Projeler

DrAI, Erasmus+ HEALTH-AI Projesi kapsamında sağlık alanındaki yapay zekayı teknik olmayan kullanıcılar için anlaşılır, etik ve erişilebilir hale getirmek üzere geliştirilen bir eğitim platformudur. Platform hasta güvenliği riskleri, demografik yanlılık, gizlilik, EU AI Act ilkeleri, insan gözetimi ve sorumlu yapay zeka yönetişimi konularını öğretir.

NeuroMotion, Motor Imagery (MI) ve Movement-Related Cortical Potentials (MRCP) sinyallerinden hareket niyetini tespit etmek için geliştirdiğim gerçek zamanlı ve adaptif bir EEG beyin-bilgisayar arayüzü projesidir. Sistem PyTorch tabanlı CNN/RNN modelleri, Python yapay zeka arka ucu ile Unity 3D simülasyonu arasında TCP/UDP köprüsü ve hatalı komutları tespit eden ErrP izleme modülü içerir.

Synvia, hassas verileri dışarı çıkarmadan pratik yapay zeka iş akışları kurmak isteyen şirketler ve kamu kurumları için geliştirdiğim Electron ve React tabanlı masaüstü uygulamasıdır. Yerel veri işleme, yerel ve çevrim içi model seçenekleri ve teknik olmayan kullanıcılar için sade bir platform bağımsız arayüz sunar.

IT-ISQS, 5 kişilik ekipte eş proje yürütücüsü olarak görev aldığım Avrupa Birliği destekli bir yazılım kalitesi projesidir. QA iş akışlarını yönettim, SRS ve SDD dokümantasyonu hazırladım, test planları oluşturup uyguladım, React frontend geliştirmelerine katkı verdim ve final ürünü Avrupa Birliği temsilcilerine sunma sürecini destekledim.

GemmaTR, Google Gemma, Unsloth ve LoRA tabanlı Türkçe LLM ince ayar projemdir. 400.000 Türkçe Wikipedia girdisi ve hukuk, eğitim, tarım odaklı 50.000 soru-cevap çifti içeren bir veri seti hazırladım, Google Colab üzerinde dört model varyantı eğittim ve çalışmayı Hugging Face üzerinden yayınladım.

Financst, React, Next.js, MERN bileşenleri, canlı piyasa verileri ve etkileşimli grafiklerle geliştirdiğim bir finans takip platformudur. Kullanıcıların portföylerini izlemesine, piyasa hareketlerini değerlendirmesine ve daha net görselleştirme akışlarıyla daha hızlı karar almasına yardımcı olur.

AI Behavior Project, Minecraft içine yapay zeka davranışı entegre ettiğim ve birden fazla ajanı simülasyonda gözlemleyerek etkileşim, adaptasyon ve karar verme süreçlerini analiz ettiğim bir pekiştirmeli öğrenme deneyidir.

Drone Swarm Project, el yapımı bir drone için dinamik uçuş davranışı ve otonom sürü tipi operasyon için gerekli koordinasyon mantığına odaklanan bir pekiştirmeli öğrenme simülasyonudur.

Unity ile gerçek zamanlı bir 2D simülasyon kurdum ve Python tabanlı pekiştirmeli öğrenme araçlarıyla birden fazla ajan eğittim. Değişen koşullarda adaptasyon ve öğrenme davranışlarını karşılaştırdım; odağım otomasyon senaryoları ve savunma odaklı simülasyon kullanım alanlarıydı.

Python ve Yfinance ile finansal veri toplayan, piyasa hareketlerini analiz eden ve finansal deneyimi sınırlı kullanıcılar için strateji odaklı içgörüler üreten bir yapay zeka modeli tasarladım.