Yapay-Zeka-ve-Prompt-Muhendisligi-Temel-Kilavuz

[Virtual Presenter] Merhaba ve hoş geldiniz. Bu sunumda, yapay zeka ve prompt mühendisliği konularına odaklanacağız. İnsanlarla etkileşim kurarken ve yapay zeka modellerinden en iyi şekilde yararlanmak istiyorsanız, doğru prompt'ları kullanmak önemlidir. Prompt mühendisliği, başarılı olmanın ana prensiplerinden biridir ve bu sunumda bu konu hakkında daha fazla bilgi edineceğiz. Yapay zeka modelleriyle etkileşim kurmanın birçok yolu vardır, ancak doğru prompt'ları kullanmanın en önemli olduğunu göstereceğiz. Ayrıca, yapay zeka ile daha etkili bir iletişim kurmanıza yardımcı olacak stratejiler ve ipuçları paylaşacağız. Yapay zeka modelleri, prompt'lar aracılığıyla insanlardan gelen verileri analiz ederek belirli bir eylem gerçekleştirir. Dolayısıyla, doğru ve etkili bir prompt, doğru sonuçların elde edilmesine yardımcı olur. Bu sunumda, doğru prompt seçiminin neden önemli olduğunu daha ayrıntılı bir şekilde öğreneceksiniz. Prompt mühendisliği, yapay zeka alanında büyük bir öneme sahiptir. Bu nedenle, bu alandaki temel prensipleri bilmek ve doğru stratejileri uygulamak, yapay zeka modelleriyle başarılı bir şekilde etkileşim kurmanıza yardımcı olacaktır. Sunumumuzda, yapay zeka ve prompt mühendisliğiyle ilgili önemli konuları ele alıyoruz. Doğru prompt'ları kullanarak yapay zeka ile daha etkili bir iletişim kurmayı ve faydalarından en iyi şekilde yararlanmayı öğreneceksiniz. Lütfen takiben sonraki slayta geçelim ve prompt mühendisliğinin temel prensiplerini inceleyelim..

[Audio] Bugün prompt konusunu ele alacağız. Prompt, yapay zeka modellerine verdiğimiz metin tabanlı komutlardır. Etkili bir prompt, YZ'nin daha anlamlı ve kullanışlı içerikler oluşturmasını kolaylaştırır. Yapay zeka, kendisine sunulan girdilere dayanarak en olası yanıtları üretmek üzere eğitilmiştir. Prompt'in doğru şekilde kullanılması çok önemlidir. Prompt, yapay zeka modellerine amacın ve hedefin doğru bir şekilde aktarılmasını sağlar. Bu yüzden, prompt sürecinde sunulan bilgilerin açık ve hedefe yönelik olması önemlidir. Açıklık ve tutarlılık, çıktının kalitesini doğrudan etkiler. Prompt kullanımı sadece yapay zeka modellerinin daha doğru yanıtlar üretmesine yardımcı olmaz, aynı zamanda daha anlamlı ve kullanışlı içerikler oluşturulmasına da olanak tanır. Bu da yapay zeka modellerinin etkileyici performansını arttırır. Şimdi ise prompt'in kullanım alanlarına ve örnek uygulamalara bakacağız. Bu sayede, konuyu daha iyi anlayacağız.".

