Yapay Zeka Ürün Yönetimi Eğitim Programı

Bu eğitim, katılımcılara yapay zekâ ve ürün yönetimi alanında hem stratejik hem de uygulamalı yetkinlikler kazandırmak üzere tasarlanmıştır. Program, yapay zekânın temel prensiplerinden başlayarak, fırsat belirleme ve doğrulama, strateji oluşturma, ürün geliştirme, test ve iyileştirme döngülerine kadar tüm süreci kapsar.

İçerik; Generative AI, Machine Learning, Computer Vision, NLP gibi teknolojilerin gerçek dünya senaryolarındaki kullanımını, etik ve yasal uyum gerekliliklerini, kullanıcı deneyimi tasarımını, MLOps/LLMOps süreçlerini ve AI-first ürün stratejilerini uygulamalı örnekler ve interaktif çalışmalar üzerinden aktarır.

Katılımcılar, farklı sektörlerden vaka analizleri, kavram eşleştirme egzersizleri, AI Canvas planlama çalışmaları, PRD oluşturma, MVP’den lansmana ürün versiyonlama, test planlama ve aksiyon planı geliştirme gibi uygulamalarla, gerçek bir yapay zekâ ürününü sıfırdan hayata geçirme deneyimi kazanırlar.

Eğitim sonunda, yalnızca yapay zekânın ürünleri dönüştürme gücünü kavramakla kalmayacak; aynı zamanda en iyi sonuçları elde etmek için yapay zekâ stratejilerini, teknolojilerini ve ekiplerini iş hedeflerinize ve organizasyon yapınıza entegre edebilecek bilgi ve beceriye sahip olacaksınız.

‍

Bu eğitim; yapay zekâ odaklı ürün geliştirme, strateji ve yönetim becerilerini geliştirmek isteyen herkes için tasarlanmıştır.

Özellikle:

• Ürün yöneticileri ve ürün yönetimi alanında kariyer yapmayı hedefleyen profesyoneller
  
  
• Yapay zekâ ürünleri tasarlamak, geliştirmek veya yönetmek isteyen girişimciler ve inovasyon liderleri
  
  
• YZ ekipleri kurma sürecinde olan yöneticiler ve proje liderleri
  
  
• Teknik ekiplerle iş birliği yaparak YZ projelerini yönetecek stratejik roller
  
  
• Veri bilimi, UX tasarım, yazılım geliştirme gibi alanlarda çalışıp YZ projelerine katkıda bulunmak isteyen uzmanlar
  
  

Katılımcılar, ister teknik ister stratejik rolde olsun, bu eğitimde edindikleri bilgi ve becerilerle yapay zekâ teknolojilerini gerçek dünya senaryolarına entegre etme, fırsatları doğru değerlendirme ve ürün geliştirme süreçlerini uçtan uca yönetme yetkinliğine ulaşacaklardır.

‍

• Yapay zekâ teknolojileri (Generative AI, Machine Learning, Computer Vision, NLP vb.) ile ürün yönetimi arasındaki ilişkiyi derinlemesine anlama
• Gerçek dünya senaryolarında YZ fırsatlarını belirleme ve doğrulama yöntemlerini uygulama
• AI-first ve AI-destekli ürün stratejileri oluşturma ve iş hedefleriyle uyumlu hale getirme
• PRD hazırlama, MVP’den lansmana kadar ürün versiyonlama ve geliştirme sürecini yönetme
• Veri toplama, model geliştirme, MLOps/LLMOps süreçleri ve kalite ölçüm tekniklerinde yetkinlik kazanma
• Etik, önyargı, şeffaflık ve yasal uyum konularında bilinçli kararlar alma
• YZ ürünleri için test planları (fonksiyonel, performans, bias, kullanıcı kabul, A/B testleri) tasarlama ve yürütme
• Ekipler arası iş birliği, kullanıcı deneyimi tasarımı ve sürekli iyileştirme kültürünü YZ projelerine entegre etme
• Stratejik ve teknik açıdan en iyi sonuçları elde etmek için YZ ekiplerini etkin bir şekilde yönetme

Temel Yapay Zeka Bilgisi:

• Makine öğrenimi, doğal dil işleme ve nöral ağlar gibi temel yapay zeka kavramlarına aşinalık.
• Temel düzeyde teorik bilgi veya pratik deneyim.‍

‍Ürün Yönetimi ve Geliştirme Deneyimi:

• Ürün yönetimi veya geliştirme alanında en az bir yıl deneyim.
• Ürün yaşam döngüsü, kullanıcı deneyimi tasarımı ve strateji geliştirme konularında bilgi sahibi olma.

Teknik ve Analitik Yetenekler:

• Veri analizi ve problem çözme konularında güçlü teknik ve analitik yetenekler.
• Python veya R gibi programlama dillerine aşinalık tercih edilir.

‍

1. Ders

Yapay Zeka Temeline Giriş ve Ürün Yönetimi

• Video Ders İçeriği:
  
  • Yapay zekânın temelleri, türleri ve ana teknolojileri tanıtılır; ürün yönetimi ile olan ilişkisi, etik ve sorumlu YZ uygulamaları, başarılı örnekler ve ürün yöneticisinin rolü ele alınır. Ayrıca veri yönetimi, model geliştirme süreçleri ve organizasyonel hazırlık gibi konularla AI odaklı ürün yönetimine giriş yapılır.
    
