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
Python kullanarak Twitter'dan (X.com) Veri Kazıma
X.com gibi modern sosyal platformlar, CAPTCHA, hız sınırlamaları ve IP engelleme gibi sıkı veri kazıma karşıtı savunmalar kullanmaktadır. Bu güvenlik önlemleri, sıfırdan özel bir veri kazıyıcı oluşturmayı hem zorlaştırır hem de sık sık kesintilere yol açar. Bu nedenle bu kılavuz, proxy rotasyonunu yöneterek Twitter verilerinin güvenilir ve uyumlu bir şekilde kazınmasını sağlayan Twitter veri kazıyıcı API'sini kullanmaktadır.
Pi Network sizi zengin edecek mi? Hayır, ama saatte birkaç sent ödeyebilir.
Kullanıcılar zamanlarını veya paralarını Pi Network'e yatırabilirler. Burada yazılan hiçbir şey yatırım tavsiyesi olarak yorumlanmamalıdır.
Birleştirilebilir Desenlerle Yapay Zeka Ajanları Oluşturma
Anthropic ve OpenAI'nin etkili yapay zeka ajanları oluşturma kılavuzlarını takip ederek, n8n'de iş akışları ve ajan işlem hatları üzerinde 3 gün boyunca deneyler yaptık.
Geliştirilmesi Gereken En İyi 30+ Endüstriyel Yapay Zeka Ajanı
Endüstriyel yapay zeka ajanları, IoT, kontrol sistemleri (örneğin SCADA) ve bağlı varlıklardan eyleme geçirilebilir içgörüler elde ederek ve bunları otonom olarak entegre ederek, birbirinden ayrı veri kümelerinin sınırlamalarını ele almaktadır.
2026 Yılında Solarwinds Dahil En İyi 6 Günlük Analiz Yazılımı
Sunucular gece 3'te çöktüğünde veya uygulamalar hata vermeye başladığında, ekiplerin neyin yanlış gittiğini hızlı bir şekilde anlamaları gerekir. Günlük analiz platformları, farklı sistemlerden gelen dağınık günlük dosyalarını toplayarak ve tek bir yerde aranabilir hale getirerek yardımcı olur. Bu araçlar, ham günlükleri yapılandırılmış verilere ayrıştırarak, sorunun kaynağını bulmanızı sağlar.
Moltbook: Temsilci Odaklı Sosyal Medya [2026]
OpenClaw'ın hızlı büyümesi, alışılmadık bir sosyal deneyi tetikledi: Yapay zekâ ajanlarının birbirleriyle etkileşim kurduğu Reddit benzeri bir sosyal platform olan Moltbook. 28 Ocak 2026'da piyasaya sürülen platform, kısa sürede dikkat çekmeye başladı ve ilk haftasında 1,5 milyondan fazla ajana ulaştı. Yapay zekâ ajanları için diğer platformlar hakkında daha fazla bilgi için Inside 'ı okuyun.
Siber Güvenlikte Büyük Dil Modelleri in 2026
Siber güvenlik görevleri için büyük ölçekli ve çok formatlı bir kıyaslama aracı olan SecBench'i kullanarak 9 siber güvenlik alanında 7 büyük dil modelini değerlendirdik. Her modeli, veri güvenliği, kimlik ve erişim yönetimi, ağ güvenliği, güvenlik açığı yönetimi ve bulut güvenliği gibi alanları kapsayan 44.823 çoktan seçmeli soru (MCQ) ve 3.087 kısa cevaplı soru (SAQ) üzerinde test ettik. Siber güvenlik alanında uzmanlaşmış LLM'ler, genel amaçlı LLM'ler [...
OpenAI için Yapay Zeka Ağ Geçitleri: OpenRouter Alternatifleri
OpenRouter, SambaNova, TogetherAI, Groq ve AI/ML API'yı üç gösterge (ilk belirteç gecikmesi, toplam gecikme ve çıktı belirteç sayısı) üzerinden, toplam gecikme için kısa istemler (yaklaşık 18 belirteç) ve uzun istemler (yaklaşık 203 belirteç) kullanarak 300 testle karşılaştırdık.
Sentetik Veri Üretimi Kıyaslama Testi
Gerçek dünya verilerinin özelliklerini kopyalama performanslarını değerlendirmek için, 4 farklı sağlayıcıdan temin edilen 7 adet herkese açık sentetik veri üreticisini, 4 sayısal ve 7 kategorik özellik içeren 70.000 örnekten oluşan bir test veri seti kullanarak karşılaştırmalı olarak test ettik. Aşağıda, sentetik veri üreticilerini istatistiksel olarak karşılaştırdığımız test sonuçlarını görebilirsiniz.
2026'da OCR teknolojisinin durumu: Öldü mü yoksa çözülmüş bir sorun mu?
Optik Karakter Tanıma (OCR), yapay zeka araştırmalarının en eski alanlarından biridir. Bugün OCR, nispeten olgun bir teknolojidir ve artık yapay zeka olarak adlandırılmamaktadır; bu da Pulitzer Ödülü sahibi Douglas Hofstadter'ın şu sözüne iyi bir örnektir: Yapay zeka, henüz yapılmamış olan her şeydir.
AIMultiple Bülteni
Haftada 1 ücretsiz e-posta ile en son B2B teknoloji haberleri ve uzman içgörüler ile işletmenizi hızlandırın.