Hizmetler
Bize Ulaşın
Cem Dilmegani

Cem Dilmegani

Baş Analist
305 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

Yapay Zeka
İçgörü
17 Haz

OCR teknolojisinin durumu: Öldü mü yoksa çözülmüş bir sorun mu?

Optik Karakter Tanıma (OCR), yapay zekâ araştırmalarının en eski alanlarından biridir. Bugün OCR teknolojisi görece olgunlaşmıştır ve artık yapay zekâ olarak adlandırılmamaktadır; bu, Pulitzer ödüllü Douglas Hofstadter'ın şu sözüne iyi bir örnektir: Yapay zekâ, henüz yapılmamış olan her neyse odur.1 OCR kıyaslamamızda, bir büyük dil modeli olan DeltOCR, basılı metinlerdeki karakterlerin %95'inden fazlasını doğru okumaktadır.…

Yapay Zeka
Açık Dünya Değerlendirmesi
17 Haz

En İyi 9 Yapay Zeka Altyapısı Şirketi ve Uygulamaları

Birçok kuruluş yapay zekaya büyük yatırımlar yapıyor, ancak çoğu proje ölçeklendirilemiyor. Yapay zeka kanıtlarının yalnızca %10-20'si tam dağıtıma geçiyor.1 Bunun temel nedeni mevcut sistemlerin büyük veri kümeleri, gerçek zamanlı işleme veya karmaşık makine öğrenimi modelleri gibi talepleri karşılamak için donanımlı olmamasıdır. Yapay zeka iş stratejisinin daha merkezine oturdukça altyapı sınırlamaları, girişimlerin üretime geçip geçemeyeceğini belirlemeye…

Siber Güvenlik
Özellik Karşılaştırması
17 Haz

En İyi 10 Microsoft Purview Alternatifi

Microsoft Purview popüler bir DLP yazılımı olsa da, kullanımı zor olabilir ve sınırlı politika özelleştirme seçenekleri sunar. En iyi Microsoft Purview alternatiflerini belirlemek için en iyi 10 DLP ürününü beş boyutta analiz ettik. Özelliklerini, güçlü ve zayıf yönlerini görün: * Güvenilir B2B inceleme platformlarındaki toplam yorum sayısı ve ortalama puanlamalara (5 puanlık ölçekte) dayanmaktadır. **Çalışan…

Veri
İçgörü
17 Haz

En İyi 15 Eğitim Verisi Platformu

Bir model, öğrendiği veri kadar iyidir. Denetimli modellerin doğru tahminler yapabilmesi için doğru, iyi etiketlenmiş örneklere ihtiyacı vardır. Eğitim verisi platformları, ham veri ile kullanılabilir bir veri kümesi arasındaki adımları kapsar: kaynak bulma, etiketleme ve kalite kontrolleri. Veri pazar yerleri ve veri etiketleme araçları olarak ayrılmış ve temel veri işlevlerine göre eşleştirilmiş en iyi eğitim…

Yapay Zeka
İçgörü
16 Haz

AI Metin Üretimi: En İyi 17 Kullanım Alanı ve 5 Vaka Çalışması

Generative AI, yapay zekanın bir alt kümesi olarak, mevcut verilerden öğrenerek ve üzerine inşa ederek metin, kod, görüntü, tasarım ve video gibi yeni içeriklerin oluşturulmasını sağlar. Üretici yapay zekanın, metin biçiminde içerik oluşturmak için nasıl kullanılabileceğini, AI metin üretiminin 17 kullanım alanı ve 5 vaka çalışması aracılığıyla keşfedin. Not: Ürünler alfabetik sıraya göre sıralanmıştır. AI…

Kurumsal Yazılım
Özellik Karşılaştırması
16 Haz

BT Varlık Yönetimi (ITAM) Fiyatlandırma Karşılaştırması

Doğru BT Varlık Yönetimi (ITAM) çözümünü bulmak, maliyetleri kontrol etmek, riskleri azaltmak ve BT altyapınızda tam görünürlük elde etmek için kritik öneme sahiptir. BT yöneticileri, satın alma ekipleri ve KOBİ'ler için tasarlanan bu karşılaştırma, farklı fiyatlandırma modellerinin ve özellik setlerinin değişen iş ihtiyaçlarıyla nasıl uyum sağladığını vurgulamaktadır. Her sağlayıcının sunduklarına dair daha net bir bakış…

Kurumsal Yazılım
Özellik Karşılaştırması
16 Haz

En İyi 6 BT Servis Yönetimi (ITSM) Yazılımının Fiyatları

BT Servis Yönetimi (ITSM) araçları, olay, sorun, değişiklik ve bilgi tabanı yönetimini destekleyen çeşitli fiyatlandırma modelleri sunar. En iyi 6 sağlayıcının BT servis yönetimi fiyatlandırma ayrıntılarını ve küçük işletmeler ile kurumsal firmalar için özellik kılavuzunu inceleyin. Not: Fiyatlandırma bilgileri satıcı web sitelerinden alınmıştır. Ek fiyatlandırma planları sunan ek satıcıları keşfetmek için BT varlık yönetimi fiyatlandırmasını…

Siber Güvenlik
Açık Dünya Değerlendirmesi
16 Haz

En İyi 30+ Ağ Güvenliği Denetim Araçları

Ağ güvenlik denetim araçları, ortam genelinde araçları tarayarak ve yöneticileri ortaya çıkan tehditler, açıklar veya yeni yamalar konusunda uyararak ağın güvenliği hakkında gerçek zamanlı içgörüler sağlar. Fonksiyonlarının geniş kapsamı göz önüne alındığında, bu araçlar önemli ölçüde farklılık gösterir. Bazıları yama yönetimini basitleştirmeye odaklanırken, diğerleri şu şekilde kategorize edilebilir: İçgörüler, Gartner, G2 vb. gibi B2B inceleme…

Yapay Zeka
İçgörü
16 Haz

Modada Yapay Zeka Kullanım Alanları ve Örnekleri

Yaratıcı darboğazlar, verimsiz tedarik zincirleri ve artan tüketici beklentileriyle karşı karşıya kalan moda markaları daha akıllı çözümler arıyor. McKinsey, üretken yapay zekanın 2028 yılına kadar moda, giyim ve lüks sektörlerindeki işletme kârlarını 275 milyar dolara kadar artırabileceğini tahmin ediyor.1 Moda markalarının maliyetleri düşürmesine, kişiselleştirmeyi artırmasına ve daha sürdürülebilir çalışmasına yardımcı olmak için modadaki en iyi…

Yapay Zeka
İçgörü
15 Haz

20 Yapay Zeka İyileştirme Stratejileri ve Örnekler

Yapay zeka modelleri, veri, kullanıcı davranışı ve gerçek dünya koşulları değiştikçe sürekli iyileştirme gerektirir. İyi performans gösteren modeller bile, öğrendikleri kalıplar artık mevcut girdilerle eşleşmediğinde sapma gösterebilir, bu da doğruluğun azalmasına ve güvenilmez tahminlere yol açar. Düzenlemelerdeki, ürün gereksinimlerindeki veya müşteri beklentilerindeki değişiklikler, mevcut modellerin başa çıkmak üzere tasarlanmadığı yeni kısıtlamalar getirebilir. Bu nedenle model…