KURUMSAL EĞİTİM, YAPAY ZEKAYLA KİŞİSELLEŞTİRİLMİŞ MÜŞTERİ DENEYİMİ

EĞİTİM SÜRESİ

• • Süre: 12 Gün
  • Ders Süresi: 50 dakika
  • Eğitim Saati: 10:00 - 17:00

Her iki eğitim formatında eğitimler 50 dakika + 10 dakika moladır. 12:00-13:00 saatleri arasında 1 saat yemek arasındaki verilir. Günde toplam 6 saat eğitim verilir. 12 günlük formatta 72 saat eğitim verilmektedir.

Eğitimler uzaktan eğitim formatında tasarlanmıştır. Her eğitim için Teams linkleri gönderilir. Katılımcılar bu linklere girerek eğitimlere katılırlar. Ayrıca farklı remote çalışma araçları da eğitmen tarafından tüm katılımlara sunulur. Katılımcılar bu araçları kullanarak eğitimlere katılırlar.

Eğitim içeriğinde GitHub ve Codespace kullanılır. Katılımcılar bu platformlar üzerinden örnek projeler oluşturur ve eğitmenle birlikte eğitimlerde sorulan sorulara ve taleplere uygun içeriğe cevap verir. Katılımcılar bu araçlarla eğitimlerde sorulan sorulara ve taleplere uygun içeriğe cevap verir.

Eğitim yapay zeka destekli kendi kendine öğrenme formasyonu ile tasarlanmıştır. Katılımcılar eğitim boyunca kendi kendine öğrenme formasyonu ile eğitimlere katılırlar. Bu eğitim formatı sayesinde tüm katılımcılar gelecek tüm yaşamlarında kendilerini güncellemeye devam edebilecekler ve her türlü sorunun karşısında çözüm bulabilecekleri yeteneklere sahip olacaklardır.

YAPAY ZEKA İLE KİŞİSELLEŞTİRİLMİŞ MÜŞTERİ DENEYİMİ GELİŞTİRME

Bu eğitim, yapay zeka teknolojilerinin müşteri deneyiminde nasıl kullanılabileceğini öğretirken, KVKK uyumu, mikroservis mimarileri, Kubernetes ve Docker teknolojilerinin entegrasyonu üzerine yoğunlaşır. Eğitimde, bulut sağlayıcılarının yurtdışı sunucularında barındırılmasının riskleri ve yerel altyapılarla güvenli sistemler geliştirme yöntemleri ele alınır.

EĞİTİM HEDEFİ

Bu eğitimin temel amacı, katılımcılara yapay zeka teknolojilerinin müşteri deneyimi ve CRM sistemlerinde nasıl etkili bir şekilde kullanılacağını öğretmek, aynı zamanda KVKK uyumlu, mikroservis mimarileri ve Docker-Kubernetes altyapıları üzerinde güvenli ve ölçeklenebilir çözümler geliştirmelerini sağlamaktır. Eğitim, katılımcıları hem yasal düzenlemelere uygun bir şekilde çalışmaya hem de yerel altyapılarla güçlü ve verimli yapay zeka projeleri inşa etmeye yönlendirecek şekilde yapılandırılmıştır.

EĞİTİM SONUNDA KATILIMCILAR:

• Yapay zeka tabanlı kişiselleştirilmiş müşteri deneyimleri geliştirme becerisine sahip olacaklardır.
• KVKK ve GDPR gibi veri koruma yasalarına uygun projeler oluşturma yetkinliği kazanacaklardır.
• Mikroservis mimarisi ile yapay zeka çözümleri geliştirme ve bu çözümleri Docker ve Kubernetes ortamlarında yönetme konusunda deneyim kazanacaklardır.
• Yerel altyapılarda güvenli ve sürdürülebilir AI projeleri kurma bilgisine sahip olacaklardır.
• Bulut tabanlı çözümler yerine yerel veri merkezlerinde barındırılan altyapılarla güvenlik risklerini nasıl minimize edebileceklerini öğreneceklerdir.

EĞİTİM İÇERİĞİ

YAPAY ZEKA VE KİŞİSELLEŞTİRİLMİŞ MÜŞTERİ DENEYİMİ

• Yapay Zeka ve Müşteri Etkileşimi: Yapay zeka uygulamalarının müşteri ilişkileri yönetimindeki rolü, müşteri etkileşimlerini nasıl kişiselleştireceği ve buna nasıl adapte olabileceğimiz.
• Kişiselleştirilmiş Deneyimler: Müşteri davranışlarını anlamak, tercihlerine göre öneriler sunmak ve müşteri taleplerine hızlı tepki vermek.
• Veri Güvenliği ve Yasal Çerçeve: KVKK'nın müşteri verisi ve yapay zeka uygulamaları üzerindeki etkisi ve nasıl uyum sağlanacağı.

