Kodlar_

Lisans Araştırmacısı (TÜBİTAK 2247-C bursiyeri)

Erciyes Nötrino Araştırma Grubu · Kayseri

• TÜBİTAK 2247-C programına seçilerek "Nötrino Fiziği Analizlerinin Yapay Zekâ Teknikleriyle İyileştirilmesi" projesinde görev aldım.
• Yüksek enerji fiziği verileri için PyTorch ile derin öğrenme modelleri geliştirerek sinyal tespit verimliliğini artırdım.
• Kıdemli fizikçilerle birlikte büyük ölçekli nötrino simülasyonları için veri ön işleme hatları kurdum.

• Python
• PyTorch

Yazılım Stajyeri — BT / Otomasyon

POSCO Assan TST Çelik San. A.Ş. · İzmit, Kocaeli

• APF (tavlama, asitleme ve son işlem) hattında yüzey kusuruna etki eden proses parametrelerini bulmak için bobin sensör verileri üzerinde uçtan uca bir veri analizi projesi yürüttüm (SQL ile veri çekme, temizleme, etiket türetme, keşifsel analiz).
• Lojistik regresyon, karar ağacı, Random Forest ve XGBoost'u karşılaştırdım; satır bazlı değerlendirmedeki veri sızıntısını fark edip bobin bazlı GroupKFold doğrulamaya geçtim (test ROC-AUC 0,87) ve değişken önemini SHAP ile açıkladım.
• Parametre değişikliği öncesi/sonrası analizle aktif üretimdeki kusurlu kayıt oranının %33,0'dan %10,0'a düştüğünü veriyle gösterdim.
• 12.568 görüntülük çelik yüzey veri setinde YOLOv8n-seg segmentasyon modeli eğitip sonuçları bir Streamlit arayüzüyle sundum.

• Python
• SQL
• XGBoost
• SHAP
• YOLOv8
• Streamlit

Proje Yürütücüsü

TÜBİTAK 2209-A · Kayseri

• TÜBİTAK destekli "Çerenkov ve Sintilasyon Ayrımı Yapan Makine Öğrenmesi Modellerinin Yapay Arı Kolonisi (ABC) Algoritmasıyla Optimizasyonu" projesini yürüttüm.
• Makine öğrenmesi modellerinin hiperparametrelerini ABC ile ayarlayarak foton sınıflandırma doğruluğunu belirgin şekilde artırdım.
• Meta-sezgisel algoritmaları karşılaştırmalı olarak analiz edip bulguları teknik proje raporunda sundum.

• Python
• Scikit-learn
• NumPy

Bilgisayar Mühendisliği (Lisans) — GNO 3.19 / 4.00

Erciyes Üniversitesi · Kayseri

• Beklenen mezuniyet: 2027. Bitirme projesi: KOVAN — LLM güdümlü ABC ile yorumlanabilir algoritma keşfi.
• Üç dönem yüksek şeref; dönem ortalamaları 3.72 (2024–25 bahar) ve 3.70 (2025–26 güz).
• İlgili dersler: derin öğrenme, veri madenciliği, bilimsel programlama, olasılık ve istatistik, lineer cebir, sayısal yöntemler, veri yapıları ve algoritmalar.

Erasmus+ Değişim Öğrencisi — dönem ort. 3.72 / 4.00

Częstochowa Teknoloji Üniversitesi · Częstochowa, Polonya

• İngilizce 30 AKTS: görüntü işleme ve tanıma, bilgisayar mimarisi, veritabanları ve veri ambarı, Java, web betik dilleri, sayısal yöntemler.
• OpenCV ve TensorFlow ile görüntü iyileştirme ve yüz tanıma üzerine ders projeleri.

• OpenCV
• TensorFlow
• Java

Bilgisayar Mühendisliği (Lisans) — GNO 3.86 / 4.00

Selçuk Üniversitesi · Konya

• Bölümün 1. sınıf birincisi; 2022'de Erciyes Üniversitesi'ne yatay geçiş.