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
40'tan Fazla Gerçek Hayat Örneğiyle Yapay Zekanın Ajan Tabanlı Kullanım Alanı
Otonom üretken yapay zeka ajanları, çok az veya hiç insan gözetimi olmadan karmaşık görevleri yerine getirir. Ajan tabanlı yapay zeka, sohbet botlarından ve yardımcı pilotlardan farklıdır. Özellikle karmaşık iş akışlarında genellikle insan müdahalesi gerektiren geleneksel yapay zekanın, özellikle de üretken yapay zekanın aksine, ajan tabanlı yapay zeka, karar verme yetenekleri ve hedef odaklı davranışı sayesinde süreçleri otonom olarak yönlendirmeyi ve optimize etmeyi amaçlar.
OpenClaw Alternatifleri: Hermes, ZeroClaw ve PicoClaw
OpenClaw ve Hermes gibi otonom yapay zeka ajanları, normalde sürekli insan girdisi gerektiren çok adımlı görevleri otomatikleştirir. OpenClaw, en yaygın olarak benimsenen sürekli çalışan otonom ajan haline gelmiş olsa da, zorlu dağıtım süreci ve karmaşık yapılandırma gereksinimleri nedeniyle birçok kullanıcı alternatifler arıyor.
Yılında GoAnywhere'e En İyi 7 Alternatif
GoAnywhere, işletmelerin verileri güvenli bir şekilde değiş tokuş etmesi için kullanılan güvenli bir dosya transfer platformudur. Daha gelişmiş özellikler, çeşitli fiyat seçenekleri veya üstün müşteri hizmetleri arıyorsanız, derlediğimiz alternatifler listesi, bilinçli bir seçim yapmanız için gereken bilgileri sunar.
Üretken Yapay Zeka Etiği: Nasıl Yönetilir?
Üretken yapay zeka, bilginin nasıl paylaşıldığı ve güvenildiği konusunda önemli endişeler ortaya çıkarıyor. Örneğin Britannica, Perplexity şirketine karşı, şirketin Britannica'nın insan tarafından doğrulanmış içeriğini yasa dışı ve bilerek kopyaladığı ve ticari markalarını izinsiz olarak kötüye kullandığı iddiasıyla dava açtı. Üretken yapay zeka etik endişelerinin neler olduğunu ve bunları yönetmek için en iyi uygulamaları keşfedin. 1.
En İyi Amazon Mechanical Turk Alternatifleri
Analizimiz, yapay zeka veri toplama ve pazar araştırması için popüler bir platform olan Amazon Mechanical Turk'ün (MTurk) bazı dezavantajlarını inceliyor. Ayrıca Amazon Mechanical Turk'e en iyi alternatifleri karşılaştırıyor. Okuyucular üç kategoriye ayrılıyor. En alakalı alternatifleri görmek için kendi kategorinizi seçin: Çalışanlar için MTurk alternatifleri * Veriler, gibi inceleme platformlarından toplanmıştır.
En İyi 5 Ağ Güvenliği Politikası Yönetim Çözümü
Kendi ve diğer kullanıcıların deneyimlerine ve satıcı özelliklerine dayanarak, en iyi 5 NSPM çözümünü, çoklu satıcı ve satıcıya özgü araçları belirledim.
Bilgisayar Kullanım Aracıları: Kıyaslama ve Mimari
Bilgisayar kullanım aracıları gerçek masaüstü ve web uygulamalarını çalıştırmayı vaat ediyor, ancak tasarımları, sınırları ve ödünleşmeleri genellikle belirsiz. Önde gelen sistemleri, nasıl çalıştıklarını, nasıl öğrendiklerini ve mimarilerinin nasıl farklılaştığını inceleyerek ele alıyoruz.
Çalışanlar ve Müşteriler İç Yılında En İyi Appen Alternatifleri
Yapay zeka veri hizmeti sağlayıcısı Appen, popülaritesindeki düşüşü açıklayabilecek zorluklarla karşı karşıya. Yapay zeka eğitim verisi alanında Appen'e en iyi alternatifleri karşılaştırdık. Appen'e alternatifler, hedeflerinize bağlıdır. Appen'in alternatiflerini keşfedin: Çalışanlar için Appen alternatifleri * Veriler, ağırlıklı olarak çalışan yorumlarından oluştuğu için Trustpilot'tan alınmıştır.
RL Ortamları: Ajan Tabanlı Yapay Zekanın Arkasındaki Altyapı
Takviyeli öğrenme ortamları, yapay zeka ajanlarının eylemlerde bulunduğu, sonuçları gözlemlediği ve geri bildirim aldığı kontrollü ortamlardır. Modeller, kodlama, tarayıcı görevleri, müşteri desteği ve iş yazılımlarında tek seferlik yanıtlardan çok adımlı çalışmalara geçtikçe bu ortamlar daha kullanışlı hale geliyor. Takviyeli öğrenme ortamı şirketleri Bazı şirketler, kodlama, finans, kurumsal iş akışları veya bilgisayar kullanım görevleri için özel ortamlar satmaktadır.
Kodsuz Finansal Veri Toplama: Araçlar ve Uyumluluk İpuçları
Resmi finansal veri sağlayıcıları API'ler sunsa da, bunlar genellikle gerçek zamanlı veya niş veri ihtiyaçları için kapsam, erişim veya esneklik açısından sınırlıdır. Finansal veri kazıma, bu tür bilgileri toplamak için yaygın bir yaklaşım haline gelmiştir ve genellikle web kazıyıcılar, başsız tarayıcılar ve açık kaynaklı tarayıcılar gibi teknolojiler kullanılır; bunlar gerektiğinde proxy/engellemeyi kaldırma hizmetleriyle eşleştirilebilir.
AIMultiple Bülteni
Haftada 1 ücretsiz e-posta ile en son B2B teknoloji haberleri ve uzman içgörüler ile işletmenizi hızlandırın.