KVKK UYUMLULUĞU VE YASAL ÇERÇEVE

• KVKK ve GDPR İlkeleri: Müşteri verilerinin toplanması ve kullanımı hakkında yasal gereklilikler.
• Veri Yerelleştirme: Türkiye’deki veri merkezlerinde müşteri verilerinin saklanmasının önemi.
• Veri Güvenliği: Müşteri verilerinin güvenliğini sağlamak için şifreleme ve anonimleştirme yöntemlerinin uygulanması.

YAPAY ZEKA VE MÜŞTERİ İLETİŞİMİ

• Yapay Zeka Destekli Chatbotlar: WhatsApp ve diğer mesajlaşma platformları üzerinden müşteri taleplerine yanıt veren chatbotların tasarımı.
• Öneri Sistemleri ve Kişisel Ürün Tavsiyeleri: Müşterinin tercihlerine dayalı ürün öneri motorları geliştirmek ve WhatsApp üzerinden uygun fiyatlar ile ürünlerin tanıtımı.
• Sesli Yanıt Sistemleri (IVR): Yapay zeka destekli IVR sistemleri ile telefonla yapılan müşteri etkileşimlerini yönetmek.

MİKROSERVİS MİMARİLERİ VE YAPAY ZEKA ÇÖZÜMLERİ

• Mikroservis Mimarisi ile Yapay Zeka Uygulamaları: Müşteri siparişleri, stok yönetimi ve kişisel ürün önerileri gibi işlemler için mikroservis tabanlı yapay zeka çözümleri.
• Veri Yönetimi ve Orkestrasyon: Kubernetes ile uygulamaların yönetimi ve veri entegrasyonu.

WHATSAPP ÜZERİNDEN KİŞİSELLEŞTİRİLMİŞ ÜRÜN TANITIMI

• WhatsApp API Entegrasyonu: Müşterilere WhatsApp üzerinden otomatik mesajlar göndermek ve ürünleri tanıtmak için WhatsApp API kullanımı.
• Ürün Tanıtım ve Fiyatlandırma: Müşteriye ürün önerileri ve güncel fiyatlar hakkında bilgi gönderme.
• Kişiselleştirilmiş İletişim Stratejileri: Müşteriye özel promosyonlar ve kampanyalar tasarlamak.

DOCKER VE KUBERNETES İLE YAPAY ZEKA UYGULAMA DAĞITIMI

• Konteynerleştirilmiş Yapay Zeka Uygulamaları: WhatsApp entegrasyonu gibi mikroservis tabanlı çözümleri Docker ile paketleme.
• Kubernetes ile Ölçeklenebilir Yapılar: Yapay zeka ve chatbot uygulamalarının yüksek verimli çalışabilmesi için Kubernetes kullanımı.

PERFORMANS VE GÜVENLİK ÖLÇÜMLEME

• Uygulama Performansının İzlenmesi: Müşteri etkileşimlerinin etkinliğini ölçmek ve yapay zeka modellerinin performansını izlemek.
• Güvenlik ve Uyumluluk: KVKK uyumlu müşteri verisi izleme ve güvenlik önlemleri.

UYGULAMALI ATÖLYE ÇALIŞMALARI

• WhatsApp Üzerinden Chatbot ve Ürün Tanıtım Uygulaması Geliştirme:
  • WhatsApp API ile chatbot uygulaması geliştirmek.
  • Ürün öneri algoritması ve fiyat bilgilerini WhatsApp üzerinden müşterilere iletmek.
• Mikroservisler ile Müşteri Etkileşim Sistemleri Tasarımı:
  • Müşteri verilerini analiz ederek kişiselleştirilmiş ürün önerileri ve stok durumu hakkında bilgi veren sistemlerin tasarlanması.

YEREL ÇÖZÜMLER VE BULUT ALTERNATİFLERİ

• Yerel Çözümler: Türkiye'deki veri merkezlerinde güvenli ve KVKK uyumlu çözümler geliştirmek.
• Bulut ve Yerel Sistemler Arasındaki Geçiş: AWS, Azure ve Google Cloud gibi bulut sağlayıcılarından yerel altyapılara geçiş için stratejiler.

SESLİ YANIT SİSTEMLERİ İLE İLERİ SEVİYE YAPAY ZEKA ENTEGRASYONU

• Yapay Zeka Destekli Sesli Yanıt Sistemleri (IVR):
  • Müşterilere telefon üzerinden ürün tanıtımları yapmak.
  • Sesli geri bildirim ve ürün siparişi sistemleri kurmak.

