Yapay Zeka ve Güvenlik Eğitimi | Kurumsal Risk Yönetimi
Yapay zeka kullanımında veri ve bilgi güvenliğini sağlar
KVKK, regülasyon ve kurumsal politika risklerini azaltır
Güvenli prompt, erişim ve kullanım standartları oluşturur
Kurum içinde kontrollü ve güvenli AI kullanımını mümkün kılar
Yapay Zeka ile Güvenlik Paketi, kurumların yapay zekâyı güvenli, regülasyonlara uyumlu ve veri koruma ilkelerine uygun şekilde kullanmaları için çerçeve sunan, birbirini tamamlayan 2 eğitimden oluşan bir programdır.Program, “Yasal risk alabilir miyiz?” bariyerini adresleyerek; KVKK ve GDPR uyumu, yapay zekâ kullanım politikaları, risk yönetimi, data governance ve AI governance yapılarının nasıl tasarlanacağını somut örneklerle ele alır. İçerik, sektör, regülasyon seviyesi ve kurumun olgunluk düzeyine göre özelleştirilebilir.
- Hukuk ve uyum ekipleri
- Bilgi güvenliği ve siber güvenlik ekipleri
- Yönetişim, risk ve iç denetim birimleri
- CIO, CTO ve teknoloji liderleri
- Veri yönetişimi (data governance) ve analitikten sorumlu yöneticiler
KVKK, GDPR ve global yapay zekâ regülasyonlarının etkileri
Yapay zekâ kullanımının veri koruma mevzuatına getirdiği yeni gereklilikleri özetler.Farklı kullanım senaryoları için risk seviyelerini (düşük/orta/yüksek) çerçeveler.
Yapay zekâ kullanımının veri koruma mevzuatına getirdiği yeni gereklilikleri özetler.
Farklı kullanım senaryoları için risk seviyelerini (düşük/orta/yüksek) çerçeveler.
Kişisel veri, hassas veri, anonimleştirme ve minimizasyon prensipleri
Hangi verinin “kişisel” ve “hassas” sayıldığını netleştirir.Anonimleştirme ve veri minimizasyonu için temel prensip ve örnekler sunar.
Hangi verinin “kişisel” ve “hassas” sayıldığını netleştirir.
Anonimleştirme ve veri minimizasyonu için temel prensip ve örnekler sunar.
Yapay zekâ kullanımına yönelik kurum içi politika, izin mekanizması ve sınırlar
Çalışanların yapay zekâ araçlarını nasıl, nerede, hangi sınırlar içinde kullanabileceğini tanımlar.Onay süreçleri ve istisna yönetimi için basit bir politika çerçevesi oluşturur.
Çalışanların yapay zekâ araçlarını nasıl, nerede, hangi sınırlar içinde kullanabileceğini tanımlar.
Onay süreçleri ve istisna yönetimi için basit bir politika çerçevesi oluşturur.
Model seçimi, veri işleme ve içerik üretiminde hukuki uyum çerçevesi
Üçüncü parti modellerle çalışırken sözleşme, veri işleyen–veri sorumlusu ilişkilerini ele alır.Üretilen içeriğin (metin, görsel, kod vb.) telif, sorumluluk ve doğrulama boyutunu tartışır.
Üçüncü parti modellerle çalışırken sözleşme, veri işleyen–veri sorumlusu ilişkilerini ele alır.
Üretilen içeriğin (metin, görsel, kod vb.) telif, sorumluluk ve doğrulama boyutunu tartışır.
Riskli kullanım senaryoları: çalışan verisi, müşteri bilgisi, gizli dokümanlar
Bu tür verilerin yapay zekâ sistemlerine aktarılması durumunda ortaya çıkabilecek riskleri örneklendirir.“Kesinlikle girilmemesi gereken veriler” ve “ek kontrol gerektiren veriler” için pratik rehber sunar.
Bu tür verilerin yapay zekâ sistemlerine aktarılması durumunda ortaya çıkabilecek riskleri örneklendirir.
“Kesinlikle girilmemesi gereken veriler” ve “ek kontrol gerektiren veriler” için pratik rehber sunar.
Kurum içi yapay zekâ kullanımında “do & don’t” rehberi ve uygulama ilkeleri
Çalışanlara yönelik basit “yapılacaklar / yapılmayacaklar” listesini netleştirir.Farklı fonksiyonlar için (İK, hukuk, pazarlama vb.) örnek kullanım sınırları sağlar.
Çalışanlara yönelik basit “yapılacaklar / yapılmayacaklar” listesini netleştirir.
Farklı fonksiyonlar için (İK, hukuk, pazarlama vb.) örnek kullanım sınırları sağlar.
