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
VisualCron'a En İyi 10 Alternatif
VisualCron, Windows tabanlı iş zamanlama yetenekleriyle öne çıkıyor. Ancak VisualCron incelememiz sırasında, Windows odaklı yapısının karmaşık BT senaryolarına ve hibrit bulut gereksinimlerine sahip işletmeler için yetersiz olabileceğini deneyimledik. Önde gelen çözümlerin özelliklerine, fiyatlandırmasına ve pazar varlığına ilişkin ölçütlere dayanarak VisualCron'a en iyi alternatifleri seçtik. Daha fazla bilgi için lütfen incelememize bakın.
'da WLA Geçişi: En İyi Uygulamalar ve Tedarikçi Yaklaşımları
İş yükü otomasyonu (WLA) geçişini, en iyi uygulamaları, nelere dikkat edilmesi gerektiğini ve farklı satıcıların farklı yaklaşımlarını keşfedin. WLA geçişi nedir? WLA (İş Yükü Otomasyonu) geçişi, bir kuruluşun iş planlama ve otomasyon iş akışlarını bir iş yükü otomasyon çözümünden diğerine taşıma işlemidir.
En İyi 7 Sayaçtan Nakde Dönüştürme Çözümünü Karşılaştırın
Enerji şirketleri, milyonlarca müşteri genelinde enerji tüketimini doğru bir şekilde takip etmeli, fatura oluşturmalı ve ödemeleri tahsil etmelidir. Ancak, parçalı sistemler, eski altyapı ve karmaşık faturalama süreçleri, sayaçtan tahsilata (M2C) kadar olan döngüyü verimsiz ve hataya açık hale getirebilir. Sayaçtan tahsilata çözümler, enerji şirketlerinin sayaç verisi toplamasından faturalama ve ödeme mutabakatına kadar tüm süreci otomatikleştirmesine yardımcı olarak faturalama doğruluğunu, operasyonel verimliliği ve daha fazlasını iyileştirir.
Yılında En İyi 6 JAMS Zamanlayıcı Alternatifi
10'dan fazla WLA yazılımını analiz etmemize dayanarak, en iyi JAMS Scheduler alternatiflerini seçtik. Bu seçimin ardındaki gerekçelerimizi açıkladığımız her satıcının bölümünü görmek için bağlantılara tıklayın: JAMS ve En İyi 6 Alternatifin Karşılaştırması JAMS Scheduler, platformlar ve sistemler genelinde işleri ve görevleri yöneten bir iş yükü düzenleme aracıdır.
En İyi 15 Açık Kaynak Yapay Zeka Platformu ve Kütüphanesi
Kendi yapay zeka modelinizi dağıtmak veya bazı durumlarda önceden var olan modelleri ince ayar yapmak çeşitli zorluklarla birlikte gelir: Birleşik API'ler sunan açık kaynak platformlar, çoklu bulut dağıtımını mümkün kılarak ve GPU kaynak yönetimini optimize ederek bu zorlukların üstesinden gelmeye yardımcı olur.
Wu Dao 3.0: Çin Versiyonu GPT-5
ABD, Çin'in gelişmiş çiplere erişimini kestiğinde, Pekin Yapay Zeka Akademisi bir seçimle karşı karşıya kaldı: kısıtlamalardan şikayet etmek veya bunların etrafından dolaşmak. İkinci seçeneği tercih ettiler. Temmuz 2023'te piyasaya sürülen Wu Dao 3.0, alışılmışın dışında bir yaklaşım sergiliyor. Manşetlerde yer almak için yarışan devasa trilyon parametreli modeller yok.
Hibrit RAG: RAG Doğruluğunu Artırma
Yoğun vektör arama, anlamsal niyeti yakalamada mükemmeldir, ancak genellikle yüksek anahtar kelime doğruluğu gerektiren sorgularla başa çıkmakta zorlanır. Bu açığı ölçmek için, standart yalnızca yoğun vektör kullanan bir arama algoritmasını, SPLADE seyrek vektörlerini de içeren hibrit bir RAG sistemiyle karşılaştırdık.
En İyi 10 Ses Tanıma Uygulaması ve Örnekleri
Alexa, Cortana veya Siri gibi sanal asistanları kullandıysanız, konuşma tanıma ve konuşma yapay zekasıyla muhtemelen aşinasınızdır. Bu teknoloji, konuşulan sorguları makine tarafından okunabilir metne dönüştürerek kullanıcıların cihazlarla sözlü komutlar aracılığıyla etkileşim kurmasını sağlar. Sesli arama, müşteri hizmetleri, sağlık hizmetleri ve diğer alanlarda ses tanıma teknolojisinin en önemli 10 kullanım alanını keşfedin. 1.
SEO Yapay Zekasının En İyi 12 Kullanım Alanı ve Vaka İncelemeleri
Algoritmalar değiştikçe ve tüketici beklentileri yükseldikçe, arama sonuçlarında erişilebilirlik için rekabet etmek daha da zorlaştı. Manuel araştırmaya ve küçük güncellemelere dayanan geleneksel SEO teknikleri, bu gelişmelerin gerisinde kalmaktadır. Yapay zeka destekli SEO araçları, karmaşık görevleri otomatikleştirerek ve içeriği kullanıcı amacına daha hassas bir şekilde uyarlayarak bu zorluğun üstesinden gelir.
Kendi Sunucunuzda Barındırabileceğiniz LLM VRAM Hesaplayıcı
LLM'lerin kullanımı kaçınılmaz hale geldi, ancak yalnızca bulut tabanlı API'lere güvenmek maliyet, üçüncü taraflara bağımlılık ve potansiyel gizlilik endişeleri nedeniyle sınırlayıcı olabilir. İşte burada çıkarım için bir LLM'yi kendi sunucunuzda barındırmak (yerel LLM barındırma veya şirket içi LLM barındırma olarak da adlandırılır) devreye giriyor.
AIMultiple Bülteni
Haftada 1 ücretsiz e-posta ile en son B2B teknoloji haberleri ve uzman içgörüler ile işletmenizi hızlandırın.