Yapay Zeka Mükemmeliyet Merkezi (CoE) Kurma Eğitimi

Eğitim Hakkında

Bu eğitim, yapay zeka mükemmeliyet merkezi (Center of Excellence, CoE) kurmak veya mevcut yapıyı olgunlaştırmak isteyen liderler için tasarlanmış ileri düzey bir programdır. Katılımcılar dört gün boyunca CoE'nin yetki alanını, organizasyon ve finansman modelini, senaryo yönetimini, platformunu, standartlarını ve yetenek modelini tasarlayarak uygulanabilir bir kurulum planı oluşturur.

Neden Bu Eğitim?

Operasyon Modeli. Merkezi, federe ve hibrit CoE modellerini kurumunuzun yapısına ve olgunluğuna göre seçip uyarlayın.

Tekrarlanabilir Teslimat. Senaryo kabulünden üretime ve izlemeye kadar standart bir yaşam döngüsüyle projeleri hızlandırın.

Hazır Şablonlar. CoE tüzüğü, RACI matrisi, senaryo kartı ve karne şablonlarıyla kurulum sürecinizi kısaltın.

“Güçlü bir mükemmeliyet merkezi yapay zekayı tek başına üretmez; tüm kurumun onu güvenle ve tekrar tekrar üretebilmesini sağlar.”

Ön Koşullar

Program Yönetimi — Veri, analitik, BT veya dönüşüm alanında çok paydaşlı bir program yönetmiş olmak.
YZ Proje Deneyimi — En az bir yapay zeka veya ileri analitik projesinde sponsor, lider ya da paydaş olarak yer almak.
Kurumsal Yapı Bilgisi — Kurumunuzun organizasyon şemasını, bütçe süreçlerini ve BT yönetişimini tanımak.
Kodlama Gerekmez — Programlama şart değildir; MLOps ve platform konuları mimari ve yönetim düzeyinde işlenir.

Eğitim İçeriği

Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.

Günün hedefiYapay zeka mükemmeliyet merkezinin kurumdaki amacını ve yetki alanını belirlemek, operasyon modeli seçeneklerini karşılaştırmak ve CoE tüzüğünün ilk taslağını oluşturmak.

Modül 1

Neden Yapay Zeka Mükemmeliyet Merkezi?

Dağınık YZ girişimlerinin maliyeti: tekrar, risk, verimsizlik
CoE'nin temel işlevleri: strateji, teslimat, standart, yetenek
CoE, veri ofisi ve BT organizasyonu arasındaki ilişki
CoE yaşam evreleri: kuruluş, ölçekleme ve yaygınlaştırma
CoE'lerin başarısızlık nedenleri ve erken uyarı işaretleri
Vaka: Pilot kaosundan merkezi koordinasyona geçen kurum

Modül 2

Operasyon Modeli Seçenekleri

Merkezi model: kontrol ve uzmanlık yoğunlaşması
Federe model: iş birimi yakınlığı ve hız
Hibrit (hub-and-spoke) model ve görev paylaşımı
Model seçim kriterleri: olgunluk, ölçek, kültür, regülasyon
CoE'nin raporlama hattı ve üst yönetim sponsorluğu
Atölye: Kurumunuz için operasyon modeli karar matrisi

Modül 3

Organizasyon Yapısı ve Kritik Roller

CoE lideri, YZ ürün sahibi ve çözüm mimarı rolleri
Veri bilimci, ML mühendisi ve LLM uygulama geliştirici
Veri mühendisi, MLOps mühendisi ve güvenlik uzmanı
İş birimi YZ elçileri ve alan uzmanlarının katkısı
RACI matrisi ile CoE ve birimler arası sorumluluklar
Uygulama: Başlangıç ekibi büyüklüğü ve rol planlaması

Modül 4

CoE Tüzüğü (Charter) Tasarımı

Misyon, kapsam, hizmet kataloğu ve karar hakları
Başarı tanımı ve CoE için ilk yıl hedefleri
Yönlendirme komitesi ve paydaş temsili
Hizmet talebi ve önceliklendirme ilkeleri
Atölye: Kurumunuza özel CoE tüzüğü ilk taslağı
Günün değerlendirmesi ve portföy gününe hazırlık

Günün hedefiKullanım senaryosu kabul ve önceliklendirme sürecini kurmak, CoE finansman modelini tasarlamak ve değer takibi yapılan bir yapay zeka portföyü yönetim düzeni oluşturmak.