[Audio] Bugün AI ve prompt mühendisliği alanlarında yapay zekâ (AI) modelleri ile etkileşimi etkili bir şekilde kullanmak için ana prensip ve prompt türlerini keşfediyoruz. Prompt'un başarısını belirleyen önemli unsurlardan biri de kullanılan tetikleyici komutlardır. Bu ifadeler, modelin yanıt üretirken nasıl davranacağını ve hangi biçimde ilerleyeceğini yönlendirir. Örneğin, "adım adım düşün", "liste olarak ver" veya "X yazar tarzında yaz" gibi tetikleyiciler, modelin çıkış biçimini ve mantıksal akışını şekillendirir. Doğru tetikleyicilerin seçilmesi, modelin güçlü ve akıllı cevaplar üretebilmesini sağlamada önemli bir rol oynamaktadır. Prompt mühendislerinin, modelin ihtiyaçlarına ve amaçlarına uygun tetikleyicileri seçme becerisi oldukça önemlidir. Bu slaytta, temel prensipleri ve türleri öğrenerek, doğru tetikleyicilerin nasıl seçileceğinden ve modelin güçlü cevaplar üretebilmesinden bahsedeceğiz. Ayrıca bu prensiplerin ve türlerin AI ve prompt mühendisliği alanlarındaki kullanımı ve önemine odaklanacağız. Prompt mühendislerinin görevi, tetikleyicilerin doğru şekilde kullanılmasını sağlamaktır. Doğru tetikleyicilerin kullanılması, modelin etkili ve doğru yanıtlar üretmesini sağlamak için büyük bir önem taşımaktadır. Bu slaytta, AI ve prompt mühendisliği alanlarında tetikleyicilerin doğru şekilde kullanılmasıyla ilgili temel prensipleri öğreneceğiz. Bu bilgiler, prompt mühendislerin, AI modelleriyle daha verimli ve etkili bir şekilde etkileşim kurmalarına yardımcı olacaktır. Artık tetikleyici komutlarının önemini ve prompt mühendislerin rolünü anladığınıza göre, bir sonraki slayta geçebiliriz. Bu slaytta, prompt türlerini ve kullanım örneklerini keşfedeceğiz. Böylece, AI ve prompt mühendisliği alanlarında etkili bir etkileşim kurmak için gerekli olan tüm bilgileri edineceksiniz. Herhangi bir sorunuz veya yorumunuz varsa, bunları benimle paylaşmaktan çekinmeyin..

[Audio] Bugün, Yapay Zeka ve Prompt Mühendisliği alanlarında etkili bir şekilde kullanılabilen Prompt Türleri hakkında konuşacağız. Prompt Türleri ile ilgili daha detaylı bilgiyi dördüncü slaytta bulabilirsiniz. One-shot Prompting tekniğiyle başlayacağız, burada model bir örnek kullanarak benzer çıktılar üretmeyi öğrenir. Few-shot Prompting tekniği ise modelin az veri durumunda hızlı ve verimli sonuçlar üretmesine yardımcı olur. Son olarak, Chain-of-Thought Prompt tekniği modelin belirli bir bağlamda nasıl yanıt vermesi gerektiğini anlamasına yardımcı olur. Bu üç farklı Prompt Türü, farklı amaçlar için kullanılabilir ve etkili sonuçlar sağlayabilir. Dördüncü slaytın ardından, bu tekniklerin kullanımıyla ilgili daha fazla örnek ve ayrıntılı bilgi sunulacaktır. Lütfen sunumun geri kalanını takip edin..

[Audio] Beşinci slaytımızda, yapay zeka ve prompt mühendisliği alanında etkili bir etkileşim için gerekli olan temel prensipleri ve prompt türlerini keşfedeceğiz. One-shot prompting, yapay zeka modelleriyle etkileşimde bulunmak için kullanılan bir teknik. Bu yöntemde, model sadece tek bir örnek sunularak istenen görevi öğrenir. Model, örnekteki format, ton ve mantığı öğrenerek benzer çıktılar üretebilir. Bu yöntem, veri azlığı olan veya hızlı bir şekilde belirli bir çıktı formatına ihtiyaç duyulan durumlarda oldukça etkilidir. Zero-shot yönteminden daha açıklayıcı, few-shot yönteminden ise daha sade özelliklere sahiptir. Bir örnek olarak, size göstermek istediğim bir prompt: “Aşağıdaki örneğe benzer bir tanıtım yazısı yazın.” Bu örnekte, Mert adında bir web tasarımcısı tarafından yazılmış bir tanıtım yazısı gösterilmektedir. Model, örnekteki format, ton ve mantığı öğrenerek benzer bir tanıtım yazısı yazabilir. Beşinci slaytta, one-shot prompting yönteminin nasıl çalıştığını öğrendiniz. Bir sonraki slaytta ise bu yöntemin avantajları ve dezavantajlarını detaylı bir şekilde ele alacağız..

