Multimodal RAG Mastery: Yapay Zekâda Yeni Nesil Bilgi Keşfi Eğitimi Yeni Dönem

Günümüzde yapay zekâ yalnızca metin tabanlı değil; görsel, ses, video ve diğer veri türleriyle de bütünleşerek çok modlu bir zekâya dönüşüyor. Multimodal RAG, bu dönüşümün merkezinde yer alarak, farklı veri kaynaklarını tarayıp anlamlandırarak daha zengin, doğru ve bağlama duyarlı cevaplar üreten yapay zekâ sistemlerinin önünü açıyor.

Bu eğitim, katılımcılara metin + görsel + ses gibi çoklu veri türlerini yapay zekâ modellerine entegre etmeyi ve Retrieval-Augmented Generation yaklaşımıyla yapay zekâya bilgi tabanlı güç katmayı öğretecek. Sadece hazır modelleri kullanmakla kalmayıp, aynı zamanda iş ihtiyaçlarına yönelik özel RAG çözümleri tasarlamayı da kapsar.

Eğitim süresince katılımcılar, veri hazırlamadan multimodal arama motorları geliştirmeye, kurumsal bilgi tabanları oluşturmaktan etik ve güvenlik boyutlarını yönetmeye kadar uçtan uca pratik bir yolculuk yaşayacak. Eğitim sonunda, katılımcılar yalnızca RAG mimarisini anlamakla kalmayacak, aynı zamanda kurumlarına gerçek değer katan, ileri seviye yapay zekâ çözümleri geliştirme yetkinliği kazanacak.

Kısacası bu program, yapay zekâyı yalnızca kullanan değil, onu dönüştüren ve geleceğe taşıyan profesyoneller yetiştirmeyi hedefliyor.

• Multimodal AI ve RAG nedir?
• Metin, görsel, ses ve video entegrasyonu
• Güncel trendler ve kullanım örnekleri

• Retrieval-Augmented Generation temelleri
• Vektör veritabanları ve embedding mantığı
• Multimodal veri işleme teknikleri

• Görsellerden bilgi çıkarma (OCR, image captioning)
• Multimodal sorgularla arama ve yanıt üretme
• Pratik senaryolar (e-ticaret, sağlık, eğitim vb.)

• Ses analizi ve transkripsiyon
• Video içeriklerinden bilgi çıkarma
• Multimodal RAG için entegrasyon stratejileri

• Multimodal RAG’da güvenlik riskleri (hallucination, veri gizliliği)
• Etik ilkeler: şeffaflık, tarafsızlık, adalet
• Performans ölçütleri ve kalite kontrol yöntemleri

• İş dünyasında Multimodal RAG kullanım senaryoları
• Kurumsal bilgi tabanı ile entegrasyon
• Final proje: Multimodal RAG prototipi geliştirme ve sunum