Modül 1

Kullanım Senaryosu Talep ve Kabul Süreci

Fikir toplama kanalları ve senaryo keşif çalıştayları
Kullanım senaryosu kartı: problem, veri, değer, risk
Ön eleme kriterleri ve fizibilite değerlendirmesi
Veri uygunluğu ve erişim kontrolü ön kontrolü
Hazır çözüm ile özel geliştirme ayrımının erken yapılması
Uygulama: Örnek taleplerin kabul kriterleriyle elenmesi

Modül 2

Senaryo Yaşam Döngüsü ve Aşama Kapıları

Keşif, kavram kanıtı, pilot, üretim ve ölçekleme evreleri
Her aşama kapısında karar kriterleri ve çıktılar
Kavram kanıtından üretime geçişte sık yaşanan kopukluklar
Durdurma kararları ve öğrenimlerin kayıt altına alınması
Yeniden kullanılabilir bileşen ve şablon kütüphanesi
Vaka: Başarılı pilotu ölçekleyemeyen bir iş birimi

Modül 3

CoE Finansman ve Maliyet Modelleri

Merkezi bütçe, iş birimi fonlaması ve karma modeller
Hizmet bedeli yansıtma (chargeback) ve showback yaklaşımı
Platform, lisans ve token tüketimi maliyet dağıtımı
FinOps ile bulut ve model kullanım maliyeti kontrolü
Yatırım turları ve aşamalı bütçe serbest bırakma
Atölye: CoE ilk iki yıl bütçe ve finansman modeli

Modül 4

Portföy Yönetimi ve Değer Takibi

Portföy dengesi: verimlilik, gelir ve risk azaltma
Stratejik uyum ve teknik hazırlık puanıyla sıralama
Fayda sahipliği ve başlangıç değeri (baseline) ölçümü
Portföy panosu: durum, değer, risk ve kaynak kullanımı
Atölye: 12 senaryoluk örnek portföyün önceliklendirilmesi
Günün özeti ve platform gününe geçiş

Günün hedefiCoE'nin sunacağı ortak YZ platformunu tasarlamak, MLOps ve LLMOps standartlarını belirlemek ve sorumlu yapay zeka yönetişim mekanizmalarını CoE süreçlerine yerleştirmek.

Modül 1

Kurumsal Yapay Zeka Referans Mimarisi

Veri platformu, özellik deposu ve model katmanları
Model erişim geçidi, kimlik yönetimi ve maliyet takibi
Azure AI Foundry, Amazon Bedrock ve Vertex AI seçenekleri
Açık ağırlıklı modellerin şirket içinde barındırılması
RAG altyapısı: vektör veritabanı ve doküman işleme
Demo: Ortak model erişim katmanı üzerinden asistan

Modül 2

MLOps ve LLMOps Standartları

Model yaşam döngüsü: deney takibi, kayıt, dağıtım
MLflow ile deney ve model kaydı (model registry) örneği
CI/CD hatları, sürümleme ve yeniden üretilebilirlik
Model ve veri kayması izleme, uyarı mekanizmaları
LLM değerlendirme setleri, istem sürümleme ve korkuluklar
Uygulama: CoE için üretime alma kontrol listesi

Modül 3

Mühendislik ve Kalite Standartları

Geliştirme ortamları ve kod standartları rehberi
Veri erişimi, anonimleştirme ve test verisi ilkeleri
Model kartları ve teknik dokümantasyon şablonları
Güvenlik testleri: istem enjeksiyonu ve veri sızıntısı
Yeniden kullanılabilir bileşenlerin iç katalogda yayını
Tartışma: Standart ile inovasyon hızı arasındaki denge