[Audio] Bugün, yapay zeka ve prompt mühendisliği alanında etkileşim için ana prensipleri ve türleri keşfetmeyi amaçlayan sunumun altıncı slaytına hoş geldiniz. Bu slaytta, few-shot prompting tekniğini inceleyeceğiz. Bu teknikte, YZ'ye belirli bir bağlamda nasıl yanıt vermesi gerektiği öğretilmek için birkaç örnek sunulur. Yapay zeka modeli, sunulan örneklerden öğrenerek daha doğru ve tutarlı çıktılar üretir. Bu sayede, kullanıcıların doğru sonuçlara daha hızlı erişmesi ve yapay zeka modellerinin daha verimli çalışması sağlanır. Örnek promptımızda da görüldüğü gibi, YZ'ye bir tanıtım yazısı oluşturması istenebilir ve bunun için verilen örneklerden öğrenerek uygun bir çıktı üretebilir. Bu teknik, yapay zeka ve prompt mühendisliği alanında oldukça önemli ve etkili bir yöntemdir. Devam eden slaytlarda, bu tekniğin nasıl kullanıldığını ve faydalarını daha detaylı olarak göreceğiz. Bu slaytta, few-shot prompting tekniğinin temel prensiplerini ve örnek promptımızı inceledik. Bir sonraki slaytta, bu tekniğin nasıl uygulanabileceğine dair daha fazla bilgi edineceğiz. Devam eden sunumda, yapay zeka ve prompt mühendisliği alanında etkileşimin önemini vurgulayacağız..

[Audio] Bu sunumun yedinci slaytında yer alan konumuz yapay zeka modelleri ile etkileşimde bulunmak için kullanılan ana prensipleri ve tetikleyici türlerini incelemeyi amaçlamaktadır. Multi-adımlı tetikleme tekniği, yapay zekaya bir görevi parçalara ayırarak sıralı adımlarla tamamlattırma tekniğidir. Her adım, bir öncekinin çıktısını kullanarak ilerler ve özellikle analiz, özetleme veya dönüştürme gibi çok aşamalı süreçlerde kullanılır. Örnek olarak, "önce bir özet çıkar, sonra bu özeti blog formatına dönüştür" şeklinde bir tetikleyici komut kullanılabilir. Bu sayede yapay zeka modeli önce bir başlangıç özeti oluşturacak ve daha sonra bu özeti blog formatına dönüştürecektir. Bu tekniğin daha karmaşık görevlerin daha verimli bir şekilde tamamlanmasına yardımcı olabileceğini belirtmek isteriz. Daha fazla bilgi için lütfen sunumumuzun ilerleyen slaytlarını takip ediniz..

[Audio] Bugün dokuzuncu slaytımızda, Yüksek Öğretimdeki öğrencilerimiz için YZ adı verilen bir teknik üzerine konuşacağız. YZ, adım adım düşünmeyi ve bir problemi çözmeyi sağlayan etkili bir yöntemdir. Özellikle karmaşık görevlerde mantıksal akış veya hesaplama gerektiren durumlarda kullanışlıdır. Bir örnek prompta bakarak, YZ'nin nasıl kullanıldığını anlamaya çalışacağız. Bugün gördüğümüz soru, 12 elmanın 4 çocuğa eşit şekilde nasıl paylaştırılacağıyla ilgilidir. Öğrencilerimiz, soru karşısında "adım adım düşün" ifadesinden yola çıkarak problemi çözmeye çalışacaklardır. İlk olarak, elma sayısını 12 olarak bulacaklar. Sonrasında, çocuk sayısını da bulup bu sayılardan yola çıkarak her çocuğun kaç elma alacağını hesaplayacaklardır. Sonuç olarak, her çocuğun 3 elma alması gerektiğini bulacaklardır. Öğrencilerimiz, YZ sayesinde mantıksal bir akışla ve adım adım düşünerek zorlu ve karmaşık görevlerde başarılı bir şekilde problemi çözebileceklerdir. Bizlere YZ'yi öğretmenin öğrencilerimizin düşünme becerilerini geliştirmesine yardımcı olacağını unutmamalıyız. Bir sonraki slaytımızda, YZ'nin farklı örneklerine daha detaylı olarak bakacağız. Ancak öncelikle bu slaytta öğrendiklerimizi tekrarlayarak konuyu pekiştireceğiz..

