale getirmeyi amaçlar.

Promt ayarı, gelen yanıtların istenilen konularda yönlendirilmesini sağlar.

VIBE kodlama, kullanıcıların yapay zeka ile etkileşimde bulunarak uygulama geliştirmelerine olanak tanır.

Context engineering, AI’ya daha fazla bağlam ve bilgi vererek çıktıları optimize eder.

Promt mühendisliği, çoğunlukla tek seferlik kullanılmak üzere daha basit sorulara odaklanır.

Promt mühendisliği, yapay zeka ile iş kazanmanın yeni yollarını sunuyor.

Bu eğitim ile katılımcılar, daha etkili yapay zeka uygulamaları geliştirme becerisi kazanacaklar.

Yapay zeka alanındaki gelişmeler, bu tür eğitimlerin önemini daha da artıracaktır.

Prompt mühendisliği, yapay zeka modeline doğru soruları vermek için kullanılan bir tekniktir.

İyi bir prompt, AI'ın doğru ve yararlı yanıtlar üretmesine yardımcı olur.

Açık ve detaylı bir görev tanımı vermek önemlidir.

Yanıtın hedef kitlesini tanımlamak, AI’nın yanıtını özelleştirmesine yardımcı olur.

Yanıt formatı belirlemek, AI’nin yapması gerekenleri netleştirir.

Zayıf promptlar, belirsiz ve genel bilgiler sunar, bu da düşük kaliteli yanıtlarla sonuçlanır.

Güçlü promptlar, belirli bir format ve hedef kitleye yönelik net talimatlar verir.

Müşteri destek sistemlerinde, AI’lar kesin ve yardımcı yanıtlar vermek için prompt mühendisliğinden yararlanır.

Eğitimde, AI, öğrenci seviyesine uygun içerik oluşturarak öğrenimi özelleştirir.

Pazarlama stratejileri için AI kullanımı, hedeflenen içerikler oluşturma konusunda etkilidir.

AI, metinleri kelime parçaları olan 'token'lara bölerek anlamlandırır.

Bağlam penceresi, AI'nın belirli bir zaman diliminde ne kadar bilgi hatırlayabileceğini belirler.

Başarılı bir prompt oluşturmak için bağlam, görev, kimlik ve format gibi unsurları dikkate almak önemlidir.

Detaylı ve belirgin talimatlar, AI’nın belirli görevleri üstlenmesini kolaylaştırır.

Multimodal prompting, AI modellerinin birden fazla veri türünü (metin, görüntü, ses) anlamasını ve yanıt vermesini sağlayan bir tekniktir.

Bu teknik, insanlara benzer şekilde çok kanallı bilgileri işleyerek daha derin ve bağlamlı yanıtlar üretir.

Prompting, yalnızca yazılı içeriği işleyen metin tabanlı modellerden karmaşık multimodal etkileşimlere doğru evrilmiştir.

Günümüz modelleri, metin, görüntü, ses ve video gibi çok sayıda girdi ile etkileşim kurabilir.

Modaliteler, AI'ye sağlanan farklı bilgi türleridir: metin, görsel içerik, sesli girişler ve video.

Unimodal prompting yalnızca bir tür girdi alırken, multimodal prompting birden fazla türde girdi alır ve bu verileri entegre eder.

Multimodal prompting, görüntü açıklama, video analizi ve etkileşimli sohbet botları gibi uygulamalarda kullanılır.

Eğitim, iş ve yaratıcı çalışmalar gibi çeşitli alanlarda multimodal AI'ın uygulanabilirliği genişlemektedir.

ChatGPT with vision, hem metin hem de görüntü anlayabilen popüler bir AI aracıdır.

Google'ın Gemini modeli, metin, görüntü ve diğer girdileri işleyerek karmaşık etkileşimleri destekler.

Etkileşimli eğitim içeriği, görme engelli kullanıcılar için görsel içeriği açıklayıcı metne dönüştürerek faydalıdır.

Çeşitli platformlarda multimodal yönlendirme ortamı kurulumu mümkün.

API erişimine sahip olmak ve bazı Python kütüphanelerini yükleyerek Jupyter not defteri kullanmak gereklidir.

Metin, resim, ses ve video gibi farklı girdi formatları kullanılabilir.

