Hizmetler
Bize Ulaşın
Cem Dilmegani

Cem Dilmegani

Baş Analist
305 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 Güvenlik
Açık Dünya Değerlendirmesi
21 Tem

En İyi 8 Açık Kaynak RBAC Aracı

GitHub etkinliğine, güncelleme sıklığına ve dağıtım modeline dayanarak, kuruluşların kullanıcılara izinler ve ayrıcalıklar vererek sistem erişimini kısıtlamasına yardımcı olan en iyi 8 açık kaynak RBAC aracını listeledim. Bu liste, üç kategorideki 8 açık kaynak RBAC aracını kapsar: genel amaçlı yetkilendirme kütüphaneleri, RBAC destekli kimlik platformları ve Kubernetes'e özgü izin araçları. Araç seçimi ve sıralama: Casdoor,…

Siber Güvenlik
Kıyaslama
21 Tem

Yedekleme yazılımı karşılaştırması: Acronis vs NinjaOne vs Comet vs MSP360

NinjaOne Backup, Acronis Cyber Protect Cloud Backup, Comet Backup ve MSP360 Managed Backup ürünlerini aynı AWS altyapısında karşılaştırdık. Her satıcı, aynı 625.946 dosyalık / 50 GB iş yükünün dosya modunda yedeklemesini ve sistem diskinin tam imaj yedeklemesini çalıştırdı, ardından 15 GB'lık orta alt dizini geri yükledi. 50 GB / 625.946 dosyalık iş yükünde test edilen…

Yapay Zeka
İçgörü
21 Tem

25 Sağlık Hizmetlerinde Yapay Zeka Kullanım Örnekleri

Sağlık sistemleri, artan hasta veri hacimleri ve kişiselleştirilmiş bakıma yönelik artan talep nedeniyle giderek daha fazla baskı altındadır. Sağlık hizmetlerinde yapay zeka uygulamaları, süreçleri optimize ederek, teşhis doğruluğunu artırarak ve hasta sonuçlarını iyileştirerek bu sorunlara güçlü bir çözüm olarak ortaya çıkmıştır. Yakın zamanda yapılan bir çalışma, insan klinisyenler ve yapay zeka sistemlerinden oluşan hibrit ekiplerin…

Yapay Zeka
İçgörü
20 Tem

En İyi 12 SEO Yapay Zeka Kullanım Alanı ve Vaka Çalışmaları

Algoritmalar değiştikçe ve tüketici beklentileri arttıkça, arama sonuçlarında erişilebilirlik için rekabet etmek daha da zorlaştı. Manuel araştırmaya ve küçük güncellemelere dayanan geleneksel SEO teknikleri, bu gelişmelerin sıklıkla gerisinde kalmaktadır. Yapay zeka destekli SEO araçları, karmaşık görevleri otomatikleştirerek ve içeriği kullanıcı amacıyla daha hassas şekilde hizalayarak bu zorluğun üstesinden gelir. SEO yapay zekasının içerik pazarlamasını nasıl…

Otonom Yapay Zeka
Kıyaslama
20 Tem

En İyi Ajan Koşum Takımları: Claude Code vs Codex

Ajan koşum takımları, yapay zeka ajanları için üretim çalışma zamanı görevi görür ve tasarım tercihleri, aynı temel modellerde performans farklılıkları yaratır. 17 ajan koşum takımını 10 kodlama görevinde karşılaştırdık. Modelden ziyade koşum takımını izole etmek için, her agentic CLI'yi tek bir temel model olan Claude Sonnet 4.6 (akıl yürütmesiz) üzerinde ve yapay zeka kod editörlerini…

Veri
İçgörü
20 Tem

Otomatik Veri Toplama Araçları ve Kullanım Durumları

Otomatik veri toplama, bilgileri verimli bir şekilde toplamak, işlemek ve analiz etmek için sistemler kullanır. Otomatik veri birden fazla kaynaktan farklı formatlarda geldiğinden, farklı türleri ve kökenlerini anlamak, etkili bir şekilde uygulamak için gereklidir. Veri toplama otomasyonu, sürekli manuel giriş olmadan birden fazla kaynaktan veri toplamak, düzenlemek ve depolamak için script'ler, botlar, API'ler veya özel…

Siber Güvenlik
İçgörü
18 Tem

En İyi 10 Gizlilik Artırıcı Teknolojiyi Keşfedin

GDPR ve CCPA gibi düzenlemelere rağmen tüketici verileri genellikle bilgisayar korsanlarına, şirketlere ve hükümetlere açık hale gelir. İşletmeler, ağ görünürlüğünü iyileştirmek amacıyla verileri üçüncü taraflarla paylaştıkça sızıntı riski de artmaktadır. Gizlilik Artırıcı Teknolojiler (PET'ler), şirketlerin bu verileri kullanırken kişisel veya hassas bilgileri gizli tutmasına yardımcı olur. Verileri korumak ve iş operasyonlarını geliştirmek için nasıl kullanılabileceklerini…

Otonom Yapay Zeka
İçgörü
18 Tem

40+ Gerçek Hayattan Örneklerle Agentic AI Kullanım Alanları

Otonom üretken AI ajanları karmaşık görevleri çok az veya hiç insan denetimi olmadan yerine getirir. Agentic AI, chatbot'lardan ve yardımcı pilotlardan farklıdır. Karmaşık iş akışlarında sıklıkla insan müdahalesi gerektiren geleneksel AI, özellikle de üretken AI'dan farklı olarak, agentic AI karar verme yetenekleri ve hedefe yönelik davranışı sayesinde süreçleri otonom biçimde yönlendirip optimize etmeyi amaçlar. AI…

Yapay Zeka
Kıyaslama
17 Tem

Text-to-SQL: LLM Doğruluk Karşılaştırması

Veri analizi için SQL'e 18 yıldır güveniyorum, danışmanlık günlerimden beri. Doğal dildeki soruları SQL'e çevirmek, verileri daha erişilebilir kılar ve teknik becerisi olmayanlar da dahil herkesin doğrudan veritabanlarıyla çalışmasına olanak tanır. Text-to-SQL kıyaslama metodolojimizi 35'ten fazla büyük dil modeli (LLM'ler) üzerinde, SQL komutu oluşturma performanslarını değerlendirmek için kullandık: LLM'ler sıklıkla dört tür hata yapar: hatalı…

Yapay Zeka
Kıyaslama
17 Tem

En İyi 20+ Agentic RAG  Çerçevesi

Agentic RAG, LLM performansını artırarak ve daha fazla uzmanlaşma sağlayarak geleneksel RAG'ı geliştirir. Birden çok veritabanı arasında yönlendirme ve sorgu oluşturma konusundaki performansını değerlendirmek için bir kıyaslama gerçekleştirdik. Agentic RAG çerçevelerini ve kütüphanelerini, standart RAG'tan temel farklarını, avantajlarını ve zorluklarını keşfedin ve tam potansiyellerini ortaya çıkarın. Sistemin, her biri benzersiz bağlamsal bilgilere sahip beş farklı…

...56789...