[Audio] Bugün, yapay zeka ve prompt mühendisliği alanında etkileşimi en etkili bir şekilde kullanmak için ana prensipleri ve tetikleyici türlerini inceleyeceğiz. Sunumumuzun 14 slaytından 9. slaytta olan konumuza geçebiliriz. Sistem prompt, yapay zekanın genel davranışını, tonunu ve rolünü belirlemek için kullanılan arka plan komutudur ve genellikle API entegrasyonlarında veya chatbot tasarımlarında kullanılır. Sistem prompt, rol atama, sınır belirleme ve tutarlılık sağlama açısından kritik öneme sahiptir. Örnek olarak, "sen bir seyahat danışmanısın" gibi bir sistem prompt kullanıldığında, modelin kullanıcıya seyahat önerileri sunarken bir danışman gibi davranması beklenir. Böylece kullanıcı, yapay zeka ile doğal ve rahat bir etkileşim kurabilir. Bir diğer önemli konu ise "tetikleyici komut" olarak bilinen sistem prompt türleridir. Bu komutlar, sistemin kullanıcıya nasıl cevap vereceğini belirleyen temel komutlardır. Örneğin, "sen bir seyahat danışmanısın" komutu, modelin kullanıcıya seyahat önerileri sunmasını sağlar. Örnek bir system prompta göz atalım: "sen bir seyahat danışmanısın. Kullanıcıya sıcak iklimli tatil önerileri sun." Bu prompt, modelin sıcak iklimli tatiller için kullanıcıya öneriler sunarken nasıl davranması gerektiğini belirtir. Bu örnekte, modelin samimi ve bilgilendirici bir ton kullanması, gerektiğinde önerileri listelemesi, bütçe dostu seçenekleri vurgulaması ve kültürel detaylar eklemesi beklenir. Beklenen çıktı, kullanıcının yapay zekayla doğal bir şekilde etkileşim kurmasını sağlar. Sistem promptların doğru şekilde kullanılması, yapay zeka ile etkileşimin daha doğal ve verimli bir hal almasını sağlar. Bu da kullanıcıların yapay zekayı daha olumlu bir şekilde deneyimlemelerine ve güven duymalarına yardımcı olur. Sistem promptlar, prompt mühendisliği sürecinde dikkatle seçilmelidir. Bu konuyla ilgili daha fazla bilgi için sunumumuzun diğer slaytlarına göz atabilirsiniz..

[Audio] Yükseköğretim öğrencileri, 14 slaytlık sunumumuzun onuncu slaytına geldik. Bu slaytta, yapay zeka modelleriyle etkileşimi kullanmanın temel ilkelerini ve türlerini keşfedeceğiz. Çıktı biçimlendirme ve stil yönlendirmesi de ele alınacaktır. Bu, yapay zekadan alınan yanıtların belirli bir formatta sunulmasını sağlayacaktır. Örneğin, ülkelerin, başkentlerin ve resmi dillerin listesini göstermek gibi bir prompt örneği verilebilir. Bu özelliğin, veri düzenleme, karşılaştırma ve raporlama gibi görevlerde oldukça faydalı olduğu söylenebilir. Bu sayede, bu ülkelerde karşılaştırmalı analizler yaparken veya bir rapor hazırlarken kolayca bu bilgilere ulaşılabilir. Bu slaytın amacı, yapay zeka modelleriyle etkileşimde kullanabileceğiniz faydalı bir araç olan çıktı biçimlendirme ve stil yönlendirmesini öğretmek ve anlamınızı arttırmaktır. Bir sonraki slaytta görüşmek üzere..

[Audio] Slide numarası onbirdeyiz. Bugünkü sunumuzda yapay zeka ve prompt mühendisliği konularına odaklanacağız. Temel prensipleri ve prompt çeşitlerini keşfedeceğiz. Stil prompt, yapay zeka modelleriyle etkileşimi sırasında belirli bir yazar tarzı, ton veya anlatım üslubunda içerik üretmesini isteme tekniğidir. Bu sayede modelin dil seçiminden cümle yapısına kadar belirli bir stilin izini sürmesi sağlanır. Stil prompt, yaratıcı yazım ve marka dili oluşturmada da kullanılabilir. Örnek olarak, 19. yüzyılda geçen bir denizaltı keşfi hikayesini Jules Verne gibi yazmanız istenecektir. Slide numarası onbirde, stil prompt konusuyla ilgili örneklerden bahsedeceğiz. Farklı tetikleyici ifadeler de kullanarak modeli belirli bir yazarın veya üslubun tarzına yönlendirebiliriz. Dikkatlice takip edip not almayı unutmayın. Sonraki slayta geçebiliriz..