Chat GPT ile multimodal görevlerin gösterimi yapıldı.

Genel multimodal yetenekleri sergilemek için görsel içerik oluşturma ve analiz etme örnekleri verildi.

Chat GPT Pro'nun temel özelliklerinden yararlanmak için abonelik gereklidir.

Destek ve direnç seviyelerinin analiz edilmesi gibi karmaşık grafiklerin incelenmesi.

DIY diagramlarının açıklanması ve ilgili kodların üretilmesi.

Google'ın en son görüntü üretim modeli, Nano Banana, dijital içerik oluşturma üzerinde büyük bir etki yaratıyor.

Kullanıcılar, metin komutları ile karmaşık görüntüler oluşturabilirler.

Claude Kod, geliştiricinin terminalinde çalışan bir AI kodlama ajanıdır.

Gemini CLI ise dosya yönetimi ve büyük çoklu dosya kod tabanları ile başa çıkma kabiliyetine sahiptir.

Ürün kategorileri tanıtıldı ve sepet ekleme seçeneği eklendi.

Kullanıcı deneyimi tasarımı biraz standart bulunuyor.

Tamamen siyah ve beyaz tonlardan oluşan bir görsel stil kullanılıyor.

Gemini ve Claude, CSS stil düzenlemeleri üzerinde çalışıyor.

Gemini, daha modern bir tasarım yapmak için çalışma yapıyor.

Koyu mavi arka plan ve daha fazla işlevsellik talep edildi.

Gemini, HTML elemanları eklemeye başladı.

Kullanıcıların temaları arasında geçiş yapmalarına olanak tanıyan bir buton eklendi.

Claude, minimalistik bir e-ticaret web sitesi oluşturduğunu belirtti.

Web sitesi tasarımı geliştirildi ve kullanıcı deneyimi artırıldı.

Ürün kategorileri ve animasyon efektleri kullanıldı.

Ürünlerin sepete eklenmesi işlevi başarıyla çalışıyor.

Koyu mavi ve mor arka planlarla yeni tasarım önerildi.

Koyu ve gece modu kullanıcı arayüzüne eklenen özellikler arasında yer aldı.

Her iki tasarımın da karşılaştırması yapıldı.

Yazılım geliştirme, oyun, eğitim gibi birçok alanda programlamanın önemine vurgu yapıldı.

Çeşitli programlama dillerinin desteklendiği ve yanıt hızının hızlı olduğu belirtildi.

ChatGPT, kullanıcıların e-ticaret uygulamalarında fayda sağlayabilecek cevaplar sunmaktadır.

ChatGPT ile kod oluşturma, tamamlama ve inceleme işlemleri hakkında bilgi verildi.

Daha önceki kod örneklerine dayalı olarak kullanıcıların hatalarını düzeltme yeteneği sunuldu.

Kullanıcıların doğal dil ile etkileşimde bulunabilmeleri için kullanıcı arayüzü oluşturulması önerildi.

Gemini daha hızlı sonuçlar üretiyor ancak Claude'un sonuçları daha şık ve etkileyici.

Sonuç olarak, Claude'un sunmuş olduğu estetik tasarım öne çıkıyor.

Gemini, daha çok ürün odaklı bir yaklaşım sergilerken, Claude minimal bir tasarım önermektedir.

ChatGPT tarafından üretilen kod çözümlemesi için bazı zorluklar yaşandı.

Kod, birkaç denemeden sonra bazı test durumlarını geçebildi; ancak %70 oranında başarı sağladı.

ChatGPT hataları belirleyip, çelişkili mantıklar üretti.

Çeşitli hatalar ortaya çıktı, özellikle 'self' parametresi ile ilgili sorunlar yaşandı.

Test senaryolarında performans gözlemlendi; kodun bazıları geçerken bazıları geçmedi.

İki dizi oluşturarak aynı ortalamaya ulaşma sorunu, dinamik programlama ile yaklaştı.

Zaman karmaşıklığı ve çözümleme yöntemlerine dair öneriler yapıldı.

ChatGPT belirli sorularda etkili olsa da, henüz insan zekasının yerini alamıyor gibi görünüyor.

Başarısızlıklar, ChatGPT'nin soru analizi yapmadaki zayıflığını doğruladı.

