Cem Dilmegani
Mesleki deneyim ve başarılar
Cem, kariyeri boyunca teknoloji danışmanı, teknoloji alıcısı ve teknoloji girişimcisi olarak görev yaptı. On yıldan uzun bir süre boyunca McKinsey & Company ve Altman Solon'da işletmelere teknoloji kararları konusunda danışmanlık yaptı. Ayrıca dijitalleşme üzerine bir McKinsey raporu yayınladı. Bir telekom şirketinin CEO'suna bağlı olarak teknoloji stratejisi ve tedarikini yönetti. Ayrıca, 2 yıl içinde 7 haneli yıllık yinelenen gelire ve 9 haneli değerlemeye ulaşan derin teknoloji şirketi Hypatos'un ticari büyümesini yönetti. Cem'in Hypatos'taki çalışmaları TechCrunch ve Business Insider gibi önde gelen teknoloji yayınlarında yer aldı. [6], [7]Araştırma ilgi alanları
Cem'in çalışmaları, işletmelerin yapay zeka, ajan tabanlı yapay zeka, siber güvenlik (ağ güvenliği, uygulama güvenliği dahil) ve web verileri de dahil olmak üzere verilerdeki yeni teknolojilerden nasıl yararlanabileceğine odaklanmaktadır. Cem'in uygulamalı kurumsal yazılım deneyimi çalışmalarına katkıda bulunmaktadır. Diğer AIMultiple sektör analistleri ve teknoloji ekibi, Cem'e kıyaslama testlerinin tasarlanması, yürütülmesi ve değerlendirilmesinde destek vermektedir.Eğitim
Cem, 2007 yılında Boğaziçi Üniversitesi'nden bilgisayar mühendisliği bölümünden mezun oldu. Mühendislik eğitimi sırasında, o dönemde yaygın olarak "veri madenciliği" olarak adlandırılan ve çoğu sinir ağının birkaç gizli katmana sahip olduğu bir dönemde makine öğrenmesi üzerine çalıştı. 2012 yılında Columbia İşletme Okulu'ndan MBA derecesi aldı. Cem, İngilizce ve Türkçe dillerini akıcı bir şekilde konuşmaktadır. Almanca'da ileri düzeyde, Fransızca'da ise başlangıç düzeyindedir.Dış yayınlar
- Cem Dilmegani, Yapay Zeka Sonrası Bankacılık: Bankalar temel işlevlerini otomatikleştirirken milyonlarca iş risk altında . International Banker.
- Cem Dilmegani, Bengi Korkmaz ve Martin Lundqvist (1 Aralık 2014). Kamu sektörünün dijitalleşmesi: Trilyon dolarlık meydan okuma , McKinsey & Company.
Medya, konferans ve diğer etkinlik sunumları
- Korea24'ün yapay zekâ nedeniyle yaşanan iş kayıplarına ilişkin sorularına verilen yanıtlar, Korea24
- Gayrimenkul ve Teknoloji , Hofstra Üniversitesi Wilbur F. Breslin Gayrimenkul Çalışmaları Merkezi ve Frank G. Zarb İşletme Okulu tarafından 2023 ve 2024 yıllarında sunulmuştur.
- Radar AI oturumu (22 Haziran 2023): "ChatGPT ile Veri Biliminin Etkisini Artırma".
- Atlanta'da Üretken Yapay Zeka Buluşması: Kurumsal Teknoloji için Üretken Yapay Zeka .
Kaynaklar
- Microsoft, IBM ve Google'ın Yapay Zeka Etiği Konusundaki Çabalarını Artırmasının Nedenleri , Business Insider.
- Microsoft, bizden daha akıllı yapay zekâ geliştirmek için OpenAI'ye 1 milyar dolar yatırım yapıyor , Washington Post.
- Yapay Zeka Liderliğini Güçlendirme: Yapay Zeka Üst Düzey Yönetici Araç Seti , Dünya Ekonomik Forumu.
- AB'nin Bilim, Araştırma ve İnovasyon Performansı , Avrupa Komisyonu.
- AB'nin 200 milyar avroluk yapay zeka yatırımı, veri merkezlerine nakit akışını artırıyor ancak çip pazarı hâlâ bir zorluk teşkil ediyor , IT Brew.
- TechCrunch'ın haberine göre, Hypatos belge işleme için derin öğrenme yaklaşımına yönelik 11,8 milyon dolarlık yatırım aldı .
- Business Insider , yapay zeka girişim şirketi Hypatos'un 11 milyon dolar yatırım almak için kullandığı sunum dosyasına özel bir bakış sundu .
Cem Tarafından Son Makaleler
En İyi 25+ Yapay Zeka Çip Üreticisi: NVIDIA ve Rakipleri
AIMultiple'ın bulut GPU kıyaslama testini 4 farklı senaryoda 10 farklı GPU modeliyle çalıştırarak elde ettiğimiz deneyime dayanarak, veri merkezi iş yükleri için en iyi yapay zeka donanım şirketleri şunlardır. Her seçimin ardındaki gerekçelerimizi görmek için bağlantıları takip edin: Kategoriye göre 25+ yapay zeka çip üreticisi *Seçilen modeller en son duyurulara dayanmaktadır.
