1.1 PROMPT MÜHENDİSLİĞİNE GİRİŞ
Prompt mühendisliği kavramına giriş yapılan, yapay zekâ ile insan arasındaki iletişimin temel mantığını, tarihsel gelişimini ve bir prompt'un yapısal bileşenlerini ele alan açılış modülüdür. Bu modül, ilerideki tüm teknik ve uygulamalı derslerin üzerine oturacağı ortak terminolojiyi ve kavramsal zemini oluşturur.
1.2 Prompt Mühendisliği Nedir?
Prompt mühendisliğinin tanımı ve tarihçesi, yapay zekâ modellerine doğru ve verimli komut verme mantığı; günümüz yapay zekâ ekosistemindeki önemi ve prompt mühendisliğinin dilbilim, mantık ve yazılım gibi diğer disiplinlerle ilişkisi ele alınır.
1.3 Prompt Mühendisliğinin Evrimsel Gelişimi
Metin tamamlama sistemlerinden çok modlu (metin-görsel-ses) sistemlere geçiş süreci, prompt mühendisliği paradigmalarının zaman içindeki değişimi ve sektörde oluşan endüstri standartları ile genel yaklaşımlar incelenir.
1.4 Prompt Yapılarının Anatomisi
İyi bir prompt'u oluşturan temel bileşenler, modelin context penceresi ve bunun getirdiği sınırlamalar ile bir promptun girdi (input) ve çıktı (output) arasındaki ilişkiyi doğru kurgulama mantığı öğretilir.
1.5 TEMEL PROMPT TEKNİKLERİ
Yapay zekâ ile etkili iletişim kurmanın temel taşı olan dört ana prompt tekniğinin (zero-shot, few-shot, chain-of-thought ve role-based) tanıtıldığı, örnek uygulamalarla pekiştirilen uygulamalı modüldür.
1.6 Zero-shot Prompting
Herhangi bir örnek vermeden doğrudan komut ile sonuç almayı sağlayan zero-shot prompting tekniğinin tanımı, kullanım alanları, avantaj ve sınırlamaları ile uygulama örnekleri üzerinden anlatılır.
1.7 Few-shot Prompting
Modelin istenen çıktı formatını örnekler üzerinden öğrenmesini sağlayan few-shot prompting yönteminin metodolojisi, doğru örnek seçiminin önemi ve etkili örnek hazırlama stratejileri işlenir.
1.8 Chain-of-Thought Prompting
Modelin adım adım düşünme sürecini tetikleyerek karmaşık problemlerde akıl yürütme yeteneğini artıran Chain-of-Thought (CoT) tekniği ve etkili CoT yapıları kurma pratikleri anlatılır.
1.9 Role-Based Prompting
Modele belirli bir persona veya uzman rolü atayarak yanıt kalitesini artırma tekniği; persona tanımlamanın etkileri ve çoklu rol kullanımıyla karmaşık yapılandırmalar oluşturma yöntemleri ele alınır.
1.10 İLERİ PROMPT MÜHENDİSLİĞİ TEKNİKLERİ
Temel tekniklerin üzerine inşa edilen, modelin güvenilirliğini ve akıl yürütme derinliğini artıran ileri düzey prompt tekniklerinin (self-consistency, recursive, tree-of-thought, meta-prompting) işlendiği modüldür.
1.11 Self-Consistency ve Çoklu Çözüm Yöntemleri
Aynı probleme birden fazla çözüm ürettirerek güvenilirliği artırma teknikleri, sonuçları doğrulama ve sağlama mekanizmaları ile modelin belirsizlikle başa çıkma stratejileri anlatılır.
1.12 Recursive Prompting
İç içe prompt yapıları kurarak bir çıktının bir sonraki adımda yeniden işlenmesi mantığı; adım adım geliştirme, iyileştirme ile kalite kontrol ve iterasyon süreçleri uygulamalı olarak öğretilir.
1.13 Tree-of-Thought ve Dallanma Stratejileri
Modelin tek bir çözüm yolu yerine alternatif düşünce dallarını keşfetmesini sağlayan Tree-of-Thought yaklaşımı; paralel akıl yürütme teknikleri ve olasılık ağaçlarıyla karar verme süreçleri incelenir.
1.14 Prompt Algoritmalarının Otomatikleştirilmesi
Prompt yazma sürecinin kendisini otomatikleştiren meta-prompting yaklaşımları, modelin kendi promptunu iyileştirdiği self-refining teknikler ile prompt optimizasyonu ve A/B test yöntemleri anlatılır.
1.15 METİN TABANLI YAPAY ZEKA SİSTEMLERİ
Prompt mühendisliğinin metin üretimi, sesli içerik ve kod üretimi gibi metin tabanlı yapay zekâ sistemlerine uygulanmasını ele alan, üç alt başlıkla desteklenen uygulamalı modüldür.
1.16 Metin Üretiminde Optimizasyon
Yaratıcı yazım, teknik ve akademik içerik üretimi için prompt stratejileri ile uzun ve tutarlı metinler oluşturmayı sağlayan yönlendirme teknikleri işlenir.
1.17 Text-to-Speech Sistemlerinde Prompt Tasarımı
Ses üretimindeki kontrol parametrelerinin promptlarla yönetilmesi; tonlama ve vurgu kontrolü ile duygusal ifade ve karakterizasyon tekniklerinin sesli içerik üretimine nasıl aktarılacağı anlatılır.
1.18 Kod Üretimi ve Teknik İçerik
Programlama dilleri için özelleştirilmiş prompt yazımı, yorum satırı ve dokümantasyon ürettirme ile debugging ve kod refaktörü için etkili prompt stratejileri öğretilir.
