Bu eğitim, yapay zekâ çağında yazılım geliştirmenin nasıl değiştiğini ve geliştiricinin yeni rolünün neye dönüştüğünü yalın bir çerçevede ele alır. Kod yazmaktan çok, yapay zekâyı yönlendirme, problemleri doğru bölme, bağlamı yönetme ve çıktıyı denetleme becerilerinin önemini AYBED (DACVA) modeli üzerinden açıklar. Amaç, geliştiricilerin bu yeni düzende değer üreten pozisyona nasıl geçebileceğini somut biçimde göstermektir.
Eğitimin Amacı
Bu eğitimin amacı, yapay zekâ ile çalışan geliştiricinin yeni rolünü netleştirmek ve AYBED (DACVA) modelindeki temel becerilerin neden kritik hâle geldiğini göstermektir. Katılımcılar, yazılım üretiminde yapay zekâyı nasıl yönlendireceklerini, problemleri doğru şekilde ayrıştırıp bağlamı yöneteceklerini ve üretilen çıktıyı etkin biçimde denetleyerek gerçek değer üretecek duruma gelmeyi öğrenir.
Eğitimin İçeriği
- Yapay Zeka Çağında Yazılım
- Yapay zekânın kod üretimindeki hız ve örnek uyarlama becerisi
- Büyük bağlam, mimari bütünlük ve orijinal çözümlerde yaşanan sınırlılıklar
- “Kod yazan geliştirici”den “yapay zekâyı yöneten geliştirici”ye geçiş
- Az insan–çok makine modelinin yazılım üretimine etkisi
- Geliştiricinin rolü: problemi bölmek, bağlamı hazırlamak, çıktıyı denetlemek
- AI destekli üretimde değer üreten beceri setinin çerçevesi
- A – Ayrıştırma (Decomposition)
- Problemin küçük ve net parçalara ayrılması
- LLM’lerin bölünmüş görevlerde neden daha yüksek doğruluk verdiği
- Hedef–çıktı sınırının geliştirici tarafından belirlenmesi
- Modüllere ayırma için basit ve uygulanabilir yaklaşımlar
- Y – Yapılandırma (Architecture)
- Mimari düşünmenin AI çağında kazandığı yeni rol
- Parçaların nasıl birleşeceğine insanın karar vermesi
- Yapısal bütünlük ve modüler tasarımın önemi
- AI’nın parça üreten; geliştiricinin ise bütün oluşturan konumda olması
- B – Bağlam Yönetimi (Context Management)
- LLM’lerin temel zayıflığı: bağlam kayması ve bağlam yetersizliği
- Kod, örnek, gereksinim ve kısıtların doğru anda doğru yere verilmesi
- Bağlam hazırlamanın geliştirici için kritik önemi
- Basit bağlam yönetimi teknikleri
- E – Entegrasyon
- AI’nın ürettiği parçaların bir araya getirilmesi ve uyumsuzlukların giderilmesi
- Tutarlılık sorunlarının insan gözetimiyle çözülmesi
- “Yapıştırıcı kod” katmanının yükselen önemi
- Modüllerin tek bir yapıda bütünleşmesi için temel kontrol noktaları
- D – Doğrulama
- AI çıktısının test edilmesi ve riskli üretimlerin tespiti
- Basit doğrulama ve test harness yaklaşımı
- Tutarsızlık ve hallucination yönetimi
- Geliştiricinin ana rolü: güvenilir son çıktı üretimini sağlamak
Kazanımlar
- Yapay zekâ çağında geliştirici rolünün nasıl değiştiğini net biçimde anlama
- AYBED (DACVA) modelinin gerektirdiği beş temel beceriyi tanıma
- Problemi bölme, bağlam hazırlama ve mimari düşünme becerilerini güçlendirme
- AI’nın ürettiği çıktıları entegre etme ve doğrulama yaklaşımı geliştirme
- Az insan–çok makine düzeninde değer üreten noktaları ayırt edebilme
- Yapay zekâ ile çalışırken güvenilir sonuç üretme becerisini artırma
- Yeni nesil geliştirici rolü için kişisel gelişim alanlarını belirleme
Kimler Katılmalı?
- Yazılım geliştiriciler
- Kıdemli geliştirici ve teknik liderler
- Yazılım mimarisiyle ilgilenen veya bu alana yönelmek isteyenler
- Yapay zekâ destekli geliştirme süreçlerinde rol almak isteyen ekip üyeleri
- Kod yazmanın ötesine geçip yapay zekâyı yöneten rolü üstlenmek isteyen profesyoneller
Eğitim Süresi ve Formatı
- Süre: 1 tam gün
- Format: Anlatım, örnekler ve kısa uygulamalarla ilerleyen etkileşimli oturum
- Yöntem: AYBED (DACVA) modelinin çerçeve anlatımı, örnek senaryolar ve geliştirici odaklı tartışmalar
- Uygulama: Kurum içi yüz yüze veya çevrim içi olarak gerçekleştirilebilir