Yapay zekâ projelerinde risk türleri: güvenlik, gizlilik, operasyonel ve etik riskler
Farklı risk kategorilerini (security, privacy, bias, reputational risk) ayrıştırır.Kurumun risk iştahına göre önceliklendirme mantığını oluşturur.
Farklı risk kategorilerini (security, privacy, bias, reputational risk) ayrıştırır.
Kurumun risk iştahına göre önceliklendirme mantığını oluşturur.
Data governance yapısı: veri sınıflandırma, sahiplik (ownership) ve erişim yönetimi
Verinin gizlilik ve kritikiyet seviyesine göre sınıflandırılmasını ele alır.Veri sahibi (data owner), veri sorumlusu ve erişim yetkisi modelini netleştirir.
Verinin gizlilik ve kritikiyet seviyesine göre sınıflandırılmasını ele alır.
Veri sahibi (data owner), veri sorumlusu ve erişim yetkisi modelini netleştirir.
Model güvenliği: prompt injection, veri sızıntısı, sahte içerik (deepfake) riskleri
Prompt injection, veri sızıntısı ve manipülasyon risklerinin tipik örneklerini gösterir.Bu riskleri azaltmak için teknik ve prosedürel kontrol noktalarını tartışır.
Prompt injection, veri sızıntısı ve manipülasyon risklerinin tipik örneklerini gösterir.
Bu riskleri azaltmak için teknik ve prosedürel kontrol noktalarını tartışır.
Kontrol katmanları: erişim izinleri, izleme, audit trail, logging & tam izlenebilirlik
Kim, ne zaman, hangi veriye, hangi amaçla erişti sorusunu cevaplayacak iz kayıtlarını çerçeveler.Yetki yönetimi, rol bazlı erişim ve denetlenebilirlik için temel gereksinimleri ortaya koyar.
Kim, ne zaman, hangi veriye, hangi amaçla erişti sorusunu cevaplayacak iz kayıtlarını çerçeveler.
Yetki yönetimi, rol bazlı erişim ve denetlenebilirlik için temel gereksinimleri ortaya koyar.
Güvenlik çerçeveleri: NIST AI Risk Framework, ISO 42001, AB AI Act uyum adımları
Kurumların referans alabileceği ana çerçeveleri üst düzeyde tanıtır.Bu çerçeveleri kurumun mevcut bilgi güvenliği ve risk yönetimi yapısıyla hizalamanın yollarını özetler.
Kurumların referans alabileceği ana çerçeveleri üst düzeyde tanıtır.
Bu çerçeveleri kurumun mevcut bilgi güvenliği ve risk yönetimi yapısıyla hizalamanın yollarını özetler.
Yapay zekâ uyum yol haritası: keşif → risk analizi → kontrol mekanizması → sürekli izleme
Yeni veya mevcut yapay zekâ projeleri için uygulanabilir uyum ve risk yönetimi adımlarını sıralar.“Bir kere değil, sürekli uyum” için izleme ve periyodik gözden geçirme döngüsünü tarif eder.
Yeni veya mevcut yapay zekâ projeleri için uygulanabilir uyum ve risk yönetimi adımlarını sıralar.
“Bir kere değil, sürekli uyum” için izleme ve periyodik gözden geçirme döngüsünü tarif eder.
Eğitmenlerimiz
Enes Aydın
AI Engineer
Enes Aydın, yapay zeka ve büyük dil modelleri (LLM) alanında derin uzmanlığa sahip bir mühendistir. Özellikle kurumsal ölçekte yapay zeka sistemlerinin geliştirilmesi, veri güvenliği, gizlilik ve ölçeklenebilirlik odaklı çözümler konusunda deneyimlidir.AWS Cloud, Python, HuggingFace ve LangChain gibi teknolojilerde güçlü bir pratik bilgiye sahiptir. Ayrıca SAP Young Professionals Programı mezunu olan Enes, sektörde edindiği uluslararası bakış açısını uygulamalı projeler ve eğitimlerle pekiştirmiştir. 2024 yılında düzenlediği “Uygulamalı Örneklerle Yapay Zeka” webinarı gibi etkinliklerde, teknik bilgiyi anlaşılır ve uygulanabilir şekilde aktarabilme yeteneğini kanıtlamıştır. Hem teknik uzmanlığı hem de eğitmenlik deneyimi sayesinde, Enes Aydın kurumların yapay zekâ projelerini başarıyla hayata geçirmelerine rehberlik edebilecek güçlü bir partnerdir.