Bütün denemelere rağmen, doğru çözümler genellikle sağlanamadı.

O1, OpenAI tarafından geliştirilen en son yapay zeka modelidir.

Bu model, sadece yanıt vermekle kalmaz, aynı zamanda mantık yürütme becerisine de sahiptir.

O1, karmaşık problemleri analiz edebilir ve çok aşamalı mantık yürütmesi yapabilir.

O1, kullanıcıları gibi sorunları çözmek için adım adım düşünür.

Zamanla daha iyi hale gelir, başarısızlıklardan ve başarılarından öğrenir.

Mantık yürütme kısımları, O1'in düşünce sürecini düzenli ve anlaşılır kılar.

O1, matematik sorunlarını çözmede etkili bir şekilde çalışır.

Kod hata ayıklama sürecinde bir programcı gibi davranır ve hataları bulur.

Araştırma, veri analizi ve içerik planlama konularında da faydalıdır.

O1 ile etkileşimde bulunurken basit ve doğrudan olmak önemlidir.

Aşırı açıklama yapmamaya dikkat edilmeli; net bir yapı sağlanmalıdır.

Örneklerle fikirleri somutlaştırmak, anlaşmayı kolaylaştırır.

O1, çeşitli görevleri yerine getirmek için mantıklı planlar oluşturabilir.

Belirli bir iş görevini yerine getirmek için iki aşamalı bir yaklaşım kullanılır.

Planların uygulanması için asistanlar kullanılır, böylece verimlilik artırılır.

React ile bir e-ticaret uygulaması geliştirmek için temel araçlar ve kütüphaneler ayarlanacak.

Projenin ana özellikleri ve fonksiyonelliği belirleniyor.

Projenin gerektirdiği tüm bağımlılıkların yüklenmesi.

Tailwind CSS ve Redux'ın proje yapısında nasıl konumlandırılacağı hakkında bilgi veriliyor.

Ürün kartları, form bileşenleri ve diğer tekrar kullanılabilir bileşenlerin oluşturulması.

Her bileşenin işlevselliğinin tanımlanması.

Redux kullanarak global durum yönetimi uygulanması.

Sunucu durumunu etkili bir şekilde yönetmek için React Query'nin kullanılması.

Dinamik ve kullanıcı dostu bir arayüz oluşturmak için Tailwind CSS kullanımı.

Responsive tasarım prensiplerinin uygulanması.

Tamamlanan e-ticaret uygulamasının detaylı bir gözden geçirilmesi.

Kullanıcı deneyimi ve işlevselliği açısından uygulamanın değerlendirilmesi.

Uygulama geliştirme sürecinde GPT'nin nasıl yardımcı olabileceği açıklanır.

Gerekli kodlar ve bileşenlerin hangi sayfalara yerleştirileceği belirtilir.

Uygulamanızı çalıştırmak için npm rundev komutunun kullanılması gerektiği belirtilir.

Gerçek zamanlı değişikliklerin izlenebilmesi için uygulamanın her aşamasında çalıştırılmasının önemi vurgulanır.

Prompt tuning'in, büyük dil modellerinin belirli görevlere nasıl adapte olabileceği açıklanır.

Bu yöntemle hızlı ve etkili ayarlamalar yapmanın avantajları üzerinde durulur.

Yanlış ya da karmaşık yazılmış istemlerin etkisiz olabileceği ifade edilir.

Etkili istemler yazmanın zorlukların bazıları örneklerle açıklanır.

Başarılı istemlerin nasıl yapılandırılacağı ile ilgili stratejiler sunulur.

Temel eylem fiilleri, sınırlar, arka plan bilgisi ve zorluklar gibi öğelerle etkili bir istem tasarlanır.

Kod yazmadan otomasyonu sağlayan no-code AI araçlarının öneminden bahsedilir.

Lindy AI, Zapier ve Synth gibi araçların customer destek, içerik oluşturma ve otomasyon konularındaki yetenekleri açıklanır.

Etkili otomasyon sürecinin, iş yükünü nasıl hafifletebileceği anlatılır.

Uygulama geliştirme ve zaman yönetimini iyileştirmenin yolları vurgulanır.

Web sitesi oluşturmaya yönelik ilk adımların atılması.

