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
En İyi 10 ERP AI Kullanım Durumu & Vaka Çalışmaları
Enterprise resource planning (ERP) systems help organizations manage core business processes such as finance, operations, and human resources within a single platform. As business processes grow more complex and data-driven, companies are increasingly integrating AI capabilities, such as machine learning and conversational AI, into ERP systems to automate tasks, improve decision-making, and increase efficiency.
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.
Öneri Sistemleri: Uygulamalar ve Örnekler
We examined the main types of recommendation systems, key concepts, and real-world applications, and benchmarked LightFM, Cornac BPR, and TensorFlow Recommenders using AUC, Precision@10, and Recall@10. Best Python libraries for recommendation systems These libraries implement machine learning algorithms to process training data and generate personalized recommendations using collaborative or content-based filtering techniques.
Test Edilen En İyi 12 RMM Yazılımı: Özellikler ve Fiyatlandırma
RMM yazılım bileşenleri, yama yönetimi gibi özellikler sayesinde işletme cihazlarını güvenli ve verimli tutar. En iyi 3 RMM platformunu (NinjaOne, ManageEngine ve Acronis) altı AWS bölgesindeki yedi sunucuya dağıtarak karşılaştırmalı olarak test ettik. Ajan dağıtımını ve izlemeyi sıfırdan nasıl ele aldıklarını analiz ettik.
En İyi 10 Kurumsal İş Planlama Yazılımı
AIMultiple vetted top job scheduling software based on the features, pricing, and market presence. Follow the links below to see enterprise job scheduler tools’ benefits and case studies: Enterprise job scheduling software market leaders **Score is based on B2B review platforms.
En İyi 8 Açık Kaynak RBAC Aracı
Based on GitHub activity, update frequency, and deployment model, I listed the top 8 open-source RBAC tools that help organizations restrict system access by granting users permissions and privileges. This list covers 8 open-source RBAC tools across three categories: general-purpose authorization libraries and identity platforms with RBAC support, and Kubernetes-specific permission tools.
En İyi 7 Açık Kaynak RMM Yazılımı: Artılar ve Eksiler
IT teams and managed service providers (MSPs) need remote monitoring and management (RMM) tools to maintain infrastructure health, patch endpoints, respond to alerts, and manage devices at scale.
En İyi Açık Kaynak UEBA Araçları ve Ticari Alternatifler
At their core, UEBA solutions identify patterns in data, whether from real-time streams or historical datasets.
En İyi 8 SIEM Kullanım Senaryosu ve Gerçek Hayat Örnekleri
SIEM addresses this by correlating data across the entire environment, endpoints, networks, cloud applications, and authentication systems to surface connections that no single tool would catch. A login at 2 am isn’t suspicious on its own. That same login, combined with a spike in outbound transfers and a new USB device, is a different story.
Tenable Nessus'a En İyi 5 Alternatif: Özellikler & Karşılaştırma
Several notable options are available in the DAST and vulnerability scanning tools market. We selected the top alternatives to Tenable Nessus based on our research and DAST benchmark.
AIMultiple Bülteni
Haftada 1 ücretsiz e-posta ile en son B2B teknoloji haberleri ve uzman içgörüler ile işletmenizi hızlandırın.