Modül 4

Sorumlu Yapay Zeka Yönetişimi

Yapay zeka envanteri ve risk sınıflandırma süreci
AB Yapay Zeka Yasası ve KVKK yükümlülüklerinin yansıması
ISO/IEC 42001 yönetim sistemi ile CoE süreç uyumu
Etik inceleme kurulu ve insan gözetimi mekanizmaları
Vaka: Yüksek riskli bir senaryonun onay süreci
Günün değerlendirmesi ve yetenek gününe hazırlık

Günün hedefiCoE yetenek ve eğitim modelini tasarlamak, kurum geneline yayılan uygulama topluluğu kurmak, CoE başarı karnesini tanımlamak ve 12 aylık kurulum planını sunmak.

Modül 1

Yetenek Stratejisi ve Yetkinlik Gelişimi

Yetkinlik çerçevesi: teknik, ürün ve alan uzmanlığı
İşe alım, iç transfer ve iş ortağı kaynaklı ekip kurma
Katmanlı eğitim: tüm çalışanlar, uygulayıcılar, uzmanlar
Yapay zeka okuryazarlığı ve EU AI Act 4. madde beklentisi
Kariyer yolları ve kritik yetenekleri elde tutma
Uygulama: CoE yetkinlik matrisi ve eğitim planı

Modül 2

Uygulama Topluluğu ve Kurum İçi Yaygınlaştırma

Uygulama topluluğu (community of practice) kurulumu
YZ elçileri ağı ve birimlerde yerel sahiplenme
İç bilgi paylaşımı: vitrin günleri, bülten, bilgi tabanı
Hackathon ve inovasyon yarışmalarıyla fikir üretimi
Vatandaş geliştiriciler ve düşük kodlu araç yönetimi
Vaka: Topluluk modeliyle kullanımın hızla yayılması

Modül 3

CoE Başarı Karnesi ve Olgunlaşma

CoE KPI'ları: teslim süresi, değer, yeniden kullanım
Kullanıcı memnuniyeti ve iş birimi hizmet anketleri
Risk ve uyum göstergelerinin karneye eklenmesi
Olgunluk değerlendirmesiyle CoE'nin periyodik gözden geçirmesi
Merkezi modelden federe modele geçiş tetikleyicileri
Atölye: CoE yönetim karnesi ve raporlama ritmi

Modül 4

Kurulum Planı Sunumları ve Kapanış

12 aylık CoE kurulum planı: ilk 90 gün ve dalgalar
Grup sunumları: tüzük, model, portföy ve karne
Uzman ve akran geri bildirimiyle planların iyileştirilmesi
Program değerlendirmesi ve genel Soru-Cevap oturumu
Sertifika takdimi ve CoE şablon setinin teslimi
Kapanış ve mezun ağı ile bilgi paylaşımı

Eğitim Kazanımları

CoE Kapsamı — Yapay zeka mükemmeliyet merkezinin misyonunu, hizmet kataloğunu ve karar haklarını tüzük olarak tanımlayabileceksiniz.
Operasyon Modeli — Merkezi, federe ve hibrit modeller arasından kurumunuza uygun olanı gerekçeleriyle seçebileceksiniz.
Senaryo Yönetimi — Fikirden üretime uzanan, aşama kapıları ve durdurma kriterleri net bir senaryo yaşam döngüsü kurabileceksiniz.
Finansman Modeli — Merkezi bütçe, chargeback ve FinOps yaklaşımlarıyla sürdürülebilir bir CoE finansman modeli tasarlayabileceksiniz.
Platform Mimarisi — Model erişimi, RAG altyapısı ve MLOps bileşenlerini içeren kurumsal bir referans mimariyi yönlendirebileceksiniz.
Sorumlu YZ — EU AI Act, KVKK ve ISO/IEC 42001 gerekliliklerini CoE süreçlerine ve onay mekanizmalarına yerleştirebileceksiniz.
Yetenek ve Topluluk — Katmanlı eğitim planı ve uygulama topluluğuyla yapay zeka yetkinliğini kurum geneline yayabileceksiniz.
Kurulum Planı — Başarı karnesiyle desteklenen, ilk 90 günü netleşmiş 12 aylık bir CoE kurulum planı hazırlayacaksınız.