Videonun amacının ChatGPT'yi kullanarak bir web sitesi yaratmak olduğu belirtiliyor.

Kendi başına kod yazmadan nasıl ilerleyeceğimize dair görüldü.

ChatGPT'den Tailwind CSS kurulumu için gerekli adımları istendi.

NodeJS ve diğer gerekli bileşenlerin kurulması önerildi.

SEO ve performans için gereken yapılandırmaların gerçekleştirilmesi.

HTML belgesi oluşturularak, gerekli bileşenlerin yerleştirilmesi.

Tailwind CSS sınıflarının kullanılmasıyla stil düzenlemeleri yapıldı.

Kodun responsif olup olmadığı kontrol edildi.

ChatGPT'ye belirli bölümler için içerik oluşturma talimatı verildi.

Başlık, bilgi ve hizmetler bölümleri için örnek içerikler alındı.

Yaratılan içeriklerin doğruluğu ve estetiği incelendi.

Telegram botu için gerekli adımlar ve bilgiler paylaşıldı.

ChatGPT yardımıyla Telegram botunun nasıl oluşturulacağı anlatıldı.

Botun çalışması için gereken API anahtarının nasıl alınacağı açıklandı.

ChatGPT'nin oluşturduğu kodların son hali ve gelişme alanları değerlendirildi.

Oluşturulan web sitesinin tasarımının ve işlevselliğinin iyi olduğu belirtildi.

ChatGPT'nin geliştiricilere nasıl yardımcı olabileceğine dair genel bir değerlendirme yapıldı.

Yeni bir proje için bir klasör oluşturulacaktır.

WhatsApp entegrasyonu için gerekli dosyaların bulunduğu bir klasör oluşturun.

Python'un en son sürümünü python.org'dan indirin.

Kurulum sırasında 'Python'u PATH'e ekle' seçeneğini seçin.

Golang'ı indirmek için resmi web sitesinden Windows sürümünü indirin ve kurun.

Flask, Playwright ve diğer gerekli Python modüllerini yüklemek için pip komutunu kullanın.

GCC derleyicisinin yüklenmesi gerektiği söylenmiştir.

Python dosyası sunucu.py çalıştırılacaktır.

Komut istemcisinde 'python sunucu.py' yazarak sunucunun başlatılması sağlanır.

Go dosyası içinde QR kod oluşturacak komutları çalıştırarak WhatsApp ile entegrasyon yapılır.

QR kod tarandıktan sonra cihaz arasında bağlantı sağlanır.

ChatGPT ile yapılan sohbetlerin WhatsApp üzerinden nasıl gönderildiği gösterilmektedir.

Örnek bir mesaj gönderim süreci ve ChatGPT'nin cevap üretimi açıklanmaktadır.

Yapay zeka teknolojileri ile nasıl pasif gelir elde edeceğinizi anlatan heyecan verici bir konuya giriş yapılıyor.

Yapay zeka ve sohbet botlarının gelişimi sayesinde para kazanmanın yolları üzerinde duruluyor.

ChatGPT'nin pasif gelir sağlamanın birçok yolu için nasıl kullanılabileceği açıklanıyor.

Youtuber'lık, blog yazarlığı, serbest çalışma gibi alanlarda kullanılabileceği belirtiliyor.

ChatGPT ile kişisel ilgi ve becerilere göre iş fikirleri oluşturma süreci anlatılıyor.

Örnek olarak, grafik tasarımcı ve dijital pazarlama bilgisi olan birinin pasif gelir kaynakları araştırılıyor.

Serbest çalışanın ChatGPT ile nasıl daha fazla gelir elde edebileceğine dair ipuçları veriliyor.

Blog yazma, içerik oluşturma gibi yüksek kaliteli işler için örnekler sunuluyor.

ChatGPT'nin yazılım geliştirme için nasıl kullanılabileceği ve yazılımların pazarlanması üzerinde duruluyor.

Yazılımlar için pazar stratejileri geliştirmenin yolları açıklanıyor.

ChatGPT'nin e-posta pazarlama stratejileri geliştirmek için kullanımı ele alınıyor.

Çekici e-posta içerikleri oluşturmak için örnekler veriliyor.

ChatGPT'nin içerik üretimi, düzenleme ve SEO optimizasyonu gibi süreçlerde sağladığı faydalara değiniliyor.

