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
Perakende Sektöründe Üretken Yapay Zeka: 7 Kullanım Alanı ve Örnek
Perakende işletmeleri, müşteri deneyimlerini ve sadakatini artırmak için çaba sarf eder. Bu, çeşitli formatlarda çekici içerik üretmeyi, etkili pazarlama çalışmalarını ve olağanüstü müşteri hizmetini gerektirir. Üretken yapay zeka ile perakendeciler, özellikle müşteri verilerini analiz etme yeteneklerini geliştirerek ve daha kişiselleştirilmiş deneyimler sunarak, bu sorunların çoğunu otomasyon yoluyla çözebilirler.
Gerçek Hayattan Örneklerle Yapay Zeka Etik İkilemleri
Yapay zekâ işletmelerin çalışma şeklini değiştiriyor olsa da, yaşamlarımızı nasıl etkileyebileceğine dair endişeler var. Bu sadece akademik veya toplumsal bir sorun değil, şirketler için itibar riski de oluşturuyor; hiçbir şirket, itibarını zedeleyecek veri veya yapay zekâ etik skandallarıyla sarsılmak istemez.
Eğitimde Üretken Yapay Zekanın En İyi 13 Kullanım Alanı
OECD Dijital Eğitim Görünümü'ne göre, ortaöğretim öğretmenlerinin %57'si yapay zekanın ders planlarını oluşturmalarına veya geliştirmelerine yardımcı olduğunu belirtiyor. Net bir öğretim amacı doğrultusunda kullanıldığında, üretken yapay zeka teknolojileri öğrenmeyi geliştirebilir ve eleştirel düşünme, yaratıcılık ve iş birliği gibi becerileri destekleyebilir.
En İyi 50 Derin Öğrenme Kullanım Alanı ve Vaka Çalışması
Derin öğrenme, verilerden öğrenmek için yapay sinir ağlarını kullanır. Büyük ve yüksek kaliteli veri kümeleri üzerinde eğitildiğinde yüksek doğruluk elde eder; bu da bol miktarda veriye sahip olduğunuz ve doğru tahminlere ihtiyaç duyduğunuz her yerde onu değerli kılar. Aşağıda, somut örneklerle birlikte, sektörler ve iş fonksiyonları genelinde gerçek derin öğrenme uygulamaları yer almaktadır.
Yapay Zeka Destekli Metin Üretimi: En İyi 17 Kullanım Alanı ve 5 Vaka Çalışması
Yapay zekanın bir alt kümesi olan üretken yapay zeka, mevcut verilerden öğrenerek ve bu veriler üzerine inşa ederek metin, kod, resim, tasarım ve video gibi yeni içeriklerin oluşturulmasını sağlar.
15 Tedarik Vaka Çalışması ve Çıkarılan Dersler
Etkin tedarik uygulamaları tüm sektörlerde gereklidir. Kâr amacı gütmeyen kuruluşlardan teknolojiye, sağlık hizmetlerine ve daha fazlasına kadar çeşitli sektörlerdeki tedarik vaka çalışmalarını inceleyerek, herhangi bir sektörde başarıyı sağlayabilecek tedarik çözümlerinin ve en iyi uygulamaların etkisine dair değerli bilgiler ediniyoruz.
10 GAN Kullanım Örneği
GAN'lar, özellikle görüntü sentezi ve stil aktarımı gibi birçok erken dönem üretken yapay zeka uygulamasının öncüsü olsa da, günümüzde tüketiciye yönelik üretken yapay zeka araçlarının çoğu, difüzyon tabanlı mimarilere veya akış eşleştirme ve difüzyon dönüştürücüler (DiT) gibi ilgili yaklaşımlara dayanmaktadır. Bununla birlikte, GAN'lar süper çözünürlük, yüz restorasyonu, sentetik tablo veya sağlık hizmetleri gibi belirli alanlarda önemini korumaktadır.
Üretken Yapay Zeka Telif Hakkı: 2026'da Hukuk, Dava ve En İyi Uygulamalar
Telif hakkı ve üretken yapay zeka hakkındaki temel soruları yanıtlamak için onlarca mahkeme davasını ve lisans anlaşmasını analiz ettik. Bu yasal bir tavsiye değildir. Telif hakkı yasası yargı yetkisine göre değişir ve hızla gelişmektedir. Üç Büyük Soru 1.
En İyi 7 Açık Kaynaklı Duygu Analizi Aracı
Metin analizinin 2029 yılına kadar küresel pazar değerinin 56 milyar ABD dolarını aşacağı tahmin ediliyor. Duygu analizi, metin analizi uygulamalarından biri olarak dünya çapında ivme kazanmıştır. Duygu analizini henüz uygulamaya koymamış işletmeler, bu teknolojiden faydalanmak için en iyi araçları ve kullanım örneklerini bulma ihtiyacı duyabilirler.
En İyi 12 Açık Kaynaklı İş Zamanlayıcı ve 5 WLA Aracı
İşletmeler, lisans maliyetleri ödemeden veya belirli bir satıcıya bağımlı kalmadan BT görevlerini otomatikleştirmek için açık kaynaklı iş zamanlayıcıları ve iş yükü otomasyon araçlarından yararlanır.
AIMultiple Bülteni
Haftada 1 ücretsiz e-posta ile en son B2B teknoloji haberleri ve uzman içgörüler ile işletmenizi hızlandırın.