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
Linux Görev Zamanlayıcısı: İnceleme, Kılavuz ve Alternatifler
Linux iş zamanlayıcısı ve zaman tabanlı bir iş zamanlayıcısı olan 'cron', Linux iş zamanlamasında yaygın olarak kullanılır. Eğer: * Linux Tamamen Adil Zamanlayıcı (CFS) ** Kurumsal iş zamanlayıcıları arasında Stonebranch, ActiveBatch, RunMyJobs ve JAMS Zamanlayıcı bulunur.
En İyi 15 Sürüm Kontrol Aracı
AIMultiple'da, birden fazla proje genelinde 1.000'den fazla web sayfasının kodunu yönetmek için her gün sürüm kontrol araçları kullanıyoruz.
15 Tedarik Vaka Çalışması ve Çıkarılan Dersler
Etkin tedarik uygulamaları tüm sektörlerde gereklidir. Kâr amacı gütmeyen kuruluşlardan teknolojiye, sağlık hizmetlerine ve daha fazlasına kadar çeşitli sektörlerdeki tedarik vaka çalışmalarını inceleyerek, herhangi bir sektörde başarıyı sağlayabilecek tedarik çözümlerinin ve en iyi uygulamaların etkisine dair değerli bilgiler ediniyoruz.
10 GAN Kullanım Örneği
GAN'lar, özellikle görüntü sentezi ve stil aktarımı gibi birçok erken dönem üretken yapay zeka uygulamasının öncüsü olsa da, günümüzde tüketiciye yönelik üretken yapay zeka araçlarının çoğu, difüzyon tabanlı mimarilere veya akış eşleştirme ve difüzyon dönüştürücüler (DiT) gibi ilgili yaklaşımlara dayanmaktadır. Bununla birlikte, GAN'lar süper çözünürlük, yüz restorasyonu, sentetik tablo veya sağlık hizmetleri gibi belirli alanlarda önemini korumaktadır.
En İyi 7 Açık Kaynaklı Duygu Analizi Aracı
Metin analizinin 2029 yılına kadar küresel pazar değerinin 56 milyar ABD dolarını aşacağı tahmin ediliyor. Duygu analizi, metin analizi uygulamalarından biri olarak dünya çapında ivme kazanmıştır. Duygu analizini henüz uygulamaya koymamış işletmeler, bu teknolojiden faydalanmak için en iyi araçları ve kullanım örneklerini bulma ihtiyacı duyabilirler.
Yapay Zeka Destekli Tedarik Süreçlerine İlişkin 10 Kullanım Örneği ve Vaka Çalışması
Yapay zekanın (YZ) faydaları daha geniş bir kitle tarafından takdir edildikçe, farklı sektörlerdeki YZ kullanım alanlarının sayısı her geçen gün artmaktadır. Tedarik sektöründeki YZ de farklı değildir.
En İyi 7 Açık Kaynaklı DLP Yazılımı
Açık kaynaklı DLP yazılımları veri koruması için uygulanabilir çözümler sunarken, büyük işletmeler genellikle gelişmiş merkezi anahtar yönetimi ve bulut tabanlı dağıtım seçenekleri için kapalı kaynaklı DLP yazılım çözümlerine yönelmektedir. Aşağıda, tespit doğruluğu, dağıtım karmaşıklığı ve topluluk desteği açısından değerlendirilmiş en iyi beş açık kaynaklı DLP aracı yer almaktadır.
En İyi 20 RPA SAP Kullanım Örneği ve Senaryosu
SAP, yaklaşık 31 milyar Euro'luk geliriyle en eski ve en değerli ERP sistemlerinden biridir. Birçok alanda otomasyon sunan bir ERP paketi olmasına rağmen, SAP süreçlerinin çoğu muhasebe süreçleri, işlem yönetimi ve raporlama gibi manuel ve tekrarlayıcıdır. Bu durum, RPA'yı SAP'yi otomatikleştirmek ve kaynakları daha yüksek değerli alanlara yönlendirmek için mükemmel bir aday haline getiriyor.
Test Otomasyonu Dokümantasyonu ve En İyi Uygulamalar
Yazılım test ve geliştirme süreçlerinde uygulamaların kalitesini ve güvenilirliğini sağlamak için test otomasyonu hayati önem taşır. İşletmeler ve QA ekipleri, manuel testlerden otomasyon testlerine geçiş yapmaktadır çünkü otomasyon şu avantajları sağlar: Genellikle gözden kaçan şey, test otomasyonunun faydalarını en üst düzeye çıkarmada etkili dokümantasyonun rolüdür.
Hassas Veri Keşfi İçin En İyi 6 Açık Kaynaklı Araç
Aşağıdaki araçlar GitHub etkinliğine göre seçilmiş ve GitHub yıldız sayısına göre azalan sırada sıralanmıştır. Hassas veri keşfi için başlıca kullanım durumlarını kapsarlar: soy ağacı ile meta veri kataloglama, aracı gerektirmeyen tarama ve API tabanlı PII, PCI verileri ve beklemedeki kimlik bilgilerinin tespiti. Daha fazla bilgi için: Hassas veri keşfi ve sınıflandırma araçları, DLP yazılımı.
AIMultiple Bülteni
Haftada 1 ücretsiz e-posta ile en son B2B teknoloji haberleri ve uzman içgörüler ile işletmenizi hızlandırın.