Yapay Zeka Platformları Karşılaştırması Eğitimi

Eğitim Hakkında

Bu eğitim, kurumların yapay zeka yatırımlarında hangi bulut, veri, model ve asistan platformunu seçeceğine karar verirken seçenekleri ortak ölçütlerle karşılaştırması için tasarlanmış uygulamalı bir programdır. Katılımcılar Azure AI Foundry, Amazon Bedrock, Vertex AI, Databricks, Snowflake ve açık kaynak yığınları aynı senaryo üzerinde inceleyerek kuruma özgü karşılaştırma matrisi hazırlar.

Neden Bu Eğitim?

Tarafsız Karşılaştırma. Tek bir sağlayıcının anlatısına bağlı kalmadan platformları ortak ölçütler ve aynı senaryo üzerinden kıyaslayın.

Katmanlı Bakış. Model, geliştirme platformu, veri platformu ve son kullanıcı asistanı katmanlarını ayrı ayrı değerlendirin.

Esneklik ve Bağımlılık. Çoklu model stratejisi, açık kaynak seçenekleri ve taşınabilirlik ile uzun vadeli bağımlılık riskini yönetin.

“En iyi yapay zeka platformu tek başına en güçlü olan değil, kurumunuzun verisine, yetkinliğine ve geleceğine en iyi uyan platformdur.”

Ön Koşullar

Bulut Kavramları — IaaS, PaaS, SaaS, bölge ve kimlik yönetimi gibi temel bulut kavramlarına aşinalık.
Temel YZ Bilgisi — Büyük dil modelleri, RAG ve yapay zeka ajanı kavramlarını genel düzeyde tanımak.
Kurumsal BT Deneyimi — Kurumsal uygulama seçimi, entegrasyon veya mimari karar süreçlerinde yer almış olmak.
Kodlama Şartı Yok — Demolar eğitmen tarafından yapılır; kod okuma yeteneği faydalı ama zorunlu değildir.

Eğitim İçeriği

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

Günün hedefiYZ teknoloji yığınının katmanlarını ve karşılaştırma ölçütlerini tanımlamak, model ailelerini ve büyük bulut yapay zeka platformlarını aynı senaryo üzerinden incelemek.

Modül 1

YZ Teknoloji Yığını ve Karşılaştırma Çerçevesi

Katmanlar: altyapı, model, geliştirme, veri ve uygulama
Hazır asistan, düşük kodlu platform ve geliştirici platformu
Ölçütler: yetenek, güvenlik, uyum, maliyet, ekosistem
Veri yerleşimi, bölge erişimi ve KVKK açısından bakış
Ağırlıklı karşılaştırma matrisinin kurgulanması
Atölye: Kurumun öncelikli ölçütlerinin belirlenmesi

Modül 2

Model Aileleri: Kapalı ve Açık Ağırlıklı

GPT, Claude ve Gemini model ailelerinin konumlanması
Llama, Mistral, Qwen ve Gemma gibi açık ağırlıklı modeller
Bağlam penceresi, çok modluluk ve akıl yürütme modları
Türkçe performansı kendi test setinizle ölçme
Model kartları, lisans koşulları ve kullanım kısıtları
Demo: Aynı görevde farklı modellerin çıktı kıyası

Modül 3

Azure AI Foundry ve Amazon Bedrock

Azure AI Foundry: model kataloğu, ajanlar ve değerlendirme
Azure AI Search ile RAG ve Microsoft ekosistemi entegrasyonu
Amazon Bedrock: model erişimi, Knowledge Bases, Guardrails
Amazon SageMaker AI ile özel model geliştirme
Kimlik, ağ izolasyonu ve kurumsal güvenlik kontrolleri
Demo: Kurumsal belge asistanının iki platformda kurulumu

Modül 4

Google Vertex AI ve Platform Karşılaştırması

Vertex AI: Model Garden, Gemini ve ajan geliştirme
Vertex AI Search ve BigQuery ile veri entegrasyonu
Üç bulut platformunda MLOps ve izleme yetenekleri
Fiyatlama modelleri ve maliyet kontrol araçları
Atölye: Üç platformun matris üzerinde puanlanması
Günün özeti ve veri-asistan platformları gününe köprü

Günün hedefiVeri platformlarındaki YZ yeteneklerini, kurumsal asistanları ve açık kaynak yığınları değerlendirmek, toplam maliyet ve bağımlılığı analiz edip platform kararı hazırlamak.

