Klarvo.

Savunma sanayinde yapay zekâ eğitimi

Savunma projelerinde mühendislik ekipleri güçlüdür ama veri bilimi ve makine öğrenmesi çoğu zaman ayrı bir uzmanlık olarak görülür. Yapay zekâ projeleri dış kaynağa bağımlı kalır.

▶ Çözüm

Yöneticilerinize yapay zekâ okuryazarlığı, teknik ekiplerinize Python, veri analizi, istatistiksel düşünme, makine öğrenmesi ve derin öğrenme becerisi kazandırın. Eğitimler ekibinizin seviyesine ve kendi işinize göre hazırlanır, uygulamaya dayanır.

▶ Örnek kullanım

BilgeAdam üzerinden TUSAŞ ve TEI ekiplerine veri bilimi eğitimi verdim. Eğitimlerde mühendisler Python, istatistik ve makine öğrenmesini sıfırdan, kendi alanlarına yakın örneklerle öğrenir.

▶ Gereken veri

Gizlilik gereksinimleri nedeniyle eğitimler açık veri setleriyle ya da kurumun onayladığı anonim örneklerle yürütülür.

Sektörün veri tablosu

Savunma sanayinde projeler uzun soluklu, dokümantasyon yoğun ve tedarik zinciri çok katmanlıdır. Veri; proje yönetim sistemlerinde, teknik dokümanlarda, test ve kalite kayıtlarında birikir. Gizlilik gereksinimleri, hangi verinin hangi ortamda işlenebileceğini baştan belirler.

Kurumsal eğitimin amacı, ekibinizin veri ve yapay zekâ işlerini dışarıya bağımlı kalmadan yürütebilmesini sağlamaktır. Eğitimler, neyin gerçekten mümkün neyin abartı olduğunu ayırt etmesi gereken yöneticilere ve bu işleri bizzat yapacak teknik ekiplere ayrı ayrı hitap eder.

Arkasındaki hesap

Kesinlik = DP / (DP + YP) · Duyarlılık = DP / (DP + YN)

  • DP: modelin doğru yakaladığı vakalar
  • YP: modelin yanlışlıkla işaretlediği vakalar
  • YN: modelin kaçırdığı vakalar
Bir modelin "%95 doğru" olması tek başına bir şey söylemez [1]. Eğitimlerde ekiplerin ilk öğrendiği şey, hangi hatanın işletmeye daha pahalıya mal olduğunu sorup ölçütü buna göre seçmektir.

Nasıl çalışırım

  1. Önce

    Seviye ve hedef.

    Katılımcıların bugünkü seviyesi ve eğitimin sonunda neleri yapabilmeleri gerektiği belirlenir. Yöneticiler ve teknik ekipler için ayrı hedefler konur.

  2. Hazırlık

    İçerik ve örnekler.

    Program ekibin seviyesine göre oluşturulur. Örnekler ve alıştırmalar, şirketin gerçek sorunlarına yakın olacak şekilde seçilir.

  3. Eğitim

    Uygulamalı oturumlar.

    Anlatımdan çok uygulama: katılımcılar kod yazar, veriyle çalışır, sonuçları yorumlar. Sorular şirketin kendi işi üzerinden yanıtlanır.

  4. Sonra

    İşe dönüş.

    Eğitimin ardından ekibe, hemen uygulayabileceği somut bir iş ya da proje önerilir. Böylece öğrenilenlerin nerede kullanılacağı baştan bellidir.

Hizmetin tüm ayrıntıları: Kurumsal eğitimler →

▶ Sık sorulan sorular

Savunma sanayinde yapay zekâ eğitimi için hangi veri gerekir?

Gizlilik gereksinimleri nedeniyle eğitimler açık veri setleriyle ya da kurumun onayladığı anonim örneklerle yürütülür.

Hangi durumda bu çalışma doğru seçim olmaz?

Eğitim, yıllık plandaki bir maddeden ibaret. Sonrasında kimsenin uygulamayacağı bir eğitim, katılım belgesinden başka bir şey üretmez. Aslında ihtiyacınız bir proje. İşin kısa sürede bitmesi gerekiyorsa ekibi eğitmek yerine projeyi doğrudan yapmak daha hızlı olabilir.

Bu çalışmaya nasıl başlanır?

Kısa bir tanışma görüşmesiyle başlanır. Görüşmede ihtiyacınızı dinliyor, verinizin bu iş için yeterli olup olmadığını ve ilk adımın ne olması gerektiğini açıkça söylüyorum. Her mesaja 24 saat içinde yanıt veriyorum.

▶ Kavramlar

Wikipedia ve Wikidata kayıtlarına bağlanır.

▶ Kaynaklar

  1. [1]Wikipedia, Precision and recall, 2026-10. en.wikipedia.org/wiki/Precision_and_recall

▶ Tanışma görüşmesi

Sizin durumunuz için konuşalım.

30 dakikalık görüşmede ihtiyacınızı dinliyor, size nasıl yardımcı olabileceğimi açıkça söylüyorum.

Tanışma görüşmesi ayarlayın

▶ Diğer sektörlerde

▶ Bu sektörde diğer hizmetler