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
Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi için En İyi 6 Veri Toplama Yöntemi
Bazı şirketler yapay zeka veri toplama hizmetlerine güvenirken, diğerleri verilerini kazıma araçları veya diğer yöntemler kullanarak toplar. Yapay zeka projelerinizi doğru verilerle beslemek için en iyi 6 yapay zeka veri toplama yöntemi ve tekniğine göz atın: Yapay Zeka Veri Toplama Yöntemlerine Genel Bakış 1.
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.
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.
'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.
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.
Hassas Veri Keşfi İçin En İyi 6 Açık Kaynaklı Araç
Aşağıdaki araçlar GitHub etkinliğine göre seçilmiş ve GitHub yıldız sayısına göre azalan sırada sıralanmıştır. Hassas veri keşfi için başlıca kullanım durumlarını kapsarlar: soy ağacı ile meta veri kataloglama, aracı gerektirmeyen tarama ve API tabanlı PII, PCI verileri ve beklemedeki kimlik bilgilerinin tespiti. Daha fazla bilgi için: Hassas veri keşfi ve sınıflandırma araçları, DLP yazılımı.
En İyi 10+ Ağ Gözlemlenebilirlik Aracı
Ağ gözlemlenebilirliği, kuruluşlara ağ performansına ilişkin görünürlük sağlayarak altyapı sorunlarının daha hızlı belirlenmesini ve çözülmesini mümkün kılar. Bu kategorideki araçlar, trafik ve cihaz sağlığı genelinde anormallik tespitini otomatikleştirmek için giderek daha fazla yapay zeka kullanmaktadır. En iyi 8 ağ gözlemlenebilirliği aracı * Değerlendirmeler Capterra ve G2'ye dayanmaktadır.
Watsonx'ın En İyi 5 Rakibi IBM
İşletmeler, müşteri sorularını büyük ölçekte yanıtlamak ve bekleme sürelerini azaltmak için konuşma tabanlı yapay zekayı kullanıyor. Watsonx Asistanı bu alandaki en köklü çözümlerden biri olsa da, her ekip için her zaman en uygun çözüm olmayabilir. Şirket büyüklüğü, bütçe kısıtlamaları ve teknik kaynaklar gibi faktörler, doğru seçim olup olmadığını etkileyebilir.
En İyi 5 Açık Kaynak SOAR Aracı
Yaklaşık yirmi yıldır yoğun düzenlemelere tabi sektörlerde CISO olarak çalıştım ve itiraf etmek istemediğimden çok daha fazla SOAR aracını test ettim, devreye aldım ve kaldırdım. Çoğu açık kaynak seçeneği dokümantasyonda umut verici görünse de, üretimde çalıştırıldığında başarısız oluyor.
MCP ile Kod Yürütme: Yapay Zeka Ajan Verimliliğine Yeni Bir Yaklaşım
Anthropic yapay zeka ajanlarının, araçlara doğrudan çağrı yapmak yerine yürütülebilir kod yazarak Model Bağlam Protokolü (MCP) sunucularıyla etkileşim kurduğu bir yöntem tanıttı. Ajan, araçları bir bilgisayardaki dosyalar olarak ele alır, ihtiyaç duyduğu şeyi bulur ve bunları doğrudan kodla kullanır; böylece ara verilerin modelin belleğinden geçmesi gerekmez.
AIMultiple Bülteni
Haftada 1 ücretsiz e-posta ile en son B2B teknoloji haberleri ve uzman içgörüler ile işletmenizi hızlandırın.