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
Satışta Yapay Zeka: 15 Kullanım Alanı ve Örnek
Yapay zekâ, potansiyel müşteri oluşturmadan satış tahminine kadar satış süreçlerini iyileştirerek işletmelerin düşük dönüşüm oranlarının ve uzun satış döngülerinin üstesinden gelmelerine yardımcı olabilir.
'da Web Kazıma Yol Haritası: 30 Milyon İstekten Elde Edilen Bulgular
6 önde gelen web veri altyapı şirketinin 50'den fazla ürününü kullanarak 30 milyondan fazla web sayfasını taradık. Amacımız, kurumsal düzeyde veri kazıma işlemlerinin karmaşıklığını gerçekten hangi çözümlerin ele aldığını belirlemekti.
Üretken Yapay Zekanın 10 Riski ve Bunları Azaltma Yolları
Endüstrilerin inovasyon ve otomasyon için üretken yapay zekaya öncelik vermesiyle potansiyeli de artıyor. Ancak, doğruluk ve etik kaygılar gibi üretken yapay zekanın riskleri devam ediyor. Bu zorlukların ele alınması, yapay zekanın insanlığa fayda sağlaması için çok önemlidir. Üretken yapay zekanın en önemli 10 riskini ve bunları azaltma adımlarını inceleyin: Model güvenilirliği ve çıktı bütünlüğü riskleri 1.
En İyi 7 Açık Kaynaklı Vektör Veritabanı: Faiss ve Chroma Karşılaştırması
Yapay zekâ ajanları ve modelleri giderek daha çok yüksek boyutlu veri alımına bağımlı hale geldikçe, kurumsal dağıtım için açık kaynaklı bir vektör veritabanı seçimi kritik önem kazanıyor.
Büyük Dil Modeli Eğitimi
Mevcut LLM'lerin kurumsal iş akışlarına entegrasyonu giderek yaygınlaşıyor. Bununla birlikte, bazı işletmeler belirli görevler için performansı iyileştirmek amacıyla özel veriler üzerinde eğitilmiş özel modeller geliştiriyor. Bu tür modellerin oluşturulması ve sürdürülmesi, uzman yapay zeka yetenekleri, büyük eğitim veri kümeleri ve bilgi işlem altyapısı dahil olmak üzere önemli kaynaklar gerektirir ve bu da maliyetleri milyonlarca dolara çıkarabilir.
Yılında En İyi 5 MOVEit Alternatifi
Güvenli dosya transferi pazarında MOVEit'e önde gelen alternatifleri, protokol desteği, doğrulanmış ürün yetenekleri ve kullanıcı yorumları açısından inceledik. MOVEit alternatiflerinin karşılaştırması * Derecelendirmeler Capterra, Gartner ve G2'ye dayanmaktadır. Satıcılar, yorumlarına göre listelenmiştir.
En İyi 7 WAN İzleme Yazılımı
Geniş alan ağlarında bant genişliği izleme ve trafik analizinin yanı sıra ağ cihazlarının, sunucuların, uygulamaların ve altyapının gerçek zamanlı takibini sunan WAN izleme yazılımlarını seçtik. Popüler WAN izleme yazılımlarının karşılaştırmasına bakın: Seçim kriterleri Bu kriterleri karşılayan WAN izleme araçlarını seçtik: En İyi 7 WAN İzleme Yazılımı 1.
Google Dialogflow ve Rakiplerini Karşılaştırın
Google, IBM, Microsoft, Amazon ve Facebook gibi teknoloji devleri, geliştiricilerin sohbet botlarını kolayca oluşturmalarını sağlamak için konuşma yapay zekasına yatırım yapıyor. Bu yapay zeka destekli sohbet botları, e-posta gönderme, arama motorlarında bilgi arama vb. gibi çeşitli rutin görevleri otomatikleştirebilir.
Python kullanarak Twitter'dan (X.com) Veri Kazıma
X.com gibi modern sosyal platformlar, CAPTCHA, hız sınırlamaları ve IP engelleme gibi sıkı veri kazıma karşıtı savunmalar kullanmaktadır. Bu güvenlik önlemleri, sıfırdan özel bir veri kazıyıcı oluşturmayı hem zorlaştırır hem de sık sık kesintilere yol açar. Bu nedenle bu kılavuz, proxy rotasyonunu yöneterek Twitter verilerinin güvenilir ve uyumlu bir şekilde kazınmasını sağlayan Twitter veri kazıyıcı API'sini kullanmaktadır.
Yılında En Sık Karşılaşılan Web Kazıma Zorlukları
Web kaynaklarından gerekli verileri çıkarma işlemi olan web kazıma, önemli bir araçtır; ancak zorluklarla dolu bir tekniktir. Aşağıda en yaygın web kazıma zorluklarını ve bunlara yönelik pratik çözümleri bulabilirsiniz.
AIMultiple Bülteni
Haftada 1 ücretsiz e-posta ile en son B2B teknoloji haberleri ve uzman içgörüler ile işletmenizi hızlandırın.