Sena Sezer
Araştırma ilgi alanları
Sena'nın araştırmaları, özellikle aşağıdaki alanlarda, gelişmekte olan yapay zeka mimarileri ve kurumsal yapay zeka altyapısı üzerine odaklanmaktadır:
Aracı tabanlı web mimarileri
yapay zeka hafıza sistemleri
MCP
Sohbet botları ve ChatGPT
Çok faktörlü kimlik doğrulama (MFA)
Çalışmaları, otonom yapay zeka ajanlarının web ortamlarıyla nasıl etkileşim kurduğunu, bellek katmanlarının bağlamsal akıl yürütmeyi nasıl geliştirdiğini ve yapay zeka sistemlerinin kurumsal ortamlarda nasıl güvenli bir şekilde konuşlandırılıp yönetilebileceğini araştırıyor. Özellikle yapay zeka orkestrasyonu, sistem kontrolü ve güvenlik çerçevelerinin kesişim noktasıyla ilgileniyor.
Sena, AIMultiple kıyaslama ekibinin bir üyesidir. AIMultiple teknoloji ekibiyle birlikte, önde gelen MFT yazılım sağlayıcılarını içeren bir MFT, IGA kıyaslama ölçütü oluşturmak için çalışmaktadır.Profesyonel deneyim
Sena, e-ticaret alanında 3 yılı aşkın teknik pazarlama deneyimine sahip olup, 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 alanlarında da deneyime sahip olup, teknik uygulamayı kullanıcı odaklı düşünceyle birleştiriyor. Çok yönlü geçmişi, teknik analizi iş etkisiyle etkili bir şekilde birleştirmesini sağlıyor.
Eğitim
Sena Tarafından Son Makaleler
Çalışanlar ve Müşteriler için En İyi Appen Alternatifleri
Trustpilot'tan çalışan inceleme puanlarını, kitle büyüklüğünü, ödeme takvimlerini ve kamuya açık şirket verilerini karşılaştırarak en iyi Appen alternatiflerini analiz ettik. Alternatifler, Appen'den neye ihtiyacınız olduğuna bağlı olarak önemli ölçüde farklılık gösterir. Role göre göz atın: Çalışanlar veya katkıda bulunanlar. Appen'den gelen verilere güvenen müşteriler veya alıcılar. Çalışanlar için Appen alternatifleri AlternatiflerÇalışan puanları*Ödeme takvimi**Fiyatlandırma Clickworker4.4/5 (2.454…
Perakendede Üretken Yapay Zeka: 7 Kullanım Alanı & Örnekler
Perakende işletmeleri müşteri deneyimlerini ve sadakatini artırmaya çalışır. Bu, çeşitli formatlarda çekici içerik üretmeyi, etkili pazarlama çabalarını ve olağanüstü müşteri hizmetlerini gerektirir. Üretken yapay zeka ile perakendeciler, özellikle müşteri verilerini analiz ederek daha kişiselleştirilmiş deneyimler sunma yeteneklerini artırarak otomasyon yoluyla bu sorunların çoğunu çözebilir. Perakendede üretken yapay zekanın örneklerini ve faydalarını görün: Perakendede Üretken Yapay…
Büyük Dil Modellerinin Geleceği
Büyük dil modellerinin geleceğini, LLM sınırlamalarını ele alabilecek öz-eğitim, gerçeklik kontrolü ve seyrek uzmanlık gibi umut verici yaklaşımları inceleyerek keşfedin. LLM'lerin başarı oranı karşılaştırması Claude 4.5 Sonnet ve GPT-5.2, hem API mantığında hem de kullanıcı arayüzü entegrasyonunda en tutarlı sonuçlarla en yüksek genel puanlara sahipti. Gemini 3.1 Pro Preview ve GPT-5.2 Codex ise işlevsel arka…
10 SOAR Kullanım Örneği ve Gerçek Dünya İş Akışı Örnekleri
Genel SOAR kullanım örnekleri pratikte nadiren işe yarar; doğru otomasyon tamamen ortamınıza, uyarı hacimlerinize ve SOC’unuzun nasıl yapılandırıldığına bağlıdır. Aşağıdaki kullanım örnekleri belirli senaryolara göre uyarlanmıştır ve adım adım iş akışı ayrıntılarını içerir. Aşağıdaki iş akışları geleneksel SOAR modelini yansıtır; ajan tabanlı platformlar aynı vakaların çoğunu önceden tanımlanmış adımlar olmadan çalıştırır. 1. Kimlik avı tespiti…
