Mühendisler için Üretken Yapay Zeka Kullanımı Eğitimi

Mühendisler için Üretken Yapay Zekanın Kullanımı Eğitimi, makine mühendisleri ve sanayi profesyonellerinin üretken yapay zekanın sunduğu yenilikçi çözümleri keşfetmelerini ve bu teknolojileri kendi iş süreçlerine entegre edebilmelerini sağlamayı amaçlamaktadır. Katılımcılar, yapay zekanın temellerinden başlayarak, büyük dil modellerinin (LLM) çalışma prensiplerini, etkili prompt mühendisliğini ve ChatGPT gibi araçların kullanımını öğrenerek, üretim süreçlerinin otomasyonu, öngörücü bakım, veri analizi ve stratejik planlama gibi alanlarda verimliliği artıracak uygulamalara adım atacaklardır. Bu eğitimle, mühendislerin dijital dönüşüm yolculuğunda daha rekabetçi ve inovatif çözümler geliştirmelerine öncülük ederek, ülkemizdeki sanayi ve üretim sektörünün geleceğine yön verecek bir kaynak oluşturması hedeflenmektedir.

Ders-1 (2 Saat)
- Giriş ve Temel Kavramlar
- Yapay zekanın ve büyük dil modellerinin (LLM) genel tanıtımı
- Yapay zekanın tarihçesi ve evrimi
- Makine mühendisliği ve imalat sektöründe dijital dönüşümün önemi
- Eğitim hedeflerinin ve programın tanıtılması
Ders-2 (2 Saat)
- ChatGPT ve LLM’lerin Temel İşleyişi
- ChatGPT ve benzeri LLM’lerin çalışma prensipleri
- Model mimarisi, eğitim süreci ve veri tabanı yapısı
- Doğal dil üretimi, bağlam anlama ve esneklik
- Etik, veri gizliliği ve sorumluluk konuları
Ders 3 (2 Saat)
- Prompt Mühendisliğine Giriş
- Prompt nedir? Neden önemlidir?
- İyi prompt yazımının temel ilkeleri: netlik, bağlam, spesifiklik
- En iyi uygulama örnekleri ve yazım ipuçları
- Sık yapılan hatalar ve düzeltme stratejileri
Ders 4 (2 Saat)
- ChatGPT ile Etkileşim – Uygulamalı Çalışmalar
- Etkili prompt örneklerinin oluşturulması
- Gerçek zamanlı örnekler üzerinde interaktif uygulamalar
- Model çıktılarının değerlendirilmesi ve iyileştirme çalışmaları
- Katılımcıların kendi promptlarını test etmesi
Ders 5 (2 Saat)
- Üretim Süreçlerinin Otomasyonu ve Sensör Verileri Analizi
- Endüstride otomasyonun dijital dönüşümdeki yeri
- Üretim hattı sensör verileri üzerinden arıza öngörüsü
- Örnek veri seti üzerinden prompt uygulamaları
- Anomali tespiti ve öngörücü bakım stratejilerinin tartışılması
Ders 6 (2 Saat)
- Öngörücü Bakım Sistemleri ve Kalite Kontrol
- Geçmiş bakım kayıtları ve sensör verilerinin entegrasyonu
- Proaktif bakım stratejileri ve teknikleri
- Uygulamalı örnekler: Bakım talimatları ve süreç iyileştirme
- Tartışma: Arıza risklerini minimize etmede AI’nın rolü
Ders 7 (2 Saat)
- Tedarik Zinciri ve Enerji Yönetimi Uygulamaları
- Tedarik zinciri optimizasyonu, stok yönetimi ve dağıtım süreçlerinde AI kullanımı
- Enerji verimliliği ve atık yönetimi: Verimlilik artışı stratejileri
- Örnek prompt uygulamaları ve interaktif vaka tartışmaları
- Grup çalışması: Stratejik çözüm önerileri
Ders 8 (2 Saat)
- Robotik, IoT ve Dijital İkiz Uygulamaları
- Endüstriyel robotik sistemler, IoT ve sensör ağları entegrasyonu
- Dijital ikiz kavramı ve simülasyon uygulamaları
- İleri düzey prompt örnekleri: Robot kontrolü, dijital ikiz simülasyonları
- Uygulamalı örneklerle çalışma
Ders 9 (2 Saat)
- Stratejik Planlama ve Sürekli İyileştirme (Kaizen)
- AI destekli stratejik karar alma süreçleri
- Sürekli iyileştirme kültürü: Kaizen yaklaşımı
- Proaktif bakım, verimlilik artırıcı öneriler ve risk yönetimi
- Interaktif tartışmalar ve örnek senaryolar
Ders 10 (2 Saat)
- Genel Değerlendirme, Soru-Cevap ve Proje Sunumları
- Eğitim boyunca öğrenilen temel kavramların ve tekniklerin gözden geçirilmesi
- Katılımcıların oluşturduğu projelerinin sunumu (isteğe bağlı)
- Soru-cevap oturumu ve genel değerlendirme
- Eğitimden alınan geri bildirimlerin paylaşılması
Sertifika Sınavı (2 saat)

