Bilgisayar Mühendisliği Öğrencisi & Yapay Zekâ Mühendisi Adayı
Derin öğrenme (PyTorch, YOLO, CNN), makine öğrenmesi (SVM, Random Forest) ve bilgisayarlı görü algoritmaları üzerine odaklanıyorum. Geliştirdiğim yapay zekâ modellerini gömülü donanımlar (NVIDIA Jetson, ESP32), otonom sistemler ve yazılım platformlarında canlıya alıyorum.
export const yapayZekaMuhendisi = {
isim: 'Kadir Yoldaş',
egitim: 'Bilgisayar Mühendisliği Öğrencisi (Son Sınıf)',
hedefUnvan: 'Yapay Zekâ Mühendisi / AI Engineer Candidate',
temelUzmanliklar: ['Derin Öğrenme (PyTorch)', 'YOLO Nesne Tespiti', 'Makine Öğrenmesi (SVM/RF)', 'Bilgisayarlı Görü (OpenCV)'],
uygulamaliYapayZeka: [
'Gömülü AI (NVIDIA Jetson / ESP32)',
'Otonom Araç ADAS Yapay Zekâsı',
'ROS Robotik Yapay Zekâ Algılaması',
'Python AI Mikroservisleri & Web Ürünleştirme'
],
isTekliflerineAciklik: () => {
return 'Junior Yapay Zekâ Mühendisi Pozisyonları';
},
};
Performans, Estetik ve Temiz Mimari
Yazılım ve donanım geliştirme sürecinde sadece kod yazmıyor, uzun ömürlü, bakımı kolay, ölçeklenebilir ve kullanıcı odaklı dijital ürünler inşa ediyorum.
Teknik Vizyon & Mühendislik Yaklaşımı
Erciyes Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği son sınıf öğrencisi ve Yapay Zekâ Mühendisi Adayı (AI Engineer Candidate) olarak temel uzmanlık odağımı Yapay Zekâ (Artificial Intelligence), Derin Öğrenme (PyTorch, YOLO, CNN, MobileNetV2), Makine Öğrenmesi (SVM, Random Forest) ve Bilgisayarlı Görü (OpenCV) oluşturmaktadır.
Eğittiğim ve tasarladığım yapay zekâ modellerini gömülü donanımlar (NVIDIA Jetson, ESP32 Edge AI), otonom araç ADAS sistemleri (Teknofest), robotik algılama (ROS/Gazebo) ve tam katmanlı yazılım platformlarında (TÜBİTAK SafeStep, DOHA AI) canlıya alarak tecrübe kazandım.
Yapay Zekâ & Bilgisayarlı Görü
OpenCV, PyTorch & YOLO v8/v11
Otonom & ADAS
ROS, Gazebo & RRT* Path Planning
Mobil & Web Yazılım
Flutter, React, Python & MySQL
Eğitim Bilgileri
Bilgisayar Mühendisliği (Lisans Son Sınıf Öğrencisi)
Erciyes Üniversitesi — Kayseri
İngilizce Hazırlık Eğitimi (2021-2022 Tamamlandı)
Bilgisayarlı Görü, Makine Öğrenmesi, Robotik Sistemler, Veri Yapıları & Algoritmalar, Gömülü Sistemler ve İşletim Sistemleri lisans eğitimi.
Yapay Zekâ Odağım & Entegrasyon Becerilerim
Temel odağım olan Yapay Zekâ, Derin Öğrenme ve Makine Öğrenmesi yetkinliklerimi; gömülü donanımlar, otonom sistemler ve yazılım servisleri üzerindeki uygulama pratiklerimle sunuyorum.
Yapay Zekâ, Derin Öğrenme & Makine Öğrenmesi (Ana Odağım)
Model eğitimi, mimari tasarımı, veri işleme ve algoritma geliştirmede derinleştiğim temel alanlar
Yapay Zekânın Donanım & Otonom Sistemlere Dağıtımı (Uygulamalı)
Eğitilen yapay zekâ modellerinin gömülü cihazlar ve otonom sistemler üzerinde çalıştırılması
Yapay Zekâ Servisleme & Ürünleştirme (Yazılım Entegrasyonu)
Yapay zekâ modellerini web, mobil ve bulut servisleriyle uçtan uca kullanıcıya ulaştırma
Deneyim & Başarı Zaman Çizelgesi
Donanım stajı, otonom araç mühendisliği, TÜBİTAK araştırma projesi ve eğitmenlik süreçlerimdeki mühendislik çıktılarım.
Donanım & Gömülü AI Stajyeri — Akıllı Kabin Anomali Tespiti
- Malatya Yeşilyurt Belediyesi Bilgi İşlem bünyesinde ağ kabinleri donanım izleme, anomali tespiti ve ikaz altyapısı tasarımı.