En İyi 6 Açık Kaynak Hassas Veri Keşif Aracı
Aşağıdaki araçlar GitHub aktivitesine göre seçilmiş ve GitHub yıldız sayısına göre azalan sırada sıralanmıştır. Hassas veri keşfi için ana kullanım durumlarını kapsarlar: veri çizelgesi ile meta veri kataloğu oluşturma, aracısız tarama ve dinlenme halindeki PII, PCI verileri ve kimlik bilgilerinin API-tabanlı tespiti. Daha fazlasını okuyun: Hassas veri keşfi ve sınıflandırma araçları, DLP yazılımı. Yönetimsel özellikler…
En İyi 50 Derin Öğrenme Kullanım Örneği ve Vaka Çalışmaları
Derin öğrenme, verilerden öğrenmek için yapay sinir ağlarını kullanır. Büyük, yüksek kaliteli veri setleri üzerinde eğitildiğinde yüksek doğruluk sağlar; bu da bol miktarda veri olduğunda ve doğru tahminlere ihtiyaç duyulduğunda değerli kılar. Aşağıda, endüstriler ve işlevler genelinde gerçek derin öğrenme uygulamaları ve somut örnekler yer almaktadır. Derin öğrenme ile hangi yetenekler ve teknolojiler mümkün hale…
20+ AI Ajan Oluşturucuları: Microsoft, CrewAI, LangGraph ve Daha Fazlası
Belgeleri inceledikten ve bu AI ajan oluşturucularını birkaç saat test ettikten sonra, en iyi açık kaynaklı framework'ler ve düşük kod/kodsuz platformların bir listesini derledik. AI ajan oluşturucu kullanım senaryolarını göstermek için CrewAI ile bir ürün uzmanı ajanı oluşturma üzerine bir eğitim sağladık. Düşük kod/kodsuz platformlar Ön tanımlı araçlara sahip düşük kod/kodsuz platformlar, kurumsal iş akışı…
Top Cloud Object Storage Tools: Results & Comparison
We tested five cloud object storage providers IONOS, Amazon S3, Backblaze B2, Cloudflare R2, and DigitalOcean Space across performance, features, and pricing. All tests ran from Europe against each provider’s EU-region endpoint. Cloud Object Storage Benchmark Results Upload Throughput (MB/s): higher is better Provider100 KB1 MB10 MB1 GB IONOS1.819.1619.3370.64 AWS S3326.52 65.7777.92 Backblaze B20.7217.515.8923.54 Cloudflare…
Eğitimde Üretken Yapay Zekanın En İyi 13 Kullanım Alanı
OECD Dijital Eğitim Görünümü'ne göre, ortaokul öğretmenlerinin %57'si, yapay zekanın ders planlarını oluşturmalarına veya iyileştirmelerine yardımcı olduğunu belirtmektedir.1Net bir öğretim amacı ile kullanıldığında, üretken yapay zeka teknolojileri öğrenmeyi iyileştirebilir ve eleştirel düşünme, yaratıcılık ve iş birliği gibi becerileri destekleyebilir. Üretken yapay zekanın eğitim süreçlerini nasıl geliştirebileceğini öğrenmek için en iyi 13 kullanım alanını keşfedin. Kullanım…
Sentetik Kullanıcılar Açıklandı: En İyi 7 AI Kullanıcı Araştırması Aracı
Geleneksel kullanıcı araştırmaları haftalar sürer: katılımcıların belirlenmesi, oturumların planlanması ve transkriptlerin manuel olarak kodlanması. Sentetik kullanıcı platformları, lojistik sorunlar olmadan röportaj yapabileceğiniz, anket uygulayabileceğiniz ve test edebileceğiniz AI destekli kişilikler oluşturarak bu zaman çizelgesini saatlere indirir. 10'dan fazla AI araştırma platformunu değerlendirip bağımsız doğrulama çalışmalarını inceledikten sonra, en pratik kullanım durumunun nihai tasarım kararları değil,…
AIMultiple Bülteni
Haftada 1 ücretsiz e-posta ile en son B2B teknoloji haberleri ve uzman içgörüler ile işletmenizi hızlandırın.