Merhaba, ben Sedef Alkan. Bilgisayar Mühendisliği eğitimi ve AI projelerindeki deneyimlerimle derin öğrenme, bilgisayarlı görü ve veri odaklı çözümler geliştiriyorum. Çalışmalarımı görmek ve projelerimde neler yaptığımı keşfetmek için aşağıya göz atabilirsiniz.
Bilgisayar Mühendisliği Lisans
2021 - 2025
Türkçe: Ana Dil
İngilizce: İleri Düzey (B2)
Gerçek zamanlı futbol nesnesi tespit ve takip sistemi geliştirdim.
OCR sistemi ve çok dilli çeviri entegrasyonu geliştirdim.
Bu proje, C# programlama dili kullanılarak çoklu iş parçacığı (multithreading) tekniğiyle bir restoran simülasyonu oluşturulmuştur. Restoranın mutfak ve servis bölümleri eş zamanlı olarak çalışan iş parçacıklarıyla modellenmiştir. Müşteriler sırayla sipariş verirken, aşçılar yemekleri hazırlamakta ve servis elemanları yemekleri masalara ulaştırmaktadır. Simülasyon, restoranın her aşamasını gerçekçi bir şekilde taklit ederek, paralel işlemlerle çoklu görevlerin nasıl yönetildiğini gösterir.
Bu proje, bir Öğrenci Bilgi Sistemi (Student Information System) projesidir. Proje, bir eğitim kurumundaki öğrencilerin bilgilerinin yönetilmesi için geliştirilmiştir.
Bu proje, farklı yüz tanıma modelleri ve yüz algılama yöntemlerini kullanarak yüz doğrulama işlemi yapar. DeepFace kütüphanesini kullanarak belirli bir veri kümesi üzerinde modellerin doğruluk oranlarını hesaplar ve karşılaştırır. Ardından, elde edilen sonuçları bir tablo olarak görselleştirir.
ProductMatch, farklı e-ticaret platformlarından (KBK Market ve Party Marty) alınan ürün verilerini akıllı metin benzerliği algoritmaları kullanarak eşleştiren Django tabanlı bir web uygulamasıdır. Bu proje, aynı ürünün farklı platformlardaki varyasyonlarını otomatik olarak tespit ederek ürün karşılaştırması yapmayı sağlar.
Bu Python projesi, opencv.fr SDK kullanarak yüz tanıma, kişi kaydı ve koleksiyon yönetimi işlemlerini gerçekleştirir. Kullanıcılar kendi koleksiyonlarını oluşturabilir, kişileri birden fazla yüz görseli ile kaydedebilir ve verilen bir görsel üzerinden arama yaparak kişiyi ve ait olduğu koleksiyonu tespit edebilir.
Bu proje, DeepFace'in ArcFace Modelini kullanarak yüz doğrulama işlemi gerçekleştirir. Bir CSV dosyasında listelenen resim çiftlerini karşılaştırır ve sonuçları Matplotlib kullanarak görselleştirir. Karşılaştırma sonuçları arasında benzerlik skoru ve tahmin edilen karar bulunur.
Bu projede, Python kullanarak veri temizleme ve ön işleme tekniklerini uyguladım. Farklı veri setlerini analiz edebilmek için eksik değerleri doldurma, veri dönüştürme ve normalizasyon gibi adımlar gerçekleştirdim. Amaç, makine öğrenmesi ve veri analizi projeleri için hazır ve güvenilir veri setleri oluşturmak oldu.
Bu proje, iki popüler yüz tespiti modelini — MTCNN ve RetinaFace — karşılaştırarak performanslarını değerlendirir. Farklı yüz tespiti senaryolarında doğruluk, hız ve esneklik gibi önemli metrikler üzerinden bir analiz sunulmaktadır.
Bu proje, finansal işlem verilerinde makine öğrenmesi algoritmalarını kullanarak sahtecilik tespiti yapmayı amaçlayan kapsamlı bir sistemdir. Proje, veri analizi, model geliştirme ve web tabanlı kullanıcı arayüzü bileşenlerini içermektedir.
Video'dan gerçek zamanlı duygu tanıma sistemi. TensorFlow/Keras, OpenCV, MTCNN ve 3D-CNN kullanılarak geliştirildi.