Hizmetler
Bize Ulaşın
Cem Dilmegani

Cem Dilmegani

Baş Analist
342 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 güvenlikNis 2

Yılında Günümüzün SOC'ları İçin En İyi 16 UEBA Kullanım Alanı

Web ağ geçitleri, güvenlik duvarları, IPS araçları ve VPN'ler gibi geleneksel güvenlik önlemleri, modern siber saldırılara karşı savunma için artık yeterli değil. Saldırganlar, kural tabanlı araçların asla işaretlemediği geçerli kimlik bilgilerini kullanarak rutin olarak faaliyet gösteriyor. UEBA sistemleri, insan kullanıcıların yanı sıra kullanıcı olmayan varlıkları da izleyerek, davranışsal temel çizgiler oluşturmak ve sapmaları tespit etmek için makine öğrenimini kullanarak bu açığı kapatıyor.

VeriNis 1

Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi için En İyi 6 Veri Toplama Yöntemi

Bazı şirketler yapay zeka veri toplama hizmetlerine güvenirken, diğerleri verilerini kazıma araçları veya diğer yöntemler kullanarak toplar. Yapay zeka projelerinizi doğru verilerle beslemek için en iyi 6 yapay zeka veri toplama yöntemi ve tekniğine göz atın: Yapay Zeka Veri Toplama Yöntemlerine Genel Bakış 1.

Yapay zekaMar 27

Metin Okuma Yazılımları: Hume ve ElevenLabs

Yapay zekâ yetenekleri geliştikçe, metinden sese (TTS) yazılımları doğal, insan benzeri konuşma üretmede daha da yetenekli hale geliyor. Duygusal tonları en doğru, tutarlı ve kapsamlı şekilde hangisinin tanıyabileceğini belirlemek için yedi temel duygu kategorisinde beş farklı TTS ve duygu analizi aracının (Resemble, ElevenLabs, Hume, Azure ve Cartesia) performansını değerlendirdik ve karşılaştırdık.

Yapay zekaMar 26

En İyi Tasarımdan Kodlamaya Araçların Karşılaştırılması: Detaylı Analiz

Yapay zekâ destekli araçlar, görsel tasarım ile üretime hazır kod arasındaki boşluğu kapatmayı vaat ederek, tasarım-kodlama alanını dönüştürdü. Geliştiricilerin %82'sinin artık günlük veya haftalık olarak yapay zekâ kodlama asistanlarını kullandığı göz önüne alındığında, etkili tasarım-kodlama çözümlerine olan talep hiç bu kadar yüksek olmamıştı.

Yapay zekaMar 23

RAG Değerlendirme Araçları: Weights & Biases vs Ragas vs DeepEval

Bir RAG işlem hattı yanlış bağlamı aldığında, LLM güvenle yanlış cevabı üretir. Bağlam alaka düzeyi puanlayıcıları birincil savunma mekanizmasıdır. Aynı koşullar altında 1.460 soru ve 14.600'den fazla puanlanmış bağlam üzerinden beş aracı karşılaştırdık: aynı yargıç modeli (GPT-4o), varsayılan yapılandırmalar ve özel istemler yok.

Yapay zekaMar 23

Kodsuz Yapay Zeka: Faydaları, Sektörleri ve Temel Farklılıkları

Kodsuz yapay zeka araçları, kullanıcıların kod yazmadan yapay zeka uygulamaları oluşturmasına, eğitmesine veya dağıtmasına olanak tanır. Bu platformlar genellikle sürükle-bırak arayüzlerine, doğal dil istemlerine, yönlendirmeli kurulum sihirbazlarına veya görsel iş akışı oluşturucularına dayanır. Bu yaklaşım, giriş engelini düşürür ve programlama geçmişi olmayan kullanıcılar için yapay zeka geliştirmeyi erişilebilir hale getirir.

VeriMar 19

Yılında Otomatik Veri Toplama Araçları ve Kullanım Alanları

Otomatik veri toplama, bilgileri verimli bir şekilde toplamak, işlemek ve analiz etmek için sistemler kullanır. Otomatik veriler çeşitli formatlarda birden fazla kaynaktan geldiği için, farklı türlerini ve kökenlerini anlamak, etkili bir şekilde uygulanması için çok önemlidir. Veri toplama otomasyonu nedir? Veri toplama otomasyonu, bilgileri toplamak, düzenlemek ve analiz etmek için teknoloji yazılım komut dosyaları, botlar, API'ler veya özel platformlar kullanır.

Kurumsal YazılımMar 19

Oracle Bulut Altyapısı (OCI) Zamanlayıcı Özellikleri ve Alternatifleri

En iyi Oracle Bulut Altyapısı (OCI) zamanlayıcılarını entegrasyon yetenekleri, özellikleri ve fiyatlandırmasına göre sıralanmış olarak karşılaştırın. Gerekçemizi görmek için aşağıdaki bağlantıları takip edin: Yerel Oracle Veritabanı ve OCI zamanlayıcıları Diğer markalardan alternatif zamanlayıcılar: Oracle Veritabanı ve Oracle Bulut Altyapısı Zamanlayıcıları Oracle Zamanlayıcı (DBMS_SCHEDULER) Oracle Zamanlayıcı, doğrudan içine yerleştirilmiş yerel iş zamanlama motorudur.

Kurumsal YazılımMar 19

'da İş Yükü Otomasyonu Güvenliği: En İyi Uygulamalar ve Örnekler

İşletmeler, iş yükü otomasyonunu her seviyede güvence altına almalıdır. Aşağıdaki bölümler, temel riskleri, otomasyon ortamlarını güvence altına almak için en iyi uygulamaları ve sağlam güvenliğin önemini vurgulayan gerçek dünya örneklerini özetlemektedir.

Kurumsal YazılımMar 19

'da Üretimde XR/AR: 7 Gerçek Hayat Kullanım Örneği

Son sektör araştırmaları, XR cihaz sevkiyatlarının (örneğin endüstriyel kullanım için hafif AR veya akıllı gözlükler) 2025 yılında yıllık bazda %40'ın üzerinde arttığını gösteriyor. Benimsenme hızlanırken, XR teknolojileri üreticilerin verimliliği, güvenliği ve iş birliğini geliştirmelerine giderek daha fazla yardımcı oluyor. Gerçek dünya örnekleriyle üretimde XR/AR'ın en önemli 7 kullanım alanını keşfedin.