[Audio] Bugün, yapay zeka ve prompt mühendisliği alanlarında etkileşimin verimli bir şekilde kullanılması için temel prensipleri ve prompt türlerini keşfedeceğiz. Ders sunumumuzun on ikinci slaytında yer alan negative prompt tekniğine odaklanacağız. Negative prompt, yapay zekanın istenmeyen öğeleri dışlamasını sağlayan bir tekniktir. Bu genellikle görsel üretim araçlarında kullanılır ve istenen stile uygun sonuçlar elde edilmesini sağlar. Metin üretiminde de aynı mantık geçerlidir. Bir diğer önemli konu ise tetikleyici komutlardır. Örnek promptta olduğu gibi, arka planda araba gibi istenmeyen öğeleri dışlamak mümkündür. Böylece daha temiz ve istenen sonuçlar elde edilir. Daha fazla prompt tekniği için son iki slayta geçiş yapabilirsiniz..

[Audio] Yüksek öğretimde bir öğretmen olarak sizlere sunacağımız sunumun 13. slaytına hoş geldiniz. Bu slaytta, yapay zeka (YZ) ve prompt mühendisliği alanlarında etkili bir şekilde etkileşime girilmesi için temel prensipleri ve prompt türlerini inceleyeceğiz. Neden Bu Kadar Farklı Prompt Türü Var? Görev Türlerine Uyum sağlamak için. Her görev farklı bir düşünme biçimi veya çıktı formatı gerektirir. Örneğin, chain-of-thought, mantıksal bir problem için uygun bir prompt türü iken, yaratıcı yazım gibi farklı bir görev için style prompt daha etkili olabilir. Modeli Etkin Yönlendirme için ise, açık talimatlarla YZ daha iyi performans gösterir. Bu nedenle, farklı prompt türleri, modelin davranışını en iyi şekilde şekillendirmek için tasarlanmıştır. Bu sayede, YZ daha doğru ve etkili yanıtlar verebilir. Bağlam ve Tutarlılık ise, few-shot veya multi-step gibi teknikler kullanılarak sağlanır. Bu yöntemler, modele daha fazla bağlam vererek yanıtların tutarlılığını artırır. Özellikle karmaşık görevlerde bu çok kritiktir çünkü bağlamın eksikliği yanlış veya tutarsız yanıtlara neden olabilir. İnsan Diliyle Etkileşim de çok önemlidir. Style ve system prompt türleri, YZ'nin insanla daha doğal ve etkili bir şekilde iletişim kurmasını sağlar. Bu sayede, insanın tonunu ve rolünü belirleyerek daha iyi anlaşılabilir ve etkili cevaplar verilebilir. Böylece, farklı prompt türlerinin var olma nedenlerini, görevlere uyumlarını, modeli etkin yönlendirmeyi, bağlam ve tutarlılığı ve insan diliyle etkileşimi inceledik. Son slayta geçmeden önce, lütfen slaytın altındaki soruları cevaplayın ve sunumunuzu daha da verimli hale getirmek için bu bilgileri kullanmayı unutmayın. Sunumumuzun son slaytına geçelim..

[Audio] Sonuç ve Temel Çıkarımlar, araştırdığımız anahtar prensiplerden ve yapay zeka modelleriyle etkileşimi etkili bir şekilde kullanmak için kullandığımız prompt türlerinden bahsettiğimiz sunumun sonuna geldik. Prompt mühendisliği, yapay zekadan en verimli şekilde yararlanmak için önemli bir beceridir. Farklı prompt türlerini anlamak ve doğru yerlerde kullanmak, yapay zeka ile etkileşiminizi dönüştürebilir. Eğitimsel not olarak, hedef uyumu oldukça önemlidir. Yapılması gereken görevin yapısına ve beklentinize uygun olan prompt türünü kullanmak, verimliliği artıracaktır. Ayrıca açık bir dil kullanmak da önemlidir. Yönlendirici ve hedefe yönelik bir dil kullanmak, yapay zekinin daha tutarlı sonuçlar vermesini sağlar. Son olarak, bağlamın önemi de unutulmamalıdır. Önceden verilen bilgiler veya örnekler, yapılan modelin daha bağlamsal ve isabetli yanıtlar üretmesini sağlayacaktır. Bu sunumda, yapay zeka ile etkileşimi daha verimli ve etkili hale getirmek için prompt mühendisliğinin önemine değindik. Umarız bu sunum sizlere faydalı olmuştur. Dinlediğiniz için teşekkür ederiz..