Kimler İçin Uygundur?

CDO ve CIO'lar
veri ve analitik direktörleri
yapay zeka program yöneticileri
kurumsal mimari liderleri ile CoE kurmakla görevlendirilmiş yönetici ekipleri.

Sıkça Sorulan Sorular

Yapay Zeka Mükemmeliyet Merkezi Kurma Eğitimi kimler için uygundur?

Program; CDO ve CIO'lar, veri ve analitik direktörleri, yapay zeka program yöneticileri ve kurumsal mimari liderleri gibi kurumunda CoE kurmak veya mevcut yapıyı olgunlaştırmakla görevli yöneticiler için tasarlanmıştır.

Eğitim ne kadar sürer ve hangi konuları kapsar?

Eğitim 4 tam gün ve 16 modülden oluşur. CoE amacı ve operasyon modeli, kullanım senaryosu ve portföy yönetimi, teknoloji platformu ile yönetişim ve son olarak yetenek, topluluk ve kurulum planı günleri işlenir.

Merkezi, federe ve hibrit CoE modelleri arasındaki fark nedir?

Merkezi modelde uzmanlık ve karar tek ekipte toplanır; federe modelde iş birimleri kendi ekiplerini yönetir; hibrit modelde merkez standart ve platform sağlarken birimler teslimatı üstlenir. Eğitimde kurumun olgunluğu ve ölçeğine göre seçim kriterleri uygulanır.

Katılım için teknik bilgi gerekiyor mu?

Kodlama gerekmez. Veri, BT veya dönüşüm programı yönetimi deneyimi ve en az bir yapay zeka ya da analitik projesinde yer almış olmak beklenir. MLOps ve platform konuları mimari ve yönetim düzeyinde ele alınır.

Eğitim sonunda hangi çıktılar ve sertifika sağlanıyor?

Katılımcılar CoE tüzüğü, operasyon modeli karar matrisi, finansman modeli, başarı karnesi ve 12 aylık kurulum planından oluşan bir set hazırlar. Programı tamamlayanlara Digital Vizyon Akademi sertifikası verilir.

Sertifikalandırma

Bu eğitim Katılım Sertifikası ile tamamlanır.

Eğitim başında “Ön Test”, bitiminde “Son Test” uygulanarak gelişim ölçümlenir. Değerlendirme formunu dolduran katılımcılar sertifikalarını alır. Sertifikanızın geçerliliğini Sertifika Sorgulama sayfasından doğrulayabilirsiniz.

Örnek Sertifika

YAPAY ZEKA MÜKEMMELİYET MERKEZİ KURMA EĞİTİMİ

Eğitim Hakkında

Neden Bu Eğitim?

Ön Koşullar

Eğitim İçeriği

Neden Yapay Zeka Mükemmeliyet Merkezi?

Operasyon Modeli Seçenekleri

Organizasyon Yapısı ve Kritik Roller

CoE Tüzüğü (Charter) Tasarımı

Kullanım Senaryosu Talep ve Kabul Süreci

Senaryo Yaşam Döngüsü ve Aşama Kapıları

CoE Finansman ve Maliyet Modelleri

Portföy Yönetimi ve Değer Takibi

Kurumsal Yapay Zeka Referans Mimarisi

MLOps ve LLMOps Standartları

Mühendislik ve Kalite Standartları

Sorumlu Yapay Zeka Yönetişimi

Yetenek Stratejisi ve Yetkinlik Gelişimi

Uygulama Topluluğu ve Kurum İçi Yaygınlaştırma

CoE Başarı Karnesi ve Olgunlaşma

Kurulum Planı Sunumları ve Kapanış

Eğitim Kazanımları

Kimler İçin Uygundur?

Sıkça Sorulan Sorular

Sertifikalandırma

Eğitim Bilgileri

Benzer Programlar

Yapay Zeka Güvenliğine Giriş Eğitimi

Yapay Zeka Kurumsal Strateji Yönetimi Eğitimi

Yapay Zeka Küresel Yönetişim Çerçeveleri Eğitimi