YZ/ML Araştırmaları · Bilgisayar Mühendisliği Öğrencisi
Muhammed Can Özyaşar
Sakarya · İzmir · İstanbul
Hakkımda · Bölüm I
Teorik YZ araştırmalarını üretime hazır yazılımlara dönüştürüyorum.
Ben Kimim
Sakarya Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği 3. sınıf öğrencisiyim. Uygulamalı YZ/ML ve backend sistemleri üzerine çalışıyor; TÜBİTAK destekli araştırma projelerinde teknik fikirleri kullanılabilir yazılım ürünlerine dönüştürüyorum.
Kendimi uygulamalı AI sistemleri tarafında konumlandırıyorum: araştırma sorularını ölçülebilir deneylere çevirmek, model çıktılarını backend iş akışlarına bağlamak ve gerçek kullanıcı, gerçek doküman, gerçek operasyon kısıtları altında çalışabilen AI özellikleri tasarlamak.
Nasıl Çalışırım
Güncel YZ/ML araştırmalarını takip ediyor, bunları yapılandırılmış notlara dönüştürüyor ve işe yarayan fikirleri küçük ama somut mühendislik deneyleriyle test ediyorum. Böylece projelerim eski varsayımlara takılı kalmadan alanın gelişimiyle birlikte ilerliyor.
PyTorch, scikit-learn ve veri pipeline'larını .NET 8, Spring Boot, Node.js ve REST API mimarileriyle birleştiriyorum. Hedefim yalnızca model eğitmek değil; bu modelleri insanların gerçekten kullanabileceği güvenilir sistemlerin içine yerleştirmek.
Beceriler · Bölüm II
-
/ 01
YZ / ML Mühendisliği
PyTorch ve scikit-learn ile pratik ML sistemleri geliştiriyorum: CNN/ResNet-18 sınıflandırıcılar, LSTM ve Random Forest regresyon modelleri, FedAvg tabanlı federe öğrenme pipeline'ları, zaman serisi özellik çıkarımı ve Bayesian hiperparametre optimizasyonu.
-
/ 02
LLM & RAG Sistemleri
Dokümanları, embedding'leri ve vektör aramayı güvenilir cevaplara bağlayan RAG pipeline'ları tasarlıyorum. Gemini API, OpenAI API, Qdrant, prompt mühendisliği, anlamsal arama ve yapılandırılmış LLM çıktı akışlarında uygulamalı deneyime sahibim.
-
/ 03
Backend Mühendisliği
ASP.NET Core (.NET 8), Spring Boot, Node.js ve FastAPI ile REST API'ler ve ML servis eden backend'ler geliştiriyorum. Temiz servis sınırları, veritabanı destekli iş akışları, Entity Framework, API güvenliği ve sürdürülebilir dağıtım alışkanlıklarına odaklanıyorum.
-
/ 04
Veri & Araştırma
Python'u veri ön işleme, NumPy/Pandas analizi, Matplotlib görselleştirme, kayan pencere özellik çıkarımı ve akademik literatür sentezi için birincil dil olarak kullanıyorum. Ürün katmanı gerektirdiğinde TypeScript, Java, C# ve SQL ile de çalışıyorum.
Projeler · Bölüm III
Portföy için değil, üretim için dokuz proje.
TÜBİTAK destekli araştırmalardan gerçek sorguları işleyen canlı sistemlere uzanan bu projeler; problem tanımından model tasarımına, backend mimarisinden dağıtılabilir ürün çıktısına kadar nasıl çalıştığımı gösteriyor.
- RSS kaynaklarından fabrika taşınma, kapanma ve genişleme olaylarını tespit eden otomatik istihbarat akışı.
- LLaMA3 öncesi anahtar kelime filtreleme ile token maliyetini azaltan pipeline.
- Şirket, konum ve olay ilişkilerini Obsidian mantığında bilgi grafına bağlar.
- Bütçe odaklıdan iade riski hassas kullanıcıya kadar 10 farklı kişilikte alıcı ajan simülasyonu.
- Gerçek bir ajan siteyi ajan modunda gezerek ürün sayfasının AI alışveriş ajanlarına uygunluğunu canlı test eder.
- Dönüşüm, güven, iade riski ve AI Agent Readiness skorlayıp hazır düzeltme paketi üretir.
- KOBİ teklif süreçleri için YZ destekli karar destek sistemi.
- OCR ve LLM pipeline'ı taranmış teklif belgelerinden yapılandırılmış alanları çıkarır.
- TÜBİTAK 1812 BİGG mentörlük sürecinde müşteri keşfi ve MVP iterasyonu sürüyor.
- Hasta verilerini merkezileştirmeden tıbbi görüntü sınıflandırma.
- HAM10000 üzerinde ResNet-18 ve FedAvg tabanlı çoklu istemci eğitim akışı.
- TÜBİTAK 2209-A programı kapsamında desteklenmektedir.
- SM-2 algoritması ile uyarlanabilir kelime öğrenimi sağlayan .NET 8 Web API.
- Yanıt süresi, doğruluk ve tekrar aralığı dizilerini kaydeden ML-ready olay günlüğü.
