Python ile başladığım yazılım yolculuğunda yapay zeka, derin öğrenme ve backend üzerine odaklandım; son dönemde Python ile high-level programlama alanında da derinleşiyorum. Geliştirdiğim modelleri gerçek sistemlere entegre ederek uçtan uca çözümler oluşturuyorum.
Yazılım geliştirmeye Python ile başladım ve algoritmik düşünme üzerine sağlam bir temel inşa ettim. Son iki yıldır yapay zeka projeleri geliştiriyor; regresyon, sınıflandırma, karar ağaçları ve bilgisayarlı görü alanlarında üretim odaklı çalışmalar yürütüyorum.
CNN, RNN ve LSTM mimarileri ile tıbbi görüntüden eğitim uygulamalarına kadar geniş bir yelpazede modeller geliştiriyorum. Geliştirdiğim modelleri gerçek sistemlere entegre ederek uçtan uca çözümler oluşturuyorum. Backend tarafında Python/Django ile ölçeklenebilir REST API'ler geliştiriyor, veri işleme ve servis mimarisi tasarlıyorum.
Frontend'de JavaScript ile API entegrasyonları gerçekleştiriyor, mobil tarafta Flutter ile MVP düzeyinde uygulamalar çıkarıyorum. Son dönemde Python ile high-level programlama (framework'ler, API tasarımı ve uygulama katmanı geliştirme) ile de aktif olarak uğraşıyor; AI ve backend odaklarımı bu uygulama katmanı deneyimiyle güçlendiriyorum. Hedefim: modelden ürüne giden yolda her adımı sahiplenen, AI-Native sistemler inşa eden bir geliştirici olmak.
KOBİ'ler için GİB uyumlu e‑Fatura, ön muhasebe ve yapay zeka destekli finans yönetimi platformu. Gerçek müşterisi olan, aktif olarak geliştirilen bir SaaS ürünü.
Dört kritik tıbbi alanda yüksek doğruluklu AI modelleri: Pnömoni tespiti %99.9 (ResNet50), Beyin tümörü %99.9 (EfficientNet-B1), Deri kanseri %85, Diyabetik retinopati %86. Django tabanlı backend, GPU destekli inference.
TÜBİTAK 2209-A başvurusu kapsamında geliştirilen, periferik kan yayması görüntülerinden lösemi alt türlerini sınıflandıran derin öğrenme tabanlı mobil karar destek sistemi. MobileNetV2, ResNet50, VGG16 ve özel CNN mimarisi karşılaştırmalı olarak değerlendiriliyor. TFLite ile mobil entegrasyon hedefleniyor.
Flutter ve Supabase tabanlı emlak CRM mobil uygulaması. Admin paneli (Vite + React), çoklu dil desteği (l10n), rehberden kişi içe aktarma, OpenAI entegrasyonu. 4 production release.
Python uygulamalarının karbon ayak izini granüler olarak ölçen hafif bir kütüphane. OpenTelemetry export, Django/Celery entegrasyonu, karbon bütçe modu, CI/CD gate ve VS Code eklentisi ile gerçek zamanlı enerji ve emisyon takibi.
Flutter ile geliştirilmiş, yapay zeka destekli beyin MR tümör sınıflandırma uygulaması. Firebase Auth + Firestore, yerel SQLite tarama geçmişi ve TFLite on-device inference ile 4 sınıf tahmini (Glioma, Meningioma, No Tumor, Pituitary).
Tüm çalışmalarım GitHub profilimde mevcut.
Proje iş birlikleri, freelance fırsatlar veya AI/ML konularında sohbet için ulaşabilirsiniz.