Derin Öğrenme için Bulut GPU'ları: Kullanılabilirlik ve Fiyat/Performans
GPU modeli konusunda esnek iseniz, görüntü ve metin oluşturma ve ince ayar senaryolarında 10 GPU modelinin karşılaştırmalı testine göre en uygun maliyetli bulut GPU'yu belirleyin. Bulut GPU fiyatı/işlem hacmi GPU'lar için iki yaygın fiyatlandırma modeli "isteğe bağlı" ve "nokta" örneklerdir.
'te 45'ten fazla MLOps aracını karşılaştırın
Makine Öğrenimi Operasyonları (MLOps), model dağıtımından bakıma kadar makine öğrenimine DevOps prensiplerini getirerek eğitim ve dağıtım süreçleri arasındaki geçişleri otomatikleştirir.
İçin 10+ Ajan Tabanlı Yapay Zeka Trendi ve Örneği
Çeşitli önemli sektör raporlarından, kıyaslamalardan ve satıcı açıklamalarından elde edilen Ajan Tabanlı Yapay Zeka trendlerini inceledik ve karşılaştırdık. Kaynaklar, ajan tabanlı yapay zekanın geleceğinin sadece araçları iyileştirmek veya iş akışlarını kolaylaştırmakla ilgili olmadığını, yapay zekayı derinlemesine entegre etmek ve mevcut çerçeveleri yeniden yapılandırarak iş yaklaşımlarını dönüştürmekle ilgili olduğunu belirtiyor.
BT Dokümantasyonu Kıyaslaması ve Değerlendirmesi
Önde gelen BT dokümantasyon platformlarını performanslarını, özelliklerini ve kullanılabilirliklerini değerlendirmek için inceledik. Karşılaştırma testimiz, hata kodu aramaları, PDF içerik indeksleme ve komut sözdizimi koruma dahil olmak üzere gerçek dünya senaryolarında belge oluşturma iş akışlarını, düzenleyici yeteneklerini, arama doğruluğunu ve ilişki yönetimini ölçtü. Karşılaştırma testi bulguları: *NinjaOne taslakları otomatik olarak kaydediyor ancak bunları ayrı olarak görüntülemiyor.
En İyi 7 HIPAA Uyumlu Dosya Paylaşım Hizmeti
Sağlık kuruluşları, HIPAA uyumlu ve hassas hasta verilerinin güvenli bir şekilde işlenmesini sağlayan yönetilen dosya transferi çözümlerine ihtiyaç duyar. Önde gelen seçenekleri belirlemek için çözümleri güvenlik sertifikaları, kurumsal benimseme ve HIPAA'ya özgü özellikler temelinde analiz ettik. En iyi HIPAA uyumlu dosya paylaşım hizmetleri * Derecelendirmeler Capterra ve G2'ye dayanmaktadır.
GPT-5: En İyi Özellikler, Fiyatlandırma ve Erişilebilirlik
En yeni ve en gelişmiş dil modellerinden biri olan GPT-5.2'ye sahibiz. GPT-4 ile GPT-5 karşılaştırması: Aşağıdaki etkileşimli karşılaştırma, GPT-5'nin mimari, performans ve fiyatlandırma açısından GPT-4'ten nasıl farklı olduğunu gösteriyor.
Çok Faktörlü Kimlik Doğrulamanın (MFA) En İyi 10+ Kullanım Alanı
Çok faktörlü kimlik doğrulama (MFA) çözümleri üzerine yaptığımız araştırma, önde gelen yazılımların uyarlanabilir kimlik doğrulama, biyometrik kimlik doğrulama (Parmak izi/Yüz Tanıma) ve anlık bildirimlerde etkili olduğunu göstermektedir.
En İyi 10 ERP Yapay Zeka Kullanım Örneği ve Vaka Çalışması
Kurumsal kaynak planlama (ERP) sistemleri, kuruluşların finans, operasyonlar ve insan kaynakları gibi temel iş süreçlerini tek bir platformda yönetmelerine yardımcı olur. İş süreçleri daha karmaşık ve veri odaklı hale geldikçe, şirketler görevleri otomatikleştirmek, karar verme süreçlerini iyileştirmek ve verimliliği artırmak için makine öğrenimi ve diyalogsal yapay zeka gibi yapay zeka yeteneklerini ERP sistemlerine giderek daha fazla entegre etmektedir.
Yılında En İyi 8 Açık Kaynak RBAC Aracı
GitHub etkinliği, güncelleme sıklığı ve dağıtım modeline dayanarak, kuruluşlara kullanıcılara izin ve ayrıcalıklar vererek sistem erişimini kısıtlamalarına yardımcı olan en iyi 8 açık kaynaklı RBAC aracını listeledim. Bu liste, üç kategoriye ayrılmış 8 açık kaynaklı RBAC aracını kapsamaktadır: RBAC desteğine sahip genel amaçlı yetkilendirme kütüphaneleri ve kimlik platformları ile Kubernetes'e özgü izin araçları.
AIMultiple Bülteni
Haftada 1 ücretsiz e-posta ile en son B2B teknoloji haberleri ve uzman içgörüler ile işletmenizi hızlandırın.