    
• İnteraktif Ders İçeriği:
  
  • Katılımcılar, video ders içeriğini pekiştirmek için soru-cevap yapar. Farklı YZ teknolojilerini gerçek dünya uygulamalarıyla eşleştirerek kavram haritası oluşturur ve sektör bazlı kullanım örneklerini tartışır. Seçilen bir kullanıcı ihtiyacına yönelik AI çözüm önerisi geliştirip ana hatlarını grup içinde paylaşır.

Gün: 8 Kasım Cumartesi

Saat: 11.00 - 13.00

‍

‍

2. Ders

Yapay Zeka Fırsat Doğrulama ve Ürün Geliştirme Yaşam Döngüsü

• Video Ders İçeriği:
  
  • YZ fırsatlarını keşfetme, doğrulama ve önceliklendirme yöntemleri ele alınır; Generative AI ile yeni fırsat alanları tartışılır. Sektör örnekleri üzerinden fizibilite, etki ve risk değerlendirmesi yapılır. AI-first ve AI-destekli yaklaşımlar karşılaştırılır, YZ ürün geliştirme yaşam döngüsü ve MLOps/LLMOps temelleri işlenir. Ayrıca veri yönetimi, çevik metodolojiler ve kullanıcı deneyimi tasarımı gibi uygulamalı konulara giriş yapılır.

• İnteraktif Ders İçeriği:
  
  • Katılımcılar, video ders içeriğini soru-cevap ile pekiştirir. Belirli bir sektör veya ürün için kullanıcı sorunlarını ve fırsatlarını belirler. AI Canvas yöntemiyle fırsat, çözüm, veri, kullanıcı ve strateji unsurlarını yapılandırır ve gerekli veri ihtiyaçlarını tanımlar.

Gün: 15 Kasım Cumartesi

Saat: 11.00 - 13.00

‍

‍

3. Ders

Yapay Zeka Ürün Stratejisi, Metrikler ve Başarı Ölçümü

• Video Ders İçeriği:
  
  • YZ ürün stratejisinin oluşturulması, hedef kullanıcı tanımı, pazar konumlandırma ve rekabet analizi ele alınır. Stratejik planlama metrikleri (North Star Metric, OKR, KPI), kullanıcı ve model performans ölçümü, kalite testleri ve Human-in-the-Loop (HITL) ile sürekli iyileştirme süreçleri işlenir. Ayrıca hedef dengesi, ekipler arası iş birliği ve önceliklendirilmiş yol haritası geliştirme konularına odaklanılır.
    
    

• İnteraktif Ders İçeriği:
  
  • Katılımcılar, video ders içeriğini soru-cevap ile pekiştirir. Bir moda e-ticaret platformu için AI destekli chatbot senaryosu geliştirir, kullanıcı hedefleri ve başarı metriklerini belirleyerek ürün planı hazırlar. Test senaryoları tasarlayıp sonuçlara göre iyileştirme stratejileri geliştirir ve çözümlerini takım sunumlarıyla paylaşarak geri bildirim alır.

Gün: 22 Kasım Cumartesi

Saat: 11.00 - 13.00

‍

‍

4. Ders

Yapay Zeka Ürün Geliştirmesi

• Video Ders İçeriği:
  
  • Working Backwards metodolojisi ile müşteri odaklı ürün geliştirme planı hazırlanır. AI Ürün Gereksinimleri Belgesi (PRD) oluşturma, etik değerlendirme, versiyonlama ve yol haritası sunumu ele alınır. Fonksiyonel, performans ve kullanıcı kabul testleri ile LLM’e özel testler işlenir. AI Eval yöntemleri, regülasyon uyumu, güvenlik gereklilikleri, Agile uyarlamaları ve disiplinler arası ekip iş birliği konularına odaklanılır.
    
    
• İnteraktif Ders İçeriği:
  
  • Katılımcılar, video ders içeriğini soru-cevap ile pekiştirir. Gerçek kullanıcı profillerinden yola çıkarak sorunları ve AI çözüm önerilerini belirler. Kullanıcı hikayeleri, teknik gereksinimler ve kısıtlamalarla detaylı bir AI PRD hazırlar. MVP’den lansmana kadar versiyonlama planı oluşturur ve AI ürünleri için kalite, doğruluk ve kullanıcı kabulünü ölçen test planı tasarlar.

Gün: 29 Kasım Cumartesi

Saat: 11.00 - 13.00

‍

‍

5. Ders

• Video Ders İçeriği:
  
  • Synthetic data, HITL uygulamaları ve kullanıcı deneyimi tasarımıyla ürün kalitesi artırılır. Build vs Buy vs Partner kararları, yasal uyum gereklilikleri ve güven katmanları ele alınır. Generative AI ve LLM teknikleri, optimizasyon, çoklu modalite stratejileri ve MCP/embeddings entegrasyonu işlenir. LLM-as-a-Judge ile kalite kontrol, hata analizi, gerçek zamanlı izleme ve AI copilot’ların iş süreçlerine entegrasyonu üzerinde durulur.
    
    
• İnteraktif Ders İçeriği:
  
  • Katılımcılar, video ders içeriğini soru-cevap ile pekiştirir. Hayali bir yapay zekâ ürününü inceleyerek ürün özeti, teknolojiler, veri kaynakları ve kısıtlarını belirler. Ürün stratejisi, başarı metrikleri ve kullanıcı geri bildirimlerini analiz eder. Tespit edilen sorunların kök nedenlerini çıkararak teknik, stratejik ve uygulanabilir çözüm önerileri geliştirir.

Gün: 6 Aralık Cumartesi

Saat: 11.00 - 13.00