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
SOAR'ın Gerçek Dünya İş Akışı Örnekleriyle 10 Kullanım Alanı
Genel SOAR kullanım örnekleri pratikte nadiren geçerliliğini korur; doğru otomasyon tamamen ortamınıza, uyarı hacimlerinize ve SOC'nizin yapısına bağlıdır. Aşağıdaki kullanım örnekleri belirli senaryolara göre uyarlanmıştır ve adım adım iş akışı açıklamalarını içerir.
2026 Yılında En İyi 14 Saldırı Tespit ve Önleme Aracı
Özünde, saldırı tespit ve önleme sistemleri (IDPS), ağları tehditlere karşı izler, yöneticileri uyarır ve potansiyel saldırıları önler. Daha önce yapay zeka destekli IPS çözümlerinin gerçek hayattaki kullanım örneklerini açıklamıştık.
2026 Yılında Otomatik Veri Toplama Araçları ve Kullanım Alanları
Otomatik veri toplama, bilgileri verimli bir şekilde toplamak, işlemek ve analiz etmek için sistemler kullanır. Otomatik veriler çeşitli formatlarda birden fazla kaynaktan geldiği için, farklı türlerini ve kökenlerini anlamak, etkili bir şekilde uygulanması için çok önemlidir. Veri toplama otomasyonu nedir? Veri toplama otomasyonu, bilgileri toplamak, düzenlemek ve analiz etmek için teknoloji yazılım komut dosyaları, botlar, API'ler veya özel platformlar kullanır.
Globalscape'e En İyi 10 Alternatif
Güvenli dosya transferi alanında GlobalScape'e önde gelen alternatifleri analiz ettik. Doğru seçim, aramanızı yönlendiren şeye bağlıdır: * Değerlendirmeler Capterra ve G2'ye dayanmaktadır. Satıcılar, değerlendirme oranlarına göre listelenmiştir. GlobalScape EFT GlobalScape, klasör izleme ve tetikleyici tabanlı otomasyon yoluyla kurumsal dosya transferlerini yönetir.
2026'da En İyi 6 Açık Kaynaklı Günlük Analiz Aracı: Wazuh, Graylog ve Daha Fazlası
Yaklaşık 20 yıllık siber güvenlik uzmanlığına sahip, yüksek düzeyde düzenlemeye tabi bir sektörde CISO olarak, birçok SIEM benzeri günlük analiz platformuyla çalıştım. Bunlardan en iyi 6 açık kaynaklı günlük analiz aracını seçtim. Bu araçları değerlendirirken, günlük toplama esnekliği, gerçek zamanlı olay tespiti, ölçeklenebilirlik ve destek gibi temel faktörlere odaklandım.
Perakende Sektöründe Üretken Yapay Zeka: 7 Kullanım Alanı ve Örnek
Perakende işletmeleri, müşteri deneyimlerini ve sadakatini artırmak için çaba sarf eder. Bu, çeşitli formatlarda çekici içerik üretmeyi, etkili pazarlama çalışmalarını ve olağanüstü müşteri hizmetini gerektirir. Üretken yapay zeka ile perakendeciler, özellikle müşteri verilerini analiz etme yeteneklerini geliştirerek ve daha kişiselleştirilmiş deneyimler sunarak, bu sorunların çoğunu otomasyon yoluyla çözebilirler.
Eğitimde Üretken Yapay Zekanın En İyi 13 Kullanım Alanı
OECD Dijital Eğitim Görünümü'ne göre, ortaöğretim öğretmenlerinin %57'si yapay zekanın ders planlarını oluşturmalarına veya geliştirmelerine yardımcı olduğunu belirtiyor. Net bir öğretim amacı doğrultusunda kullanıldığında, üretken yapay zeka teknolojileri öğrenmeyi geliştirebilir ve eleştirel düşünme, yaratıcılık ve iş birliği gibi becerileri destekleyebilir.
En İyi 50 Derin Öğrenme Kullanım Alanı ve Vaka Çalışması
Derin öğrenme, verilerden öğrenmek için yapay sinir ağlarını kullanır. Büyük ve yüksek kaliteli veri kümeleri üzerinde eğitildiğinde yüksek doğruluk elde eder; bu da bol miktarda veriye sahip olduğunuz ve doğru tahminlere ihtiyaç duyduğunuz her yerde onu değerli kılar. Aşağıda, somut örneklerle birlikte, sektörler ve iş fonksiyonları genelinde gerçek derin öğrenme uygulamaları yer almaktadır.
Yapay Zeka Destekli Metin Üretimi: En İyi 17 Kullanım Alanı ve 5 Vaka Çalışması
Yapay zekanın bir alt kümesi olan üretken yapay zeka, mevcut verilerden öğrenerek ve bu veriler üzerine inşa ederek metin, kod, resim, tasarım ve video gibi yeni içeriklerin oluşturulmasını sağlar.
Sentetik Kullanıcılar Açıklanıyor: En İyi 7 Yapay Zeka Kullanıcı Araştırma Aracı
Geleneksel kullanıcı araştırmaları haftalar sürer: katılımcıların bulunması, oturumların planlanması ve transkriptlerin manuel olarak kodlanması. Sentetik kullanıcı platformları, lojistikle uğraşmadan görüşme yapabileceğiniz, anket uygulayabileceğiniz ve test edebileceğiniz yapay zeka destekli kişilikler oluşturarak bu süreci saatlere indirir. 10'dan fazla yapay zeka araştırma platformunu değerlendirdikten ve bağımsız doğrulama çalışmalarını inceledikten sonra, en pratik kullanım durumunun olduğunu tespit ettik.
AIMultiple Bülteni
Haftada 1 ücretsiz e-posta ile en son B2B teknoloji haberleri ve uzman içgörüler ile işletmenizi hızlandırın.