- ESP32 Dev Kit V1 mikrodenetleyicisi ile DHT22 ortam sıcaklık/nem ve 1-Wire protokolünde 2 adet DS18B20 cihaz sıcaklık sensörünün entegrasyonu.
- Kapı açık kalma süresinin takibi için yazılımsal filtreleme ve bloklamayan zaman kontrol yapısı.
- Donanım kesmeleri ile 4 pinli PWM fan RPM sayımı, sıcaklığa bağlı PWM fan kontrolü ve Seri/Wi-Fi üzerinden ikaz yayını.
Teknofest ADAS & Yapay Zekâ Ekip Üyesi
- Teknofest Efficiency Challenge kapsamında Hydromobile ve Electromobile araçlarında yapay zekâ tabanlı ADAS sistemleri geliştirme.
- PyTorch ve YOLO modelleri ile Türkiye Trafik Veri Seti (TTVS) tabanlı canlı trafik işareti sınıflandırması.
- OpenCV ile Kuş Bakışı perspektif dönüşümlü şerit takip ikaz algoritması ve polinomsal regresyon uygulaması.
Gönüllü Aday Mühendis — Yapay Zekâ & Robotik
- ROS ve Gazebo simülasyon ortamında YOLO nesne sınıflandırmalı otonom mobil robot algoritmaları geliştirme ve test etme.
- SLAM ile 2D haritalama, RVIZ aracıyla görselleştirme ve RRT* yol planlama algoritması entegrasyonu.
DENEYAP Yapay Zekâ & Robotik Eğitmeni & T3 Bursiyeri
- T3 Vakfı bünyesinde bursiyer olarak teknoloji ve inovasyon etkinliklerinde aktif rol alma.
- DENEYAP Türkiye teknoloji atölyelerinde öğrencilere yapay zekâ, derin öğrenme mantığı, kodlama ve robotik uygulamalarını aktarma.
Yapay Zekâ Entegrasyon Stajyeri
- Zorunlu staj kapsamında React - MySQL - Python teknoloji yığını ile Yapay Zekâ entegreli DOHA web uygulaması geliştirme.
- Python yapay zekâ veri analiz çıktılarını REST API servislerine dönüştürerek web arayüzü ile etkileşimli hale getirme.
Geliştirilen Mühendislik Projeleri ve Prototipler
Gerçek dünya problemleri için geliştirilmiş, problem tanımı, kişisel rolüm, teknik mimari ve ölçülebilir sonuçları detaylandırılmış projeler.
SafeStep — Yapay Zekâ & Derin Öğrenme Tabanlı Düşme Tespiti
TÜBİTAK 2209-A projesi: Kamera görüntülerinden insan bölgesini YOLO11 ile çıkaran, MobileNetV2 ile derin özellik vektörlerini hesaplayıp SVM sınıflandırması yapan özgün yapay zekâ modeli.
Teknofest ADAS — Yapay Zekâ & Derin Öğrenme Algılama Mimarisi
Teknofest Efficiency Challenge için geliştirilen; PyTorch YOLO nano modeli ile canlı trafik işareti sınıflandırması ve OpenCV bilgisayarlı görü ile şerit takip ikazlı otonom araç yapay zekâ sistemi.
ESP32 Gömülü Yapay Zekâ & Akıllı Donanım Anomali Tespiti
Gömülü sistem uygulaması: ESP32 mikrodenetleyici üzerinde bloklamayan zamanlama, sensör verilerinde anomali analizi, donanım kesmeleri ile fan RPM sayımı ve PWM kontrolü (Aktif Donanım Stajı).
TUSMEC Otonom Mobil Robot — Yapay Zekâ Sınıflandırma & Navigasyon
ROS, Gazebo ve SLAM haritalama kullanılarak YOLO yapay zekâ nesne sınıflandırmalı ve RRT* algoritmalı otonom mobil robot simülasyonu.
DOHA Yapay Zekâ Entegreli Akıllı Tarım Platformu
Python yapay zekâ veri analitiği servislerini React web arayüzü ve MySQL veritabanı ile buluşturan tam katmanlı yazılım platformu.
Yeni Mezun Yapay Zekâ Mühendisi Pozisyonlarına Açığım
Yapay zekâ (AI), derin öğrenme, makine öğrenmesi ve bilgisayarlı görü alanlarındaki junior AI Engineer pozisyonları için iletişime geçebilirsiniz.
İletişim Kanalları
Genellikle e-posta iletilerine aynı gün içerisinde dönüş yapıyorum.
Eylül 2026 itibarıyla tam zamanlı Junior AI Engineer (Yapay Zekâ Mühendisi) pozisyonlarına açıktır.