Blog yazmak için içerik oluşturma ve optimizasyon stratejileri üzerinde duruluyor.

ChatGPT'nin sağladığı çeşitli yöntemler ve yeteneklerle para kazanma imkanlarının genel bir özeti yapılıyor.

Dikkat edilmesi gereken noktalar ve uygulama stratejileri üzerine bilgiler veriliyor.

Bir problemi sınıflandırma veya regresyon olarak tanımlamak önemlidir.

Deneysel süreçle en uygun model algoritması seçilir.

Veri seti eğitimi için ikiye bölünür: eğitim ve test setleri.

Derin öğrenme, makine öğreniminin bir alt kümesidir.

Sinir ağları yardımıyla sınıflama ve regresyon işlemleri gerçekleştirilir.

Derin öğrenmenin avantajlarından biri, özellik mühendisliğinin otomatik olarak yapılmasıdır.

Makine öğreniminde özellik mühendisliği manuel olarak yapılırken derin öğrenmede otomatik olarak yapılır.

Derin öğrenme, daha büyük veri setleriyle çalışmayı gerektirirken, makine öğrenimi daha küçük veri setleriyle çalışabilir.

Derin öğrenme, genellikle yüksek hesaplama gücü gerektirir.

E-posta spam filtreleme, gözetimli makine öğreniminin yaygın bir örneğidir.

Sağlık alanında görüntü tanıma için kullanılır; X-ray ve MRI görüntüleri rüzgar etmesi için etiketlenir.

Yarım gözetimli öğrenme, etiketlenmemiş verilerin etiketlenmesine yardımcı olur.

K-NN (K en yakın komşu) sınıflandırma için, K-Ortalamalar ise kümeleme için kullanılır.

K-NN, gözetimli öğrenme ile çalışırken K-Ortalamalar gözetimsiz öğrenme kullanır.

İki yöntem de 'K' parametresine dayanır, ancak amaçları farklıdır.

Random Forest, birden fazla karar ağacına dayanan bir ensemble öğrenme yöntemidir.

Bir karar verme sürecinde çoğunluk oyu kullanılır.

Regresyon için ortalama hesaplama yöntemini kullanır.

Önyargı, tahmin edilen değerlerin gerçek değerlerden uzaklaşmasına neden olur.

Varyans, tahmin edilen değerlerin birbirinden farklı olmasına sebep olur.

Önyargı ve varyans arasındaki dengeyi sağlamak önemlidir.

Aşırı öğrenme, eğitim sırasında %100 doğruluk sağlarken testte yüksek hata oranları ile kendini gösterir.

Bu, karar ağaçlarında budama yapmanın gerekliliğini ortaya koyar.

Budama, iç düğüm sayısını azaltarak aşırı öğrenmeyi önler.

Karar ağaçları, kök düğümü, iç düğümler ve yaprak düğümlerden oluşur.

Aşırı öğrenme, çok fazla iç düğüm olduğunda meydana gelir.

Budama, bu iç düğümlerin sayısını azaltma işlemi olarak tanımlanır.

Lojistik regresyon, ikili sınıflama için kullanılan bir tekniktir.

İsim karışıklığına dikkat edilmelidir; lojistik regresyon aslında bir sınıflama yöntemidir.

Lojistik, matematikteki logaritmadan gelmektedir.

Lojistik regresyonun çıktısı 0 veya 1 şeklindedir.

Bir olasılık hesaplanır ve genellikle 0.5'lik bir eşik kullanılır.

Eşik değerinin üzerinde olanlar 1, altında kalanlar ise 0 olarak sınıflandırılır.

K en yakın komşu algoritması, bir sınıflama algoritmasıdır.

K, sınıflandırılacak örneklerin sayısını belirtir ve genellikle tek sayı olarak tanımlanır.

Yeni bir noktayı sınıflandırmak için en yakın K nokta bulunur ve en çok hangi sınıfa ait ise o sınıfa atanır.

Örneğin, K=5 ise, 5 en yakın veri noktası bulunur.

Bu noktalar arasında hangi sınıfın en fazla öğesi varsa yeni örnek o sınıfa atanır.

Tek sayılar kullanarak, bağıl sınıf sayısını belirlemek kolaylaşır.