Sena Sezer
Araştırma alanları
Sena’nın araştırmaları, gelişmekte olan yapay zeka mimarilerine ve kurumsal yapay zeka altyapısına, özellikle şu alanlara odaklanmaktadır:
Ajan tabanlı web mimarileri
Yapay zeka bellek sistemleri
MCP
Chatbots ve ChatGPT
Çok faktörlü kimlik doğrulama (MFA)
Çalışmaları, otonom yapay zeka ajanlarının web ortamlarıyla nasıl etkileşime girdiğini, bellek katmanlarının bağlamsal akıl yürütmeyi nasıl geliştirdiğini ve yapay zeka sistemlerinin kurumsal ortamlarda güvenli biçimde nasıl dağıtılıp yönetilebileceğini araştırmaktadır. Özellikle yapay zeka orkestrasyonu, sistem kontrolü ve güvenlik çerçevelerinin kesişimiyle ilgilenmektedir.
Sena, AIMultiple benchmark ekibinin bir parçasıdır. En iyi MFT yazılım sağlayıcılarını içeren bir MFT, IGA benchmark'ı oluşturmak üzere AIMultiple teknik ekibiyle çalışmaktadır.
Profesyonel deneyim
Sena, e-ticarette teknik pazarlamacı olarak 3 yılı aşkın deneyime sahiptir; burada SEO stratejisi, ürün konumlandırma ve veri odaklı içerik optimizasyonuna odaklanmıştır. Arama sıralamalarını iyileştirme, site performansını artırma ve teknik ürün özelliklerini müşteri beklentileriyle uyumlu hale getirme konusunda uygulamalı deneyime sahiptir.
Pazarlama geçmişine ek olarak, yazılım geliştirme ve web sitesi tasarımı deneyimine sahiptir; teknik uygulamayı kullanıcı odaklı düşünceyle birleştirmektedir. Çapraz işlevsel geçmişi, teknik analizi iş etkisiyle etkili biçimde buluşturmasını sağlar.
Eğitim
Sena Tarafından Son Makaleler
Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi için En İyi 6 Veri Toplama Yöntemi
Bazı şirketler yapay zeka veri toplama hizmetlerine güvenirken, diğerleri verilerini scraping araçları veya diğer yöntemlerle toplar. Yapay zeka projelerinizi doğru verilerle beslemek için en iyi 6 yapay zeka veri toplama yöntemini ve tekniğini görün: Veri kitle kaynak kullanımı, veri toplama görevlerini halka atamayı, talimatlar sağlamayı ve paylaşım için bir platform oluşturmayı içerir. İşletmeler ayrıca kitle…
En İyi 15+ Açık Kaynak Olay Müdahale Araçları
Kategorilerine ve GitHub yıldızlarına göre, güvenlik ihlallerini tespit etmeyi ve çözmeyi otomatikleştirmenize yardımcı olacak önde gelen açık kaynak olay müdahale araçları aşağıdadır. Olay müdahale araçlarının ve salt olay müdahale araçlarının açıklamasına bakın. Kategorilerin açıklamasına bakın. Araç seçim kriterleri: Graylog, makine tarafından üretilen verileri toplamak, analiz etmek ve uyarı üretmek için kullanılan bir SIEM ve günlük…
Sentetik Kullanıcılar Açıklandı: En İyi 7 Yapay Zeka Kullanıcı Araştırma Aracı
10+ yapay zeka araştırma platformunu değerlendirdikten ve bağımsız doğrulama çalışmalarını inceledikten sonra, sentetik kullanıcıların hipotez üretimi ve erken aşama testleri için en iyi sonucu verdiğini, nihai tasarım kararları için uygun olmadığını gördük. Viewpoints.ai, gerçek katılımcı toplamadan pazar araştırması anketlerini, konseptleri ve reklam yaratıcılığını test etmek için sentetik tüketici panelleri oluşturur. Ne yapar: Öne çıkan özellikler:…
En İyi 5 DNS Güvenlik Çözümü: Özellikler & Karşılaştırma
Ağınız için doğru korumayı bulmanıza yardımcı olmak üzere en iyi DNS güvenlik çözümlerini, özelliklerini, fiyatlandırmasını ve benzersiz yönlerini karşılaştırdık. Neden önerdiğimizi görmek için ürün isimlerine tıklayın: Piyasada 20'den fazla DNS güvenlik aracı bulunurken, doğru olanı seçmek basit değil. Çoğu değerlendirme beş faktöre indirgenir. DNS altyapısı, geleneksel güvenlik araçlarının sıklıkla kaçırdığı çoklu tehdit vektörleriyle karşı karşıyadır:…
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…
AI Metin Üretimi: En İyi 17 Kullanım Alanı ve 5 Vaka Çalışması
Generative AI, yapay zekanın bir alt kümesi olarak, mevcut verilerden öğrenerek ve üzerine inşa ederek metin, kod, görüntü, tasarım ve video gibi yeni içeriklerin oluşturulmasını sağlar. Üretici yapay zekanın, metin biçiminde içerik oluşturmak için nasıl kullanılabileceğini, AI metin üretiminin 17 kullanım alanı ve 5 vaka çalışması aracılığıyla keşfedin. Not: Ürünler alfabetik sıraya göre sıralanmıştır. AI…
AIMultiple Bülteni
Haftada 1 ücretsiz e-posta ile en son B2B teknoloji haberleri ve uzman içgörüler ile işletmenizi hızlandırın.