Eğitim Hakkında
Bu ileri seviye uzmanlık programı, birbiriyle ilişkili yüzlerce veya binlerce zaman serisi değişkeninin Bu ileri seviye atölye programı, basit, komut-cevap odaklı chatbot'ların ötesine geçerek, kullanıcılarla doğal, akıcı ve anlamlı diyaloglar kurabilen sofistike konuşma arayüzleri (chat & voice) tasarlama ve geliştirme sanatına odaklanır. Program, bir konuşma deneyiminin temelindeki psikolojik ve dilbilimsel prensiplerden başlayarak, bir yapay zekâ karakteri (persona) yaratma, karmaşık diyalog akışlarını modelleme ve en önemlisi, işler ters gittiğinde bile diyaloğu zarif bir şekilde yönetme (hata onarımı) gibi kritik yetkinlikleri derinlemesine ele alır. Katılımcılar, geleneksel NLU sistemlerinin kontrol gücünü, modern Büyük Dil Modelleri'nin (LLM) esnekliğiyle birleştirerek, hem hedefe yönelik hem de insani bir dokunuşa sahip,
İleri Seviye Diyalog Tasarımı, bir kullanıcının hedefine en verimli ve en tatmin edici şekilde ulaşmasını sağlayan, arka planda çalışan yapay zekâ teknolojisini görünmez kılan bir kullanıcı deneyimi (UX) disiplinidir. Bu eğitimde;
- Temel Prensipler: İnsanlar arası konuşmanın temel kuralları (Grice'ın İş birliği İlkeleri), sıra alma (turn-taking), bağlam yönetimi (context management) ve pragmatik (sözün ardındaki niyet).
- Tasarım Süreçleri: Konuşma Personası Geliştirme, Örnek Diyalog Yazımı (Sample Dialogues), Akış Haritalama (Flowcharting) ve "Wizard of Oz" gibi test metodolojileri.
- İleri Teknikler: Belirsizlik giderme (Disambiguation), çok adımlı görev tamamlama, proaktif diyalog başlatma ve en kritik konulardan biri olan Zarif Hata Yönetimi ve Onarım Stratejileri (Graceful Failure & Repair Strategies).
- Teknolojik Mimariler: Geleneksel Niyet-Varlık (Intent-Entity) tabanlı NLU sistemlerinin (Rasa, Dialogflow) mimarisi ile Büyük Dil Modelleri (LLM) tabanlı üretken yaklaşımların karşılaştırılması ve hibrit sistemlerin tasarımı.
- Sesli Arayüzler (VUI): Sesli komutların ve cevapların getirdiği bilişsel yük, keşfedilebilirlik zorlukları ve SSML (Speech Synthesis Markup Language)
Kimler İçindir?
- Grafik arayüzlerin ötesine geçerek konuşma deneyimleri tasarlamak isteyen Kullanıcı Deneyimi (UX) Tasarımcıları ve Araştırmacıları.
- Chatbot, sesli asistan veya yapay zekâ tabanlı müşteri hizmetleri ürünlerinin stratejisini ve yol haritasını yöneten Ürün Yöneticileri.
- Yapay zekâ sistemlerinin diyaloglarını yazan ve performansını iyileştiren Konuşma Tasarımcıları (Conversation Designers) ve AI Eğitmenleri.
- Sadece teknik olarak değil, aynı zamanda kullanıcı deneyimi açısından da başarılı diyalog sistemleri kurmayı hedefleyen NLP Mühendisleri ve Yapay Zekâ Geliştiricileri.
- Müşteri iletişimini otomatize ederken marka kimliğini ve müşteri memnuniyetini en üst düzeyde tutmak isteyen Pazarlama ve Müşteri Hizmetleri Liderleri.
Sertifika
Eğitimlerimize %80 oranında katılım gösterilmesi ve eğitim müfredatına göre uygulanacak sınav/projelerin başarıyla tamamlanması durumunda, eğitimin sonunda dijital ve QR kod destekli “BT Akademi Başarı Sertifikası” verilmektedir.
Eğitim İçeriği
1.1. Neden Çoğu Chatbot Başarısız Olur?
- İnsan konuşmasının görünmez karmaşıklığı: Bağlam, ortak bilgi, niyet ve alt metin.
- Teknolojinin sınırlarını anlamak: Bir yapay zekanın "anlamasının" ne demek olduğu.
- Grice'ın İş birliği İlkeleri: Miktar, Nitelik, Bağıntı ve Tarz Maksimleri ve bunların diyalog tasarımına uygulanması.
- Sıra Alma (Turn-Taking) ve Onarım (Repair) Mekanizmaları: Konuşmadaki kesintileri ve yanlış anlaşılmaları nasıl yönetiriz?
- Keşif (Discovery), Tasarım, Prototipleme, Test ve İterasyon adımları.
2.1. Marka Kimliğinden Personaya
- Yapay zekâ neden bir karaktere ihtiyaç duyar? Güven ve tutarlılık oluşturma.
- Marka değerleri, hedef kitle ve kullanım senaryosuna göre persona özelliklerini belirleme.
- Ad, arketip, ses tonu, kelime seçimi, mizah anlayışı, bilmesi ve bilmemesi gerekenler gibi özellikleri tanımlayan pratik bir atölye çalışması.
- Tanımlanan personayı hayata geçiren, farklı senaryolar (karşılama, yardım, hata) için "mutlu yol" (happy path) diyalogları yazma.
3.1. Geleneksel NLU Mimarileri
- Niyet (Intent), Varlık (Entity) ve Durum (State) tabanlı sistemlerin mantığı.
