Skip to content

Bu Eğitim Hakkında ve Verimli Çalışma Yöntemi

Prompt Engineering eğitimine hoş geldin. Bu derste eğitimin yol haritasını, ön gereksinimleri, kurulması gereken araçları ve nasıl en verimli şekilde çalışılacağını öğreneceksin.

Şükrü Yusuf KAYA
8 min read
Beginner

Prompt Engineering: Sıfırdan Production-Grade'e

Dünya standartında, uçtan uca, Türkçe Prompt Engineering eğitimine hoş geldin. Bu eğitim, sadece "prompt yazmayı öğrenmek" değil; LLM tabanlı sistemleri endüstri seviyesinde tasarlama, değerlendirme ve dağıtma yetkinliğini kazandırmak için tasarlandı.
Bu eğitimi bitirdiğinde:
  • 🧠 LLM'lerin nasıl çalıştığını ve neden bazen "yanlış" cevap verdiğini bileceksin
  • ✍️ Tasarım odaklı, ölçülebilir, sürdürülebilir promptlar yazacaksın
  • 🔧 RAG, Agents, Tool Use, Structured Outputs gibi modern desenleri uygulayacaksın
  • 🛡️ Prompt Injection, halüsinasyon, PII sızıntısı gibi güvenlik risklerini yönetebileceksin
  • 📊 Kendi sistemini eval'leyen (LLM-as-Judge, golden set, A/B test) bir mühendis gibi düşüneceksin
  • 🚀 Sektörel gerçek vakaları (yazılım, e-ticaret, finans, hukuk, sağlık, üretim, pazarlama, eğitim, İK, müşteri desteği) uçtan uca uygulayabileceksin
Önemli: Programlama bilmek zorunlu değil
Bu eğitim kod yazmayı bilenler için daha hızlı akacak ama Python/JS bilmesen de takip edebilecek şekilde tasarlandı. Tüm kod örneklerinin yanında doğal dil anlatımı var.

Eğitimin Yol Haritası#

14 modül, 89 ders, ~22 saatlik içerik. Her modül kendi içinde tutarlı; ama önceki modüllerin bilgisini kullanır.

Ön Gereksinimler#

Bu eğitime başlamak için ihtiyacın olanlar:
Eğitim boyunca canlı API çağrıları yapacağız. En azından birinde ücretsiz/hesap aç:
İlk birkaç modül için $5-10'luk kredi yeterli.

Nasıl Çalışmalı?#

Bu eğitim lineer tasarlandı ama bölümler arası atlamak da mümkün. Önerim:

✅ Yap#

  • Her dersi sırayla oku
  • Çalıştırılabilir kod bloklarını mutlaka çalıştır
  • Quiz checkpoint'leri atlamadan cevapla
  • Her modül sonunda 5-10 dakika kendi cümlelerinle özet yaz
  • Sektörel modülde kendi sektörüne en yakın 1-2 vakayı derinleştir
  • Final projede kendi gerçek probleminden bir asistan inşa et

❌ Yapma#

  • Sadece okuyup geçme — uygulamadan öğrenilmiyor
  • Kod örneklerini "anladım" diyerek atlama
  • Quiz'leri atlamak (algoritma sıralı tasarlandı)
  • Sıkışınca hemen yapay zekâya sor — önce kendin dene
  • Tek modelde takılı kalma — 2-3 farklı modeli karşılaştır
Her dersin sonunda "Pekiştir" bölümünde 2-3 mini quiz var. %70 ve üzeri başarıyla geçince sonraki dersi açabilirsin. Bu kasıtlı bir tasarım — pasif okuma değil aktif öğrenme.

Bir Sonraki Derste#

Yapay zekâ, üretken yapay zekâ ve LLM kavramlarının ne olduğunu, nasıl evrildiğini ve birbirleriyle ilişkilerini öğreneceğiz. Hazır mısın? 🚀

Frequently Asked Questions

Günde 1 saat ayırırsan ~22 saatlik içerik 4-5 haftada biter. Yoğun çalışırsan 10-12 günde de mümkün. Sektörel modül + final proje 2-3 hafta ekleyebilir.

Yorumlar & Soru-Cevap

(0)
Yorum yazmak için giriş yap.
Yorumlar yükleniyor...

Related Content

1. Temeller — Yapay Zekâ ve LLM'lere Giriş

Yapay Zekâ → Üretken AI → LLM: Bağlamsal Harita

Start Learning
1. Temeller — Yapay Zekâ ve LLM'lere Giriş

LLM'ler Aslında Nasıl Düşünür? (Token, Embedding, Attention)

Start Learning
1. Temeller — Yapay Zekâ ve LLM'lere Giriş

Prompt Engineering Nedir, Neden Bir Disiplin Oldu?

Start Learning

Connected pillar topics

Pillar topics this article maps to

Pillar Topic

Prompt and Context Engineering

Prompt engineering is the applied discipline of designing instructions, examples, context and output controls so that an LLM produces consistent, accurate and cost-efficient outputs.