Modül 1

Veri Platformlarında Yapay Zeka

Databricks Mosaic AI: model servisleme ve ajan araçları
Unity Catalog ile veri ve model yönetişimi
Snowflake Cortex AI: SQL içinden LLM fonksiyonları
Veriyi taşımadan yapay zeka: veriye yakın işleme
Veri platformu ile bulut YZ platformu birlikteliği
Vaka: Analitik ekip için platform seçim gerekçesi

Modül 2

Kurumsal Asistanlar ve Düşük Kodlu Araçlar

Microsoft 365 Copilot ve Copilot Studio yetenekleri
Gemini for Google Workspace ve ChatGPT Enterprise
Claude kurumsal planları ve bilgi tabanı entegrasyonları
Power Automate ve n8n ile iş akışı otomasyonu
Lisans, veri erişim yetkileri ve yönetici denetimi
Demo: Aynı ofis görevinin üç asistanda denenmesi

Modül 3

Açık Kaynak Yığın ve Kurum İçi Barındırma

Hugging Face ekosistemi ve model seçimi
vLLM ve Ollama ile kurum içi model servisleme
LangGraph ve LlamaIndex ile uygulama geliştirme
GPU kapasitesi, işletim yükü ve yetkinlik ihtiyacı
Hibrit mimari: hassas veri içeride, genel işler bulutta
Karşılaştırma: Yönetilen API ile kurum içi model TCO

Modül 4

Mimari Karar Simülasyonu ve Kapanış

Çoklu model stratejisi ve model yönlendirme katmanı
Simülasyon: Üç kurum profili için platform önerisi
Mimari karar kaydı (ADR) ve yönetim sunumu
Grup sunumları ve kolaylaştırıcı geri bildirimi
Eğitim değerlendirmesi ve interaktif Soru-Cevap
Sertifika takdimi ve karşılaştırma matrisinin paylaşımı

Eğitim Kazanımları

Katmanlı Mimari — Yapay zeka teknoloji yığınını katmanlarına ayırarak her katman için doğru platform sorusunu sorabileceksiniz.
Model Seçimi — Kapalı ve açık ağırlıklı model ailelerini yetenek, lisans ve Türkçe performans açısından kıyaslayabileceksiniz.
Bulut Platformları — Azure AI Foundry, Amazon Bedrock ve Vertex AI'ın güçlü yanlarını ve sınırlarını karşılaştırabileceksiniz.
Veri Platformları — Databricks ve Snowflake üzerindeki yapay zeka yeteneklerinin hangi senaryolarda öne çıktığını belirleyebileceksiniz.
Kurumsal Asistanlar — Microsoft 365 Copilot, Gemini ve ChatGPT Enterprise gibi asistanları kurum ihtiyacına göre değerlendirebileceksiniz.
Açık Kaynak Seçenek — vLLM, Ollama ve Hugging Face tabanlı kurum içi seçeneklerin maliyet ve işletim yükünü analiz edebileceksiniz.
Maliyet ve Bağımlılık — Toplam sahip olma maliyetini ve tedarikçi bağımlılığını çoklu model stratejisiyle birlikte hesaplayabileceksiniz.
Mimari Karar — Kurumunuz için gerekçeli, ağırlıklı matrise dayanan bir platform önerisi ve mimari karar kaydı hazırlayacaksınız.

Kimler İçin Uygundur?

BT ve kurumsal mimarlar
proje ve ürün yöneticileri
yapay zeka mükemmeliyet merkezi ekipleri
teknoloji strateji birimleri ile platform kararı veren BT yöneticileri.

Sıkça Sorulan Sorular

Yapay Zeka Platformları Karşılaştırması Eğitimi kimler için uygundur?

Program; BT ve kurumsal mimarlar, proje ve ürün yöneticileri, yapay zeka mükemmeliyet merkezi ekipleri, teknoloji strateji birimleri ile yapay zeka platform kararında yer alan BT yöneticileri için tasarlanmıştır.

Eğitim ne kadar sürer ve hangi platformları kapsar?

Eğitim 2 tam gün ve 8 modülden oluşur. Azure AI Foundry, Amazon Bedrock, Vertex AI, Databricks, Snowflake Cortex AI, Microsoft 365 Copilot, ChatGPT Enterprise ve vLLM ile Ollama gibi açık kaynak seçenekler ele alınır.

Eğitim belirli bir sağlayıcıyı mı öneriyor?

Hayır. Program tarafsız bir karşılaştırma çerçevesi sunar. Platformlar aynı senaryo ve ortak ölçütlerle incelenir; doğru seçimin kurumun verisine, güvenlik gereksinimlerine, yetkinliğine ve bütçesine bağlı olduğu gösterilir.

Platformlar hızla değişiyor, içerik güncel mi?

Evet. Platform yetenekleri ve fiyatlandırma sık değiştiği için içerik her eğitim öncesinde güncellenir. Katılımcılara ayrıca değişikliklerden bağımsız kullanılabilecek kalıcı bir değerlendirme yöntemi kazandırılır.

Kodlama bilgisi gerekli mi, sertifika veriliyor mu?

Kodlama bilgisi gerekmez; demolar eğitmen tarafından yapılır. Programı tamamlayan katılımcılar Digital Vizyon Akademi sertifikası ve kuruma uyarlanabilir karşılaştırma matrisini alır.

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 PLATFORMLARI KARŞILAŞTIRMASI EĞİTİMİ