Makine mühendisliği ve endüstri mühendisliği alanında çalışan profesyoneller, üretim otomasyonu, öngörücü bakım, veri analizi ve dijital dönüşüm süreçlerine ilgi duyan sanayi yöneticileri ve teknisyenleri için tasarlanmıştır.
Ayrıca, yapay zeka teknolojileri, büyük dil modelleri ve üretken yapay zekanın uygulamalarını öğrenmek isteyen Ar-Ge uzmanları, inovasyon ekibi üyeleri ve üniversite öğrencileri de katılabilir.
Eğitim, farklı bilgi seviyelerine hitap ederek, temel kavramlardan ileri düzey uygulamalara kadar geniş bir yelpazede bilgi sunmayı hedeflemektedir.

Dr. Öğr. Üyesi Gökçe Mehmet AY-ESOGÜ MMF-Makina Mühendisliği Bölümü

Program sonunda yapılan online sınavda başarı gösteren ve yüzde 80 katılım şartını sağlayan katılımcılara Eskişehir Osmangazi Üniversitesi onaylı Sertifika verilecektir.

Sertifikalar E-devlet üzerinden sorgulanabilmektedir.

Örnek sertifikayı incelemek için burayı tıklayın.

1) Banka hesabına Havale/EFT
2) Kredi kartıyla tüm kartlara tek çekim

Eğitimde ele alınan kavramlar; örnek prompt yazımı ve vaka senaryoları üzerinden sorular olacak ayrıca eğitmenimizin prompt yazımı hakkındaki kitabı dijital olarak katılımcılara verilecektir.

Online Eğitim

07/04/2025-

07/05/2025

20 Saat

Ön başvuru sürecinde

3500₺ (KDV Dahil)

ESOGÜSEM Uzaktan Eğitim Sistemi

Ön Başvuru için tıklayın

Ön Başvuru Formu

Eksik bilgi girilmesi halinde kayıt işleminiz gerçekleşmez. (*) ile işaretli tüm alanlar doldurulması gereken zorunlu alanlardır.

Tc Kimlik No (*)
Ad (*)
Soyad (*)
Doğum Tarihi (*)
Cinsiyet (*)
Mezuniyet Durumu (*)
Meslek
E-posta Adresi (*)
Mobil Telefon No (*)
Eklemek İstedikleriniz
Aydınlatma Metnini Okudum ve Anladım. 6698 Sayılı Kişisel Verilerin Korunması Mevzuatı Uyarınca Hazırlanan Sürekli Eğitim Merkezi Katılımcı Aydınlatma Metnine ulaşmak için tıklayınız.
Üniversite ve eğitim programlarını tanıtmak amacıyla katılımcı olarak bana ait görsel ve işitsel kayıtlarımın http://esogusem.ogu.edu.tr ve www.ogu.edu.tr internet adreslerinde ve üniversite ile Sürekli Eğitim Merkezi’nin sosyal medya hesaplarında yayınlanmasına
Açık rıza veriyorumAçık rıza vermiyorum
Güvenlik Sorusu (*) 8 + 5 = ?

ESOGÜSEM
ESKİŞEHİR OSMANGAZİ ÜNİVERSİTESİ
SÜREKLİ EĞİTİM MERKEZİ