- Sonlu Durum Makineleri (Finite-State Machines) ile basit, görev odaklı diyalogları haritalama.
- Çerçeve Tabanlı (Frame-based) Sistemler: Form doldurma ve slot-filling (alan doldurma) diyaloglarının tasarımı.
- LLM'lerin esnekliği ve sıfır-örnek (zero-shot) anlama yeteneği.
- Kontrol ve Güvenilirlik Problemi: LLM'lerin "uydurmasını" (hallucination) ve kontrolden çıkmasını engelleme stratejileri.
- Hibrit Yaklaşım: Görev-kritik adımlar için yapısal NLU, esneklik gerektiren adımlar için LLM kullanımını birleştiren en iyi pratikler.
4.1. Hata Türlerinin Sınıflandırılması
- Kullanıcı Hataları (konu dışına çıkma, argo kullanma), ASR Hataları (yanlış duyma), NLU Hataları (yanlış anlama).
- Hızlı Tekrar (Rapid Reprompt): "Anlayamadım" demek yerine, "A mı demek istediniz B mi?" gibi spesifik sorularla yönlendirme.
- Artan Detay (Escalating Detail): Hata tekrarlandıkça, sistemin yeteneklerini daha detaylı bir şekilde açıklayarak kullanıcıya yardımcı olması.
- Evrensel Komutlar: Kullanıcının her an "başa dön", "yardım", "insana bağla" gibi komutlarla sistemden çıkabilmesini sağlama.
- Sessizliği Yönetme: Kullanıcı cevap vermediğinde ne yapılacağının tasarlanması.
5.1. Sesin Getirdiği Zorluklar ve Fırsatlar
- Bilişsel Yük: Kullanıcıların seçenekleri ekranda görmek yerine hafızalarında tutma zorunluluğu.
- Keşfedilebilirlik: Bir sesli asistanın neler yapabileceğinin kullanıcıya nasıl öğretileceği.
- Vurgu, duraklama, hız ve tonlama gibi unsurları kontrol ederek, monoton bir robot sesi yerine daha doğal ve etkileyici bir konuşma yaratma atölyesi.
- Bir etkileşimin sesle başlayıp, telefondaki bir ekranda devam ettiği (örn: " bana en yakın 3 restoranı göster") hibrit deneyimlerin tasarlanması.
6.1. Diyalog için Prompt Engineering
- LLM'e persona, talimatlar ve kısıtlamalar vererek onun bir diyalog ajanı gibi davranmasını sağlayan "meta-prompt" tasarlama teknikleri.
- LLM'in uydurmasını engellemek için, RAG (Retrieval-Augmented Generation) mimarisi ile sadece belirli bir kurumsal bilgi tabanından cevap üretmesini sağlama.
- Hem kullanıcıdan gelen zararlı girdileri hem de LLM'in üretebileceği uygunsuz çıktıları filtreleyen güvenlik katmanları tasarlama.
7.1. Kalitatif Test Yöntemleri
- "Wizard of Oz" Testi: Kullanıcıyla konuşan aslında bir insanken, onun bir yapay zeka olduğunu düşünmesini sağlayarak, gerçek kullanıcı beklentilerini ve dilini keşfetme.
- Kullanılabilirlik Testleri: Gerçek kullanıcılarla prototip üzerinde görev tamamlama senaryoları.
- Görev Tamamlama Oranı, Etkileşim Derinliği, Hata Oranı, İnsan Müdahalesi Oranı gibi temel performans göstergelerinin (KPI) takibi.
- Kullanıcıların en çok hangi noktada diyaloğu terk ettiğini analiz ederek "kırılma noktalarını" tespit etme.
- Proaktif Asistanlar, Duygu Tanıma (Affective Computing) Entegrasyonu ve Vücutlu Yapay Zekâ (Embodied AI) ile Konuşma Arayüzleri.
Neden Bu Eğitimi Almalısınız ?
- Kullanıcı Memnuniyetini ve Etkileşimini Artırma: Kullanıcıları "Anlayamadım" döngüsüne sokan sinir bozucu botlar yerine, gerçekten yardımcı olan, empati kurabilen ve hedefe ulaştıran deneyimler tasarlamayı öğretir.
- Görev Tamamlama Oranlarını Yükseltme: Karmaşık ve çok adımlı görevleri (örn: randevu alma, sigorta poliçesi sorgulama) bile kullanıcıyı yormadan ve kaybetmeden tamamlayabilen akıllı diyalog akışları kurma becerisi kazandırır.
- Güçlü ve Tutarlı Marka Kimliği: Kurumunuzun değerlerini ve ses tonunu yansıtan, özgün bir "konuşma personası" yaratarak, her etkileşimde tutarlı ve akılda kalıcı bir marka deneyimi sunar.
- Operasyonel Verimlilik: İnsan müdahalesi gerektiren durumları (escalation) minimize eden, hataları kendi kendine düzeltebilen ve kullanıcıyı proaktif olarak yönlendirebilen zeki sistemlerle operasyonel maliyetleri düşürür.
- Geleceğin Arayüzünü Tasarlama Yetkinliği: Hem bugünün kontrollü NLU sistemlerinin hem de yarının üretken LLM tabanlı ajanlarının tasarım prensiplerine hâkim olarak, teknolojiden bağımsız, kalıcı ve değerli bir yetkinlik seti kazandırır.
Önemli Notlar
Program ücretlerine KDV dahil değildir.
Paylaş: