Bize Ulaşın
Sonuç bulunamadı.
Cem Dilmegani

Cem Dilmegani

Baş Analist
345 Makale
B2B Teknolojisinde Güncel Kalın
Cem, neredeyse on yıldır AIMultiple'da baş analist olarak görev yapmaktadır. Cem'in AIMultiple'daki çalışmaları, Business Insider, Forbes, Morning Brew, Washington Post gibi önde gelen küresel yayınlar, HPE gibi küresel firmalar, Dünya Ekonomik Forumu gibi STK'lar ve Avrupa Komisyonu gibi uluslararası kuruluşlar tarafından alıntılandı. [1], [2], [3], [4], [5]

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

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

  1. Microsoft, IBM ve Google'ın Yapay Zeka Etiği Konusundaki Çabalarını Artırmasının Nedenleri , Business Insider.
  2. Microsoft, bizden daha akıllı yapay zekâ geliştirmek için OpenAI'ye 1 milyar dolar yatırım yapıyor , Washington Post.
  3. Yapay Zeka Liderliğini Güçlendirme: Yapay Zeka Üst Düzey Yönetici Araç Seti , Dünya Ekonomik Forumu.
  4. AB'nin Bilim, Araştırma ve İnovasyon Performansı , Avrupa Komisyonu.
  5. AB'nin 200 milyar avroluk yapay zeka yatırımı, veri merkezlerine nakit akışını artırıyor ancak çip pazarı hâlâ bir zorluk teşkil ediyor , IT Brew.
  6. TechCrunch'ın haberine göre, Hypatos belge işleme için derin öğrenme yaklaşımına yönelik 11,8 milyon dolarlık yatırım aldı .
  7. 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

Siber güvenlikMar 5

Hassas Veri Keşfi İçin En İyi 6 Açık Kaynaklı Araç

Aşağıdaki araçlar GitHub etkinliğine göre seçilmiş ve GitHub yıldız sayısına göre azalan sırada sıralanmıştır. Hassas veri keşfi için başlıca kullanım durumlarını kapsarlar: soy ağacı ile meta veri kataloglama, aracı gerektirmeyen tarama ve API tabanlı PII, PCI verileri ve beklemedeki kimlik bilgilerinin tespiti. Daha fazla bilgi için: Hassas veri keşfi ve sınıflandırma araçları, DLP yazılımı.

Siber güvenlikMar 5

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.

Siber güvenlikMar 5

Çok Faktörlü Kimlik Doğrulama (MFA) Fiyatlandırması ve Planları

Listelenen MFA fiyatlandırması ve planları, maliyetleri artıran çeşitli faktörlere bağlı olarak değişiklik gösterir: *Yıllık minimum 1.500$ sözleşme. Doğru MFA planı nasıl seçilir? Bireysel kullanım için yeterli olan bir MFA çözümü, birçok müşterisi, ortağı ve iş ortağı olan büyük bir işletme için uygun olmayabilir.

Siber güvenlikMar 5

En İyi 10 Uygulama Güvenliği Aracı: Özellikler ve Fiyatlandırma

Küresel uygulama güvenliği pazarı, 2025 yılında 10,65 milyar ABD doları değerindeydi ve web ve mobil uygulamalara yönelik artan saldırılar, bulut tabanlı mimarinin benimsenmesi ve AB Siber Dayanıklılık Yasası da dahil olmak üzere düzenleyici gereklilikler sayesinde 2033 yılına kadar %18,8'lik yıllık bileşik büyüme oranıyla 42,09 milyar ABD dolarına ulaşması bekleniyor.

VeriMar 5

En İyi 25 Sentetik Veri Kullanım Alanı

Sentetik veri, makine öğrenimi, derin öğrenme ve üretken yapay zeka (GenAI) dahil olmak üzere çeşitli sektörlerde yaygın bir popülerlik ve uygulama alanı kazanmaktadır. Sentetik veri, veri gizliliği endişeleri ve sınırlı veri seti boyutları gibi zorluklara çözümler sunmaktadır. 2030 yılına kadar yapay zeka modellerinde gerçek verilere göre sentetik verinin tercih edileceği tahmin edilmektedir.

Kurumsal YazılımMar 5

Python RPA: Geliştiriciler İçin 7 Kullanım Senaryosu

Robotik süreç otomasyonu (RPA) ve Python'ın kesişimi, akıllı otomasyon alanında devrim yaratabilir. Küresel RPA pazarının 2025 yılında 28 milyar ABD doları değerinde olduğu ve 2026'da 35,27 milyar ABD dolarından 2035'te yaklaşık 247 milyar ABD dolarına ulaşacağı tahmin edilmesine rağmen, RPA projelerinin %30 ila %50'si başarısız oluyor.

Yapay Zeka AjanıMar 5

Düşük/Kodsuz Yapay Zeka Ajanı Oluşturucuları: n8n, make, Zapier

Düşük ve sıfır kodlu yapay zeka ajanı oluşturucuları, kullanıcıların karmaşık kod yazmadan otomatik, yapay zeka odaklı iş akışları oluşturmasına olanak tanıyarak ajan geliştirmeyi daha hızlı ve teknik olmayan ekipler için erişilebilir hale getiriyor.

Yapay zekaMar 4

2026 Yılında Örnekleriyle En İyi 40 Sohbet Botu Uygulaması

Küresel chatbot pazarının değeri 2026'da 10,32-11,45 milyar dolar olarak tahmin ediliyor; bu rakam 2024'te 8,7 milyar dolardı ve 2031'e kadar %23,15'lik yıllık bileşik büyüme oranıyla 32,45 milyar dolara ulaşması bekleniyor. Sadece üretken yapay zeka chatbot segmentinin değeri 12,98 milyar dolar ve %31,11'lik yıllık bileşik büyüme oranıyla daha hızlı büyüyor.

Yapay Zeka AjanıMar 4

Müşteri Hizmetlerinde En İyi Yapay Zeka Temsilcilerini Karşılaştırın

Büyük dil modelleriyle (LLM) desteklenen yapay zeka ajanları, müşterilerin sorularına doğal dilde yanıt verebilir, bağlamı yorumlayabilir ve insan benzeri yanıtlar üretebilir. Bu ajanlar, bilgi tabanları gibi kaynaklardan gelen büyük miktarda bilgiyi işleyebilir ve sentezleyebilir. Dört müşteri hizmetleri yapay zeka ajanını derledik: Tidio Lyro, Microsoft Azure AI Chatbot, IBM Watsonx Assistant ve Intercom Fin.

Yapay zekaMar 4

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.