WHATSAPP ENTEGRASYONU VE MÜŞTERİ İLETİŞİM SİSTEMİ PROJESİ

• Proje Geliştirme:
  • WhatsApp üzerinden müşteri sipariş bilgisi sağlama, ürün önerileri ve fiyat bilgileri göndermek.
  • Kişisel verilerin güvenliğini sağlamak ve KVKK uyumlu çözümler sunmak.

Bu eğitim, müşterilere daha etkili hizmet verecek bir yapay zeka destekli sistem geliştirmek için gerekli tüm teknik bilgileri içeriyor. Eğitim sürecinde, müşterilerin ihtiyaçlarını daha iyi anlayıp onlara özel çözümler sunabilecek güçlü araçlar ve entegrasyonlar üzerinde yoğunlaşılacaktır.

Bu eğitim, mikroservis mimarileri, yerel altyapılar, ve KVKK uyumlu veri yönetimi üzerine odaklanarak, yapay zeka tabanlı müşteri deneyimi çözümlerini tasarlamak ve güvenli bir şekilde yönetmek isteyen profesyoneller için ideal bir çözüm sunar. Eğitim, gerçek dünya uygulamaları ve en iyi yerel teknolojilerle pratik kazandırmayı hedefler.

EĞİTİM YÖNTEMİ

Bu eğitim, katılımcıların teorik bilgi edinmelerinin yanı sıra uygulamalı deneyimler kazanmalarını hedefleyen bir karışık eğitim yöntemi ile sunulacaktır. Eğitim boyunca katılımcılar, konu anlatımı, uygulamalı çalışmalara ve grup tartışmalarına dahil olacaklar, ayrıca canlı demo ve vaka analizleri üzerinden öğrendiklerini pekiştireceklerdir.

• Teorik Bilgiler ve Kavramsal Çerçeve:
  • Eğitim, yapay zeka ve CRM entegrasyonu ile ilgili temel kavramların, KVKK uyumluluğu ve yerel altyapılar üzerine gerekli yasal bilgilerle başlanacaktır.
  • Katılımcılar, veri güvenliği, mikroservis mimarisi, Docker-Kubernetes altyapısı gibi konularla ilgili teorik bilgilere sahip olacaklardır.
• Canlı Demonstrasyon ve Uygulamalı Çalışmalar:
  • Docker ve Kubernetes üzerinde AI projelerinin uygulamalı olarak kurulması sağlanacak, katılımcılar bu süreçleri birebir deneyimleyecektir.
  • Yapay zeka araçlarının kullanımı, makine öğrenmesi modelleri, doğal dil işleme (NLP) ve chatbot geliştirme örnekleri yapılacaktır.
• Grup Çalışmaları ve Vaka Analizleri:
  • Katılımcılar küçük gruplara ayrılacak ve yerel altyapılarda yapay zeka çözümleri geliştirme üzerine vaka çalışmaları yapacaklardır.
  • Her grup, KVKK uyumlu yapay zeka projeleri tasarlayacak ve sunumlarını yapacaklardır.
• Kapsamlı Çalışma ve Geri Bildirim:
  • Her katılımcı, eğitim sırasında edindiği bilgileri kendi projelerinde uygulayabilecek şekilde kişisel çalışmalar yapacaktır.
  • Eğitmenler, katılımcılara birebir geri bildirim vererek, uygulamalı çalışmalardaki sorunları çözmelerine yardımcı olacaklardır.
• İleri Düzey Tartışmalar ve Sorular:
  • Eğitim sonunda, katılımcılara yapay zeka, mikroservis mimarisi, ve yerel altyapılar ile ilgili daha derinlemesine tartışma fırsatları sunulacaktır.
  • Katılımcılar, eğitmenlere sorular sorarak konuları daha iyi pekiştireceklerdir.

Bu yöntemle, katılımcılar hem teorik bilgiyi öğrenip hem de uygulamalı deneyim kazanarak, yapay zeka projelerini yerel ve KVKK uyumlu altyapılarda başarıyla geliştirme yetkinliği kazanacaklardır.