- Gelecekteki kişiselleştirme modelleri için backend veri zemini oluşturur.
- BTK Hackathon kısıtlamaları içinde geliştirilen üretken YZ web uygulaması.
- Güvenli hikaye üretimi için çocuk dostu filtreleme ve prompt optimizasyonu.
- CV ve portföy içeriği üzerinde anlamsal arama yapan güvenli RAG pipeline.
- Qdrant vektör veritabanı ve Gemini embedding'leriyle bağlama dayalı cevap üretimi.
- Hız sınırlama, prompt injection savunması ve stateless izolasyonlu FastAPI backend.
- Lityum-iyon bataryalar için SoH ve SoC tahmini.
- Büyük ölçekli zaman serilerinde eğitilmiş LSTM ve Random Forest modelleri.
- Daha güvenilir tahmin için Bayesian hiperparametre optimizasyonu.
- Spor salonu üyelik ve operasyon süreçleri için full-stack yönetim sistemi.
- Takvim planlama, faturalandırma ve raporlama modüllerini yönetir.
- .NET mimarisi ve PostgreSQL destekli ilişkisel veri modeliyle geliştirildi.
Deneyim · Bölüm IV
Farklı roller, tek bir ortak hedef: uygulamalı YZ araştırmalarını ölçeklenebilir gerçek dünyaya taşımak.
Turkcell Global Bilgi
BT Stajyeri (Yaz 2025). UiPath ile iş akışları otomasyonu, Power BI panoları, Active Directory & VMware Horizon üzerinden 500+ kullanıcı yönetimi ve L1/L2 BT destek süreçleri.
TÜBİTAK STAR
Uygulamalı YZ Araştırmacısı (Şubat 2026–). Lityum-iyon batarya SoH/SoC tahmini için LSTM & Random Forest. Bayesian optimizasyon ile büyük ölçekli zaman serisi analizi.
TÜBİTAK 2209-A
Lider YZ Araştırmacısı (2025–). Gizlilik korumalı Federe Öğrenme (ResNet-18). Temel modeli (%81) geçen %84 doğruluk. KVKK/GDPR uyumlu güvenli düğüm iletişimi.
TÜBİTAK 1812 · TeklifAkış
Girişimcilik süreci. TeklifAkış: OCR + LLM tabanlı KOBİ teklif yönetimi. Müşteri keşfi, MVP kapsam belirleme ve yatırımcıya yönelik teknik hikaye anlatımı.
GFAST · EnerjiZeka
Girişimcilik finalisti. EnerjiZeka konsepti, GFAST programı (SAÜ Teknokent, SATSO, FikirSepeti). Pitch, pazar çerçevesi, ürün konumlandırma ve erken aşama doğrulama.
SAÜ SYNAPSE · Teknofest
Takım Kaptanı & ML Mimarı. Sağlık teşhisi için ensemble ML modelleri. Sıkı yarışma kısıtları altında çok disiplinli mühendislik ekibini yönetti.
Hayırlı Sabancı & Berlitz
İngilizce Ekosistemi (12 Ay). 5000 aday arasından seçildi. Berlitz — köklü global kurum. Teknik YZ mühendisliğini uluslararası iletişim vizyonuyla birleştiriyor.
Sakarya Üniversitesi
Bilgisayar Mühendisliği (2023–). GNO 3,27/4,00. 1 Yüksek Onur + 4 Onur Belgesi. YÖK Yapay Zeka Akademisi, Milli Teknoloji Akademisi.
Makaleler · Bölüm V
Araştırma notları, makale incelemeleri ve teknik yazılar.
Medium Yazıları
Federated Learning Nedir? Veri Gizliliğinde Yeni Çağ ↗
Obsidian Araştırma Notları
Güncel YZ/ML makalelerini, araştırma notlarını ve teknik tartışmaları kendi projelerime vizyon kazandırmak için düzenli olarak takip edip okuyorum. Okuduklarımı Obsidian bilgi grafında düzenliyor, fikirleri deneylerle ilişkilendiriyor ve bu bilgileri sizin de faydalanabilmeniz için açık şekilde paylaşıyorum.
Referanslar · Bölüm VI
Akademi, sektör ve girişim ekosisteminden gerçek profesyonel referanslar. İletişim bilgileri talep edildiğinde paylaşılabilir.
Volkan SALGAR
Bölgesel BT Yöneticisi, Turkcell Global Bilgi
Sancar SÜTEN
BT Hizmet Masası Takım Lideri, Turkcell Global Bilgi
Mert KARAKOÇ
CEO / Kurucu, MTK Uzay ve Savunma A.Ş.
Burak YILMAZ
BT Uzmanı, Turkcell Global Bilgi
Yalçın YAYLA
Fakülte Sekreteri, SAÜ İşletme Fakültesi
İletişim · Bölüm VII
Birlikte değer yaratan bir şey inşa edelim.
Çevrimiçi Bul
Konum & Müsaitlik
Sakarya / İzmir / İstanbul. YZ/ML mühendisliği pozisyonlarına, araştırma işbirliklerine ve teknik stajlara açık.