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
En İyi 5 Açık Kaynak SOAR Aracı
Ağır düzenlemeye tabi sektörlerde yaklaşık yirmi yıldır CISO olarak çalıştım; itiraf etmek istediğimden çok daha fazla SOAR aracını test edecek, dağıtacak ve sökecek kadar uzun bir süre. Çoğu açık kaynak seçeneği dokümantasyonda umut verici görünüyor, ancak bunları üretimde gerçekten çalıştırdığınızda işler sarpa sarıyor. SOAR araçları doğru uç nokta verilerine ve eyleme dönüştürülebilir cihaz kontrolüne dayanır.…
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.