1.19 GÖRSEL TABANLI YAPAY ZEKA SİSTEMLERİ
Metin çıktılarının ötesine geçilerek görsel, 3B model ve video üreten yapay zekâ sistemlerinde prompt yapılandırmanın öğretildiği, dört alt başlıktan oluşan uygulamalı modüldür.
1.20 Text-to-Image Sistemlerinde Prompt Yapılandırma
Görsel stil ve estetik kontrollerinin promptla belirlenmesi, kompozisyon ve layout yönlendirmeleri ile negatif promptlar kullanılarak istenmeyen öğelerin görsel çıktıdan filtrelenmesi anlatılır.
1.21 Image-to-3D Model Dönüşümlerinde Prompt Stratejileri
İki boyutlu görsellerden üç boyutlu model üretiminde kullanılan geometri oluşturma yönergeleri, malzeme ve doku tanımlamaları ile ölçek/orantı kontrolü için prompt teknikleri işlenir.
1.22 Video Üretiminde Temporal Kontrol
Video üreten yapay zekâ sistemlerinde sahne geçişleri ve görsel tutarlılığın sağlanması, hareket akışının yönlendirilmesi ile öyküleme ve sekans planlaması için prompt yazımı öğretilir.
1.23 Augmented ve Virtual Reality Uygulamaları
AR/VR ortamlarında mekânsal referanslar ve 3B konumlandırma, etkileşim tasarımına yönelik promptlar ile kullanıcı deneyimi odaklı yönergeler oluşturma teknikleri anlatılır.
1.24 ÇOKLU MODAL SİSTEMLER
Metin, görsel ve sesin bir arada işlendiği çoklu modal (multimodal) yapay zekâ sistemlerinde tutarlı ve entegre prompt tasarlama becerisinin kazandırıldığı modüldür.
1.25 Metin ve Görsel Entegrasyonu
Çoklu girdilerin (metin + görsel) harmonize edilmesi, farklı modalitelerdeki referansların birbiriyle ilişkilendirilmesi ve bağlamsal tutarlılığın korunması için teknikler işlenir.
1.26 Ses ve Görüntü Entegrasyonu
Ses-görüntü senkronizasyonu için prompt yazımı, duygu ve atmosfer uyumlandırma teknikleri ile multimodal anlatı (narrative) yapıları kurma yöntemleri anlatılır.
1.27 Multimodal Reasoning ve Problem Çözümü
Farklı modaliteler arasında bilgi transferi yapılması, çok boyutlu düşünme süreçlerinin kurgulanması ile karmaşık görevlerin alt bileşenlere ayrılarak modele aktarılması öğretilir.
1.28 ETİK VE SORUMLULUK ÇERÇEVESİ
Prompt mühendisliğinin teknik boyutunun yanı sıra etik, güvenlik ve hukuki sorumluluk boyutlarının ele alındığı; sorumlu ve şeffaf yapay zekâ kullanımını hedefleyen dört alt başlıklı modüldür.
1.29 Bias ve Adil Yapay Zeka
Prompt'larda oluşabilecek önyargıların tespit edilmesi ve azaltılması, kapsayıcı dil ve temsil stratejileri ile adil ve dengeli içerik üretimi yaklaşımları öğretilir.
1.30 Güvenlik ve İstenmeyen İçerik Engelleme
Red-teaming ve adversarial prompt teknikleri, modelin istenmeyen içerik üretmesini engelleyen savunma mekanizmaları ile prompt enjeksiyon saldırılarına karşı koruma yöntemleri anlatılır.
1.31 Telif Hakları ve Fikri Mülkiyet
İçerik üretiminde uyulması gereken yasal ve etik sınırlar, atıf ile kaynak kullanımı yönetimi ve orijinallik ile türetilmiş içerik arasındaki dengelerin kurulması işlenir.
1.32 Şeffaflık ve Model Davranış Açıklanabilirliği
Promptlarda amaç belirtme ve dokümantasyon alışkanlığı, kullanıcıyı bilgilendirme stratejileri ile yapay zekâ üretim süreçlerinin izlenebilir kılınması öğretilir.
1.33 SEKTÖREL UYGULAMA ALANLARI
Eğitim boyunca kazanılan tüm prompt mühendisliği becerilerinin iş, eğitim, sağlık ve yaratıcı endüstriler gibi farklı sektörlere uyarlandığı, eğitimi kapanış uygulamalarıyla taçlandıran modüldür.
1.34 İş ve Pazarlama Uygulamaları
Marka kimliği ve tone-of-voice adaptasyonu, persona bazlı içerik stratejileri ile müşteri deneyimi optimizasyonu için prompt mühendisliğinin pazarlama süreçlerine uygulanması anlatılır.
1.35 Eğitim ve Öğrenim Uygulamaları
Kişiselleştirilmiş öğrenim materyalleri hazırlama, sınavlama ve değerlendirme sistemleri kurgulama ile eğitimsel asistan ve mentorluk sistemleri geliştirme örnekleri işlenir.
1.36 Sağlık ve Bilimsel Araştırma
Tıbbi bilgi sentezi ve literatür analizinde prompt kullanımı, tanı destekleme sistemleri için prompt yapıları ile araştırma hipotezi geliştirme ve test etme süreçleri anlatılır.
1.37 Sanat, Tasarım ve Yaratıcı Endüstriler
Sanatsal üretimde stil transferi ve yaratıcı ifade teknikleri ile konsept geliştirme ve iterasyon stratejilerinin prompt mühendisliği aracılığıyla nasıl yürütüldüğü ele alınır.
