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
['26] Yılında En İyi Görüntü Tanıma Araçları Karşılaştırması
Nesne algılama görevleri için en iyi bulut tabanlı görüntü tanıma araçlarının gerçek dünya performansını, 100 görüntü kullanarak 5 sınıf üzerinden varsayılan API yapılandırmalarını karşılaştırarak değerlendirdik. Bu, performansların karşılaştırılmasını, özelliklerin analizini ve fiyatlandırmaya göre hizmet tekliflerinin karşılaştırılmasını içeriyordu.
Yapay Zeka Destekli Planlama (AI IPS): 6 Gerçek Hayat Kullanım Örneği ve Önde Gelen Araçlar
Yapay zekâ saldırı önleme sistemleri (IPS), çeşitli siber tehditleri tespit etmek ve önlemek için makine öğrenimi algoritmaları ve davranışsal analizler kullanır. Yapay zekâ, özellikle sınırlı kaynaklara sahip kuruluşlar için daha hızlı, daha uyarlanabilir ve daha uygun maliyetli tespit sağlayarak geleneksel IPS yeteneklerini güçlendirebilir.
En İyi +10 Veri Hizmeti Şirketi
Veri, üretken yapay zekayı ve kurumsal inovasyonu besler. Veri Hizmeti (DaaS), kullanıcılara genellikle abonelik esasına göre talep üzerine veri sağlayan bir bulut bilişim modelidir. Bu, veri toplama ve yönetimini kolaylaştırır.
Büyük Görüş Modellerini Karşılaştırın: GPT-4o vs YOLOv8n
Büyük görüntü işleme modelleri (LVM'ler), kusur tespiti, tıbbi teşhis ve çevresel izleme gibi görsel görevleri otomatikleştirebilir ve iyileştirebilir. Üç nesne algılama modelini (YOLOv8n, DETR ve GPT-4o Vision) her biri 1.000 görüntü üzerinde karşılaştırdık ve mAP@0.5, çıkarım hızı, FLOP'lar ve parametre sayısı gibi ölçütleri değerlendirdik.
En İyi 7 Sayaçtan Nakde Dönüştürme Çözümünü Karşılaştırın
Enerji şirketleri, milyonlarca müşteri genelinde enerji tüketimini doğru bir şekilde takip etmeli, fatura oluşturmalı ve ödemeleri tahsil etmelidir. Ancak, parçalı sistemler, eski altyapı ve karmaşık faturalama süreçleri, sayaçtan tahsilata (M2C) kadar olan döngüyü verimsiz ve hataya açık hale getirebilir. Sayaçtan tahsilata çözümler, enerji şirketlerinin sayaç verisi toplamasından faturalama ve ödeme mutabakatına kadar tüm süreci otomatikleştirmesine yardımcı olarak faturalama doğruluğunu, operasyonel verimliliği ve daha fazlasını iyileştirir.
2026'da Yapay Zeka Veri Kalitesi: Zorluklar ve En İyi Uygulamalar
Veri kalitesinin düşük olması, yapay zeka ve makine öğrenimi projelerinin başarılı bir şekilde uygulanmasını geciktirir. En gelişmiş yapay zeka algoritmaları bile, temel veriler düşük kalitede ise hatalı sonuçlar verebilir.
Müşteri Hizmetleri için ChatGPT: En İyi 10 Kullanım Alanı
ChatGPT, müşteri hizmetlerinde yenilik olmaktan çıkıp altyapı haline geldi. Şirketler, yanıt sürelerini kısaltmak, ekiplerinin kaldıramayacağı hacmi yönetmek ve rutin etkileşimlerin maliyetini düşürmek için bunu kullanıyor. Ancak sonuçlar, nasıl uygulandığına bağlı olarak büyük ölçüde değişiyor. OpenAI, talimatları takip etmede, uzun bağlamlarda akıl yürütmede daha iyi olan, önemli ölçüde daha yetenekli bir model olan GPT-5.2'yi piyasaya sürdü.
Çevrimiçi Anket Katılımcısı Bulma İçin En İyi 7 Araç
Şirketler, pazar trendlerini ve hedef kitlelerini anlamak için çevrimiçi anketler düzenler. Anket katılımcısı bulma araçları, işletmelerin uygun katılımcıları bulmasına yardımcı olur.
En İyi 13 Eğitim Veri Platformu
Veri, makine öğrenimi modellerinin kalitesinin temel bir parçasıdır. Denetimli yapay zeka/makine öğrenimi modelleri, doğru tahminler yapmak için yüksek kaliteli verilere ihtiyaç duyar. Eğitim veri platformları, veri toplamadan etiketlemeye kadar veri hazırlığını kolaylaştırarak yapay zeka sistemleri için yüksek kaliteli girdiler sağlar.
2026 Yılında En İyi 30+ Doğal Dil İşleme Kullanım Alanı ve Gerçek Hayat Örnekleri
Doğal dil işleme (NLP) pazarı 2026'da 34,83 milyar dolara ulaştı ve 2032'ye kadar 93,76 milyar dolara ulaşması bekleniyor. Sağlık sektörü, genel ekonomiye kıyasla iki kat daha hızlı bir şekilde yapay zekayı benimsiyor; ses tanıma pazarı ise 2026'da 22,49 milyar dolara ulaştı ve 2031'e kadar 61,71 milyar dolara ulaşması öngörülüyor. Sektörler genelinde 250'den fazla uygulamayı analiz ettik.
AIMultiple Bülteni
Haftada 1 ücretsiz e-posta ile en son B2B teknoloji haberleri ve uzman içgörüler ile işletmenizi hızlandırın.