HEDEF KİTLE

• Yazılım Geliştiriciler ve Mühendisler:
  • Yapay zeka, makine öğrenmesi ve doğal dil işleme (NLP) teknolojilerini kullanarak CRM sistemleri geliştirmek isteyen yazılım mühendisleri.
  • Docker ve Kubernetes üzerinde uygulama geliştirme ve yönetme konusunda bilgi sahibi olmak isteyen yazılım geliştiriciler.
• Sistem Yöneticileri ve DevOps Uzmanları:
  • Yerel altyapılar, Docker ve Kubernetes üzerinde çalışan yapay zeka projelerini yönetecek, uygulama dağıtım süreçlerini optimize etmek isteyen profesyoneller.
  • CI/CD süreçlerini geliştirmek ve DevOps uygulamalarını hayata geçirmek isteyen sistem yöneticileri.
• Veri Bilimcileri ve AI Uzmanları:
  • Makine öğrenmesi ve yapay zeka algoritmalarını CRM uygulamalarında kullanarak müşteri verilerini analiz etmek ve kişiselleştirilmiş hizmetler sunmak isteyen veri bilimcileri.
  • Büyük veri ve veri madenciliği teknikleri ile müşteri segmentasyonu yapmak isteyen AI uzmanları.
• Veri Güvenliği ve KVKK Uzmanları:
  • Veri güvenliği, KVKK uyumluluğu ve yerel veri yönetimi konusunda derinlemesine bilgi edinmek isteyen profesyoneller.
  • Yapay zeka projelerinin KVKK ve GDPR gibi düzenlemelere uygun şekilde nasıl geliştirileceğini öğrenmek isteyen güvenlik uzmanları.
• İş Analistleri ve CRM Yöneticileri:
  • Müşteri ilişkilerini iyileştirmek ve CRM sistemlerine yapay zeka çözümleri entegre etmek isteyen iş analistleri ve CRM yöneticileri.
  • Veri güvenliği ve KVKK uyumu ile ilgili süreçleri yöneten profesyoneller.

Bu eğitim, yenilikçi teknoloji çözümleri ile yasal uyumluluğu birleştirerek, katılımcıların yapay zeka altyapıları ve mikroservis mimarileri konusunda yetkinlik kazanmalarını sağlamak amacıyla tasarlanmıştır.

KATILIMCILARDAN BEKLENTİLERİMİZ

Bu eğitimde, katılımcıların başarılı bir şekilde ilerleyebilmesi için bazı temel beklentilerimiz bulunmaktadır:

1. Temel Yazılım Geliştirme Bilgisi: Katılımcıların, yazılım geliştirme temelleri hakkında bilgi sahibi olmaları beklenmektedir. Özellikle Docker, Kubernetes, Python ve JavaScript gibi temel teknolojiler hakkında önceki deneyimlere sahip olmaları eğitim sürecini hızlandıracaktır.
2. Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Temellerine İlgili Bilgi: Makine öğrenmesi ve yapay zeka kavramlarına dair temel bilgi, katılımcıların bu eğitimden maksimum faydayı sağlamasına yardımcı olacaktır. Eğitimde derinlemesine yapay zeka konuları ele alınacaktır, ancak temel AI ve ML bilgisi önceden edinilmiş olmalıdır.
3. Aktif Katılım ve Uygulamalı Çalışmalara Katılım: Katılımcıların eğitim süresince verilen uygulamalı çalışmalar ve örnek projelere aktif katılım göstermeleri beklenmektedir. Eğitimdeki teorik bilgiler, pratiğe dökülerek pekiştirilecektir.
4. Veri Güvenliği ve Yasal Uyumluluk Konularına Duyarlılık: KVKK, GDPR ve veri güvenliği gibi konularda duyarlılık ve yasal uyum bilgisine sahip olmaları katılımcılardan beklenen bir diğer önemli noktadır. Eğitimde yerel çözümler ve veri güvenliği üzerine önemli bilgiler verilecektir.
5. İnisiyatif ve Problem Çözme Becerisi: Katılımcılardan, eğitimde karşılaşılan teknik ve teorik sorunları çözme noktasında inisiyatif almaları ve problem çözme becerilerini kullanarak kendi projelerine entegre etme yeteneği beklenmektedir.
6. İletişim ve Takım Çalışması: Eğitimin içeriği, takım çalışmasını teşvik edici bir yapıya sahiptir. Katılımcılardan, grup çalışmaları ve ortak projelerde etkili iletişim ve işbirliği göstermeleri beklenmektedir.
7. Açık Fikirli Olma ve Yeniliklere Açıklık: Eğitimde yer alan yerel çözümler, açık kaynak araçları ve yapay zeka teknolojilerinin uygulanabilirliği üzerine açık fikirli bir yaklaşım benimsemeleri önemlidir. Katılımcıların, yeni teknolojilere ve farklı çalışma yöntemlerine karşı açık olmaları teşvik edilir.
8. Katılımcıların Eğitim Sonunda Gerçekleştireceği Uygulamalar: Eğitim sonunda katılımcıların, öğrendikleri bilgileri kendi iş süreçlerine entegre etme veya küçük projelerde uygulama yapma niyetinde olmaları beklenmektedir. Eğitim sonunda elde edilen teorik bilgilerin pratiğe dökülmesi, katılımcıların uygulamalı deneyim kazanmalarını sağlayacaktır.