2001 Malatya doğumluyum . Lise hayatımı Malatya da meslek lisesinde birincilikle tamamladım. Ardından teknolojiye olan ilgimden Marmara Üniversitesinde Mekatronik Mühendisliğini tamamladım. Üniversite yıllarımda, yapay zeka ve robotik alanında edindiğim derin bilgi ve deneyimlerle, bu dinamik sektörde benzersiz bir perspektif kazandım. Şimdi ise, bu birikimimi iş dünyasında en etkili şekilde kullanmak ve geliştirmek amacıyla adım atmaya hazırım.

CEZERİ YAPAY ZEKA ROBOTİK TEKNOLOJİLERİ(BAYKAR) Bu stajım süresince havacılık alanında görüntü işleme (Visual Odometry) kullanarak çalışmalar yaptım. Jetson TX2de Cuda kullanarak Computer Vision çalışmalarında bulundum. CEZERİ YAPAY ZEKA ROBOTİK TEKNOLOJİLERİ(BAYKAR) Bu staj dönemimde GNSS sistemleri üzerinde çalışmalar yaptım. Uydu alıcı ve verici yol kesitirimi ,hız kestirimi araştırmalarında ve çalışmalarında bulundum. SK ROBOTİK Otonom araçlar üzerine çalışmalarda bulundun Ros kullanarak gazebo ve rviz kullandım. Haritalama ve navigasyon gibi çalışmalarda bulundum. Bu çalışmalarımın yanında derin öğrenme ile 3D model eğitimi çalışması yaptım. PROJELER ELEKTRİKLİ ARABA: Marmara mekatronik mühendisliği kulübünün Teknofest için yaptığı elektrikli arabanın telemetri birimi sorumlusuydum OTONOM ARAÇ: İş yeri Eğitimimde Ros kullanarak Gazebo ve Rviz de haritalama ile robotumuza navigasyon işlemleri yaptırdım. AKILLI KAMERA: Bitirme Projesi için akıllı kamera sistemi yaptık. Bu projemizde Raspberry pi4 ve görüntü işleme kütüphaneleri ile birlikte kimlik doğrulama odaklı akıllı kamera yaptık. Bu kamera aynı zamanda tespit edilen yabancı kişinin hareketini tespit etmektedir. STM32 DC MOTOR KONUM KONTROLÜ: STM32 ile PID kontrolör metodu kullanılarak dc motordan encoder yardımıyla konum kontrolü yaptım JETSON TX2: Jetson Tx2e Jetpack paketi yükleyerek Cuda kullanarak görüntü işleme çalışmalarını GPUda çalıştırdım DEEP LEARNİNG MODEL EĞİTİMİ: Derin öğrenme modellerinden RetinaNet, ResNet ,Transformers, PointNet gibi derin öğrenme modellerini öğrendim .Otonom robotumuzun lidar verileri olan point cloud data setini Pointnet ile eğittim. GÖRÜNTÜ İŞLEME(ODOMERTY): Stajımda odometry alanında çalışmalar yaptım.Optical Flow, Sift, Orb gibi metodlar kullanarak dönüşüm matrisleri ile beraber araçlarla ilgili kestirimlerde bulundum. GNSS SİSTEMLERİ: GNSS sistemlerini öğrenerek, hava araçlarında pozisyon ve hız kestirimi çalışmalarında bulundum. SERTİFİKALAR YAPAY ZEKA VE ALGORİTMALARINA GİRİŞ: BTK AKADEMİ VERİ BİLİMİ İÇİN PYTHON VE TENSERFLOW: Bu egitim kapsamında Python temelleri atılmakta ve beraberinde TensorFlow kütüphanesi ile proje geliştirme aşamaları yer almaktadır. BTK AKADEMİ BİLGİSAYAR GÖRÜ İLE UYGULAMA ALANLARI: Bu eğitim programı, derin öğrenme ile yüz tanıma ve çekişmeli üretici ağlar (GANs) üzerine odaklanırken, aynı zamanda nesne tanıma, semantik segmentasyon ve optik karakter tanıma gibi alanlarda da bilgi sahibi olmayı amaçlamaktadır. BTK AKADEMİ PYTHON OPENCV İLE SIFIRDAN UZMANLIĞA GÖRÜNTÜ İŞLEME (Gİ-1): Görüntü işleme kursunda klasik ve veri tabanlı derin öğrenme yöntemlerini kullanarak nesne tespiti, sınıflandırma ve takibinin nasıl yapıldığını öğrenip, keras ve opencv kütüphaneleriyle gerçek hayat projeleri yaptım. IMAGE PROCESSİNG WİTH MATLAB: Course Completion Certificate Mikail AKDENİZ Has successfully completed 100 of the self-paced training course Image Processing with MATLAB IMAGE PROCESSİNG ONRAMP: Mikail AKDENİZ Has successfully completed 100 of the self-paced training course Image Processing Onramp OPENCV UNIVERSITY- OPENCV BOOTCAMP: OpenCV Bootcampı tamamlayarak, temel görüntü işleme becerilerimi geliştirdim ve OpenCV kütüphanesini etkili bir şekilde kullanabilme yeteneği kazandım. DEEP LEARNİNG VE PYTHON: İleri Seviye Derin Öğrenme (5.1): İleri seviye derin öğrenme konuları olan Residual Networks, Transfer Learning, Autoencoders ve Generative Adversarial Networks konularının mantığını öğrendim. YOLO4 İLE NESNE TANIMA: Yolo ile nesneleri tanımlama ve model eğitmek gibi yetenekler kazandım. DERİN ÖĞRENME İLE GÖRÜNTÜ İŞLEME :PYTHON OPENCV KERAS: Python kullanarak derin öğrenme ile birlikte görüntü işlemenin derinliğine indik. PYTHON İLE ROS EĞİTİMİ: Robot İşletim Sisteminin (Robot Operating System – ROS) kapsamlı ve uygulamalı bir şekilde anlatıldığı bir eğitimdi TEMELDEN GELİŞMİŞE PYTHON İLE UYGULAMALI ROS EĞİTİMİ: Ros konusuna hakim oldum.Ros ile alakalı bir çok proje yaparak yetenek kazandım.