Büyük Dil Modelleri ve Prompt Mühendisliği


foto

AMAÇ

Bu eğitim, banka ve finans çalışanlarını yapay zekâ ve büyük dil modelleri (LLM'ler) ile tanıştırarak, finansal teknolojiler alanında Prompt Mühendisliği tekniklerini kullanarak yenilikçi çözümler geliştirmelerini sağlamayı amaçlamaktadır.

ODAK NOKTALARI

#Yapay Zekâ #Teknoloji #Çözümleri #Gelecek #Bankacılık #Fintech #AI #Prompt

EĞİTİMDEN BEKLENEN SONUÇLAR

Bilir: Yapay zekâ ve büyük dil modellerinin temellerini bilir. Prompt mühendisliği kavramını ve temel tekniklerini bilir. Finansal teknolojilerde Prompt mühendisliği uygulamalarını bilir. Etik ve düzenleyici konular hakkında bilgi sahibi olur.
Anlar: Teknolojik gelişmelerin Bankacılık ve Finans sektörünü nasıl etkilediğini anlar. Gelişmelerin dönüşümün hızlandırıcısı olduğunu anlar. Prompt mühendisliğinin finansal hizmetleri nasıl dönüştürdüğünü. Yapay zekâ ve LLM'lerin finansal karar verme süreçlerini nasıl geliştirebileceğini. Prompt teknikleri kullanarak hızlı çözümler elde edilebileceğini anlar.
Yapar: Büyük dil modellerini kullanarak yeni çözümlerinde destek alır. AI Teknolojisini asistan olarak kullanarak araştırma sürelerini düşürür. Rekabette öne çıkacak gelişmeler yaratır. Finansal problemler için etkili Prompt'lar yazar Prompt'ları test eder, iyileştirir ve optimize eder Yapay zekâ araçlarını kullanırken etiğe ve sorumlu kullanmaya dikkat eder.

HEDEF KİTLE

Yapay zekâ, LLM, inovasyon, iş geliştirme ekipleri ve yeni teknolojileri anlamak isteyen tüm çalışanların katılımına uygundur.

İÇERİK

  • Yapay Zekâ ve Büyük Dil Modellerine Giriş
  • Yapay Zekâ Modelleri Nasıl Çalışır?
  • LLM'lerin Temel Prensipleri ve Kapasiteleri
  • Popüler AI Modelleri ve Özellikleri (Notebooklm, Claude, Llama Vb.)
  • Prompt Mühendisliğinin Temelleri
  • Prompt Nedir ve Neden Önemlidir?
  • İyi Bir Prompt'un Temel Bileşenleri
  • Prompt Türleri ve Kullanım Alanları
  • Finansal Teknolojilerde Prompt Mühendisliği Örnekleri
  • İleri Seviye Prompt Teknikleri
  • Zero-Shot ve Few-Shot Prompting: Finansal Verilerle Sınırlı Örneklerle Nasıl Çalışılır?
  • Chain-Of-Thought Yaklaşımı: Karmaşık Finansal Sorunları Adım Adım Çözme
  • Role Prompting ve Karakter Tanımlama
  • Prompt Mühendisliğinin Finansal Teknolojilerdeki Uygulamaları
  • Risk Değerlendirmesi: Prompt'lar Kullanarak Analiz ve Risk Puanları Oluşturma
  • Yatırım: Yapay Zekâ Destekli Sistemlerle Kişiselleştirilmiş Yatırım Stratejileri Geliştirme
  • Fraud: Anormal İşlemleri Belirlemek İçin Prompt'lar ve LLM'lerden Yararlanma
  • Prompt Optimizasyonu ve En İyi Uygulamalar
  • Prompt'ları Test Etme, İyileştirme ve Farklı Prompt Varyasyonları ile Sonuçları Değerlendirme
  • Yaygın Hatalar, Çözümleri ve Prompt Mühendisliğinde Karşılaşılan Zorluklar
  • Prompt Kütüphanesi Oluşturma: Başarılı Prompt'ları Saklamak ve Yeniden Kullanmak
  • Fintech Ekosisteminde Prompt Mühendisliği
  • Bağımsız Fintech'ler, Konvansiyonel Bankaların Fintech'leri, Katılım Bankalarının Fintech'leri: Bu Alanlarda Prompt Mühendisliğinin Nasıl Kullanılabileceğine Dair Örnekler
  • Ödeme Kuruluşlarının Fintech'leri, Yatırım Kuruluşlarının Fintech'leri, Dijital Bankalar: Yapay Zekâ Ve Prompt Mühendisliği İle Bu Sektörleri Nasıl Dönüştürebiliriz?
  • Etik ve Regülasyonlar
  • Finansal Teknolojilerde Yapay Zekâ Etiği
  • Prompt Mühendisliğinin Düzenleyici Çerçevelere Uyumu
  • Katılımcıların Prompt Mühendisliği Becerilerini Test Edecek Gerçekçi Vaka Çalışmaları

EĞİTİM YETKİNLİK İLİŞKİSİ

Davranışsal Yetkinlikler: Mesleki Gelişim, Öğrenme İştahı, Merak ve Keşfetme, Analitik Düşünce ve Yaratıcılık
Yönetsel Yetkinlikler:
Mesleki/Bankacılık Teknik Yetkinlikler: Operasyonel Verimlilik, Esneklik, Global Zekâ
Öz-Gelecek Yetkinlikleri: Değişimi Okuyabilmek ve Geleceği Kurgulamak, Dijital Okuryazarlık, Değişim ve Düşünce Liderliği, Kurumsal Girişimcilik