AI / ML
- Python
- TensorFlow
- Keras
- scikit-learn
- OpenCV
BİLGİSAYAR MÜHENDİSİ
TÜRKİYEYAPAY ZEKÂ · OTOMASYON
YAZILIM SİSTEMLERİ
YAPAY ZEKÂ · YAZILIM · OTOMASYON
Adil Buğra Aytar.
Yapay zekâ uygulamaları, otomasyon sistemleri ve pratik yazılımlar geliştiriyorum.
01Hakkımda
Not defterinin ötesinde, çalışan sistemler.
- Eğitim
- Bilgisayar Mühendisliği · SDÜ
- Odak
- Yapay zekâ · Otomasyon · Yazılım
- Yaklaşım
- Kur · Test et · Geliştir
Süleyman Demirel Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği mezunuyum. Makine öğrenmesi, derin öğrenme ve büyük dil modelleriyle çalışıyorum. Python ile veri hazırlamadan model geliştirmeye, RAG asistanlarından görüntü işlemeye uzanan yazılımlar geliştiriyorum.
Zen Tech ve Verkosis’te yapay zekâ ve veri bilimi geliştirme; Outlier AI’da LLM değerlendirme deneyimi edindim. Modellerin doğruluğu kadar kullanılabilirliğine de odaklanıyorum: iyi hazırlanmış veri, ölçülebilir testler ve ihtiyaca uygun bir uygulama.
02Teknolojiler
Probleme göre seçilmiş araçlar.
Automation
- n8n
- API integrations
- Workflow automation
Backend / Infrastructure
- Python
- SQL
- Docker
LLM / AI
- LLMs
- RAG
- OpenAI API
- Azure OpenAI
- Ollama
- LLaMA
Web
- HTML
- CSS
- JavaScript
03Projeler
Uygulamalı yapay zekâ, otomasyon ve yazılım sistemleri.
Gerçek kısıtlar, veri ve operasyonel akışlar etrafında kurulmuş çalışan bir proje arşivi.
LLM Sistemi
SDÜ Yönetmelik RAG Asistanı
Üniversite yönetmelikleriyle ilgili soruları ilgili belge bağlamından yanıtlayan bir RAG asistanı. Veri hazırlama, embedding ve sorgu akışını uçtan uca tasarladım.
Projeyi incele
Problem: Üniversite yönetmelikleri içindeki bilgiyi doğal dilde sorularla erişilebilir kılmak. Katkım: Veri toplama ve temizleme, embedding oluşturma, belge erişimi ve yanıt üretim akışının tasarımı. Uygulama: LLaMA 3.2 Vision, RAG, Docker, Azure OpenAI ve OpenWebUI ile model kurulumu ve optimizasyonu. Farklı soru senaryolarıyla test ettim.
Ses işleme · Derin öğrenme
Vocalize AI
Şehir seslerini 10 kategoriye ayıran bir derin öğrenme projesi. Ses kayıtlarını MFCC özelliklerine dönüştürerek sınıflandırır.
Projeyi incele
Veri: UrbanSound8K üzerindeki 10 ses sınıfı. Yaklaşım: Librosa ile 40 MFCC özelliği çıkarımı, TensorFlow / Keras ile yoğun katmanlı sinir ağı. Depoda ön işleme, model ve eğitim kodları ile bir analiz defteri bulunuyor.
Veri analizi · Makine öğrenmesi
Customer Segmentation AI
Müşterileri yıllık gelir ve harcama puanına göre gruplandıran bir makine öğrenmesi projesi. K-Means ile beş segmenti görselleştirir.
Projeyi incele
Veri: Mall Customer Segmentation veri kümesindeki 200 müşteri. Yaklaşım: MinMaxScaler ile normalizasyon, elbow yöntemiyle küme sayısının incelenmesi ve K-Means ile segmentasyon. Depoda veri hazırlama, model ve görselleştirme kodları bulunuyor.
Bilgisayarla görme · CNN
Nesne Tanıma ve Sınıflandırma
CIFAR-10 görüntülerini 10 sınıfa ayıran bir derin öğrenme projesi. Görsel ön işleme, CNN eğitimi ve tahmin sonuçlarının görselleştirilmesini kapsar.
Projeyi incele
CIFAR-10 üzerindeki görüntülerle bir CNN sınıflandırma modeli geliştirdim. Ön işleme ve model eğitiminin ardından test görüntülerinin tahminlerini görselleştirdim. Deney adımları Jupyter defterinde incelenebilir.
Zaman serisi · LSTM
Altın Fiyatı Tahmini
Geçmiş aylık altın fiyatlarıyla zaman serisi modelleme çalışması. LSTM kullanarak altı aylık tahmin dizisi oluşturur.
Projeyi incele
Ocak 2020–Ekim 2024 dönemindeki 58 aylık gözlemle çalıştım. Veriyi ölçekleyip 12 aylık pencerelere dönüştürdüm; iki katmanlı LSTM ile altı aylık tahmin ürettim. Veri hazırlama, eğitim ve sonuç grafikleri kaynak depoda bulunuyor.
Makine öğrenmesi · Masaüstü uygulaması
HomePrice AI
Oda sayısı, alan ve bina yaşı gibi özelliklerle konut fiyatı tahmini yapan bir regresyon projesi. Python masaüstü arayüzüyle model çıktısını kullanılabilir hale getirir.
Projeyi incele
Bölgesel emlak verileriyle çoklu doğrusal regresyon modeli geliştirdim. Kullanıcının girdiği ev özelliklerini modelin fiyat tahminine dönüştüren bir Python masaüstü uygulaması tasarladım. Veri ve analiz defterleri kaynak depoda yer alıyor.
04Deneyim
Kurarak, test ederek ve yayına alarak öğrenmek.
Outlier AI
Yapay Zekâ Eğitmeni / LLM Değerlendirme Uzmanı
Uzaktan · LLM’ler için veri üretimi, düzenleme ve değerlendirme çalışmaları yürüttüm. Model çıktılarının doğruluk ve tutarlılığını kontrol ettim; prompt geliştirme ve model performansını iyileştirme üzerine çalıştım.
Zen Tech Elektronik
Yapay Zekâ ve Veri Bilimi Geliştiricisi
Isparta · Üniversite yönetmeliklerini yanıtlayan bir LLM asistanı geliştirdim. Veri toplama ve temizlemeden model kurulumuna, RAG sorgu akışına ve kullanıcı deneyimine kadar geliştirme sürecinde çalıştım.
Verkosis Bilgi Teknolojileri
Yapay Zekâ ve Veri Bilimi Geliştiricisi
Isparta · TensorFlow ve Keras ile makine öğrenmesi ve derin öğrenme modelleri geliştirdim. Veri ön işleme, öznitelik mühendisliği ve hiperparametre optimizasyonuyla model performansını iyileştirmeye odaklandım.
05Eğitim
Mühendisliğin temeli.
Süleyman Demirel Üniversitesi
Bilgisayar Mühendisliği
2019 — 2024
Süleyman Demirel Üniversitesi
Bilgisayar Programcılığı
2015 — 2017
06İletişim
Uygulamalı işler için doğrudan bir hat.
Bir proje, iş birliği veya yeni bir fırsat için iletişime geçebilirsin.