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
Kurumsal LLM İnce Ayar Kılavuzu
LLM çıktı sorunlarınıza yönelik özel çözümler için bağlantıları takip edin. LLM'niz: Büyük dil modellerinin (LLM'ler) yaygın olarak benimsenmesi, insan dilini işleme yeteneğimizi geliştirdi. Bununla birlikte, genel eğitimleri genellikle belirli görevler için optimum olmayan performansla sonuçlanır.
En İyi 5 ZTNA Açık Kaynak Bileşeni
ZTNA, sıfır güvenliğe yönelik daha geniş bir hareketin parçası olarak birçok kuruluşta VPN'lerin yerini alıyor. ZTNA açık kaynak araçları, her katmanda erişimi yetkilendirmek ve kaynaklara uzaktan erişimi güvence altına almak için uygun maliyetli bir yol sunar.
2026 Yılında En İyi 20 Web Kazıma Uygulaması
Web kazıma, basit manuel komut dosyalarından yapay zekanın bilgi toplamasına yardımcı olan gelişmiş sistemlere evrildi. Ajan tabanlı kazıma, yapay zeka ajanlarının web sitelerinde gezinmesine, dinamik içeriği işlemesine ve yeni düzenlere uyum sağlamasına olanak tanır. Gelişmiş yapay zeka tabanlı bot tespitini atlatmak için şirketler yönetilen tarayıcı otomasyonunu kullanır. Bu yaklaşım, bulutta gerçek insanlar gibi davranan gerçek tarayıcılar kullanır.
2026 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.
Bankacılık Sohbet Botları: 8 Araç, 5 Kullanım Alanı ve 5 Uygulama
Müşteri hizmetlerinin en öncelikli olduğu sektörler, mükemmel müşteri hizmeti talebi nedeniyle artan maliyetlerle karşı karşıya kalmaktadır. Bankacılık sohbet robotları, müşterilerin işlemleri sesli veya yazılı olarak tamamlamalarını sağlayarak operasyonel maliyetleri düşürür ve müşteri memnuniyetini artırır. 2026 yılı itibarıyla, Bank of America'nın sanal asistanı Erica, günde 2 milyon tüketici etkileşimini işleyerek bankaya tasarruf sağlamaktadır.
E-ticaret Teknolojilerinin Kullanım Alanları ve Örnekleri
E-ticaret sektörü, daha fazla tüketicinin satın alma alışkanlıklarını çevrimiçi ortama kaydırması ve daha hızlı ve daha rahat dijital deneyimler aramasıyla her yıl yaklaşık %10 oranında büyümeye devam ediyor. Bu büyüme aynı zamanda artan rekabetle de birlikte geliyor; bu da işletmelerin teknolojinin müşteri beklentilerini nasıl şekillendirdiğini anlamasını zorunlu kılıyor.
2026'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.
Windows'ta En İyi 9 Ağ İzleme Aracı
Windows ortamları için tasarlanmış ağ izleme araçlarını, gerçek dünya uygulamalarındaki performanslarını değerlendirmek amacıyla test ettik. Amacımız, güvenilirlik, kullanılabilirlik ve sistemlerle derin entegrasyonu dengeleyen çözümler bulmaktı. Protokol Desteği: Araçların birden fazla iletişim protokolünü (SNMP, TCP, ICMP ve IPMI) desteklemesi gerekiyordu.
Büyük Çok Modlu Modeller (LMM'ler) ve Büyük Çok Modlu Modeller (LLM'ler)
Özenle seçilmiş bir veri kümesi kullanarak, Büyük Çok Modlu Modellerin (LMM'ler) finansal akıl yürütme görevlerindeki performansını değerlendirdik. Yüksek kaliteli finansal örneklerin bir alt kümesini analiz ederek, modellerin finansal alanda çok modlu verilerle işlem yapma ve akıl yürütme yeteneklerini değerlendirdik. Metodoloji bölümü, kullanılan veri kümesi ve değerlendirme çerçevesine ilişkin ayrıntılı bilgiler sunmaktadır.
Dünya Temel Modelleri: 10 Kullanım Örneği
Robotların ve otonom araçların (AV'ler) fiziksel dünyada eğitilmesi maliyetli, zaman alıcı ve riskli olabilir. Dünya Temel Modelleri, gerçek dünya ortamlarının gerçekçi simülasyonlarını sağlayarak ölçeklenebilir bir alternatif sunar. Bu modeller, fiziksel testlere olan bağımlılığı azaltarak robotik, otonom araçlar ve diğer alanlarda geliştirme ve dağıtımı hızlandırır. Dünya Temel Modellerinin nasıl çalıştığını, avantajlarını ve avantajlarını keşfedin.
AIMultiple Bülteni
Haftada 1 ücretsiz e-posta ile en son B2B teknoloji haberleri ve uzman içgörüler ile işletmenizi hızlandırın.