Merhaba, Ben Erhan Yüksel Turgut
Atatürk Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği 4. Sınıf Öğrencisiyim.
Bu site benim ve projelerim hakkında bilgiler içermektedir.
Bu site benim ve projelerim hakkında bilgiler içermektedir.
Bir bilgisayar mühendisi adayı olarak, en büyük tutkum teorik bilgilerimi pratik uygulamalara dönüştürmektir. Bu tutkunun ışığında birçok alanda projeler geliştirdim ve yarışmalarda yer aldım. Şuanda Makine Öğrenmesi ve Görüntü İşleme alanlarında çalışıyorum. Bu alanlarda projeler geliştirerek deneyim elde ediyorum.
Ayrıca ilgilendiğim bir diğer alan mobil uygulama geliştirmektir. ATAUNI OBS mobil uygulaması klonu ve MEDİKO - Yemek & Bakiye gibi geliştirdiğim uygulamalar bulunmaktadır. Mediko uygulaması ile öğrenci arkadaşlarıma günlük yemek menüsü ve bakiye bilgisi sorgulama imkanı sunuyorum. Bu proje canlı olarak App Store ve Play Store'da ücretsiz olarak erişilebilir.
.....
Flutter ile geliştirdiğim bu mobil uygulama ile öğrenci arkadaşlarıma günlük yemek menüsü ve bakiye bilgisi sorgulama imkanı sunuyorum. Bakiye sorgulama okulumuzun sistemine entegre çalışmaktadır. Yemek menüleri ise internet sitesi üzerinden html parse ile elde edilmektedir
Proje Detayı: Uygulama İOS ve Android platformlarında mevcuttur.
Kullanılanlar: Flutter, Dart.
Yapay Zekaya Giriş dersi için geliştirdiğim bu projede TensorFlow ve Python kullanarak, MR görüntüleri üzerinden beyin tümörlerini tespit eden çeşitli modeller eğittim ve değerlendirdim. Projede veri ön işleme, model eğitimi ve doğrulama adımlarını içeren kapsamlı bir çalışma gerçekleştirdim. Kendi geliştirdiğim CNN modelleri ile hibrit modellerin skorlarını yakaladım.
Proje Detayı: Bu projede yaklaşık 9500 MR görüntüsü kullanılarak %99+ F1-Score değerleri elde edilmiştir.
Kullanılanlar: Python, TensorFlow, Matplotlib.
Yapay Zekaya Giriş dersi için geliştirdiğim bu projede TensorFlow ve Python kullanarak, MR görüntüleri üzerinden beyin tümörlerini tespit eden çeşitli modeller eğittim ve değerlendirdim. Projede veri ön işleme, model eğitimi ve doğrulama adımlarını içeren kapsamlı bir çalışma gerçekleştirdim. Kendi geliştirdiğim CNN modelleri ile hibrit modellerin skorlarını yakaladım.
Proje Detayı: Bu projede yaklaşık 9500 MR görüntüsü kullanılarak %99+ F1-Score değerleri elde edilmiştir.
Bu proje şu an 5000+ aktif kullanıcıya sahiptir. Veriler API üzerinden çekilip önbelleğe alınmaktadır.
Kütüphanelerde boş masa aramanın sebep olduğu vakit kaybını ortadan kaldırmak için geliştirdiğim bu proje ile, masalardaki nesneler YOLO ile tespit edilerek etiketlenmektedir. Masa üzerinde belirli nesnelerin varlığı kontrol edilmektedir. Eğer bu nesneler masa alanı içerisinde ise masa dolu olarak işaretlenmektedir.
Proje açıklaması buraya gelecek.
Proje açıklaması buraya gelecek.