Ersin Aksoy
CEO, AI Expert
Ersin Aksoy, yapay zekâ ve yazılım geliştirme alanında 15 yılı aşkın deneyime sahip bir mühendistir. Güçlü akademik altyapısını makine öğrenimi, doğal dil işleme, zaman serisi analizi ve büyük veri teknolojileri üzerine derin teknik uzmanlıkla birleştirmektedir.Kariyerine Java geliştiricisi olarak başlamış; zamanla sistem mimarisi, veri yapıları ve teknik proje yönetimi konularında yetkinlik kazanmıştır. TÜİK’te 12 yılı aşkın süre kıdemli uzman ve proje teknik yöneticisi rollerinde büyük ölçekli bilişim projelerine liderlik etmiş, ardından Innova’da Yapay Zekâ Geliştirme Eksperi ve Head of AI pozisyonlarında kurumsal yapay zekâ stratejilerinin hayata geçirilmesinde aktif rol almıştır.Hâlen Executive & AI Expert olarak yapay zekâ tabanlı ürün ve hizmetlerin geliştirilmesine liderlik etmekte; serbest projelerinde ise makine öğrenimi, zaman serisi analizi, veri bilimi, büyük veri mimarileri ve yazılım/sistem mimarisi alanlarında çözümler üretmektedir.
İlgili Paketler
Ekibinize uygun olabilecek diğer kurumsal yapay zeka eğitim paketlerini de inceleyin.
Beyaz Yaka için Yapay Zeka Eğitimi | Kurumsal Verimlilik
Beyaz yaka ekipler için yapay zeka ile hız, raporlama, analiz ve karar alma yetkinliklerini geliştiren uygulamalı kurumsal eğitim paketi.
Paketi İnceleİK için Yapay Zeka Eğitimi | Performans ve OKR Yönetimi
İnsan kaynakları ekipleri için yapay zeka destekli işe alım, aday değerlendirme, performans, OKR ve çalışan deneyimi eğitimi.
Paketi İnceleOperasyon ve Süreçler için Yapay Zeka Eğitimi | Kurumsal
Operasyon ekipleri için yapay zeka ile süreç analizi, otomasyon, verimlilik artışı ve karar destek sistemleri odaklı eğitim paketi.
Paketi İnceleBaşarı Hikayeleri
Partnerlerimizin işe yerleştirme ve yetenek dönüşüm hikayeleri
Amadeus ile Mühendislik Yetkinliklerinde Ölçeklenebilir Artış: 7 Kurumsal Eğitim, 78 Saat, %5,3 Öğrenme Artışı
Amadeus mühendislik ekipleri için tasarlanan; mimari karar alma, kalite, platform yetkinlikleri, event-driven sistemler ve yapay zeka başlıklarında ortak standart oluşturan, 7 eğitim ve 78 saatlik yüz yüze kurumsal programın başarı hikayesi.
Jotform ile Customer & Technical Support Bootcamp: Yetenek Keşfinden İşe Alıma Uzanan Program
Jotform ile birlikte hayata geçirilen 4 haftalık online Customer & Technical Support Bootcamp; 759 başvurudan 67 katılımcıya ulaşan, program sonunda 24 yeni işe alımla sonuçlanan kapsamlı bir yetenek keşfi ve geliştirme programının başarı hikayesi.
Grant Thornton ile 21 Saatlik Çift Odaklı Kurumsal Program
Grant Thornton, aynı dönemde iki kritik hedefi tek bir program altında ele aldı: üst yönetimin yapay zekayı strateji–ROI–regülasyon ekseninde değerlendirebilmesi ve yazılım ekibinin kod kalitesi–güvenliğinin güçlendirilmesi.
sahibinden.com ile Veri Odaklı Kararlar için Uygulamalı ML Eğitimi
sahibinden.com, Patika.dev ile 30 saatlik yüz yüze uygulamalı ML eğitimi gerçekleştirdi. Tahminleme, anomali tespiti, segmentasyon ve MLOps odağındaki program 4,8/5 memnuniyet skoru elde etti.
ValuePlus ile Python ve Veri Analizi Eğitimi
ValuePlus, 50 saatlik özel Python eğitim programıyla 15 kişilik teknik analiz kadrosuna sıfırdan ileri düzey Python becerisi kazandırdı. Süreç otomasyonu sayesinde veri analiz verimliliğinde ciddi artış sağlandı.
Eksim Holding'de Veri Analizinden Tahmine: Yetkinlik Dönüşüm Yolculuğu
Eksim Holding'in analitik farkındalığı artırmak, istatistik ve predictive analytics tarafında derinleşmek ve ekiplerin analitik düşünme biçimini güçlendirmek için tasarlanan 24 saatlik hibrit programın başarı hikayesi.
Doğru yeteneği bulmaktan ekibinizi dönüştürmeye kadar yanınızdayız
İşe alım, işe yerleştirme ve kurumsal Skillcamp eğitimleriyle 500+ şirketin İK çözüm ortağıyız.
Bu eğitimler Skillcamp by Patika.dev tarafından verilmektedir.