About | Mobile Application Developer

HakkımdaHakkımda

hakkımda..

Merhaba, 2012’den beri mobil yazılım alanında Android ve IOS işletim sistemlerine “Native” uygulamalar geliştiriyorum. Yapay Zeka alt dallarından Makine öğrenmesi ve Derin Öğrenme alanında çalışmaktayım. Özellikle Yapay Zeka alanında ki gelişmeleri mobil uygulamalara birleştirip “Akıllı Mobil Uygulamalar” geliştirmekteyim.

Tüm alanlarda ki çalışmalarıma web sitemden(www.bulentsiyah.com) erişebilirsiniz. Web sitemin haricinde Kaggle(www.kaggle.com/bulentsiyah), Github(github.com/bulentsiyah) ve Gist(gist.github.com/bulentsiyah) profillerimden de tüm çalışmalarımın kaynak kodları inceleyebilirsiniz.

Tüm projelerime kısa açıklamalarıyla web sitemin Projects(www.bulentsiyah.com/projects) sayfasından ulaşabilirsiniz.

Saygılarımla

08/2018 2018

TensorFlow 101: Introduction to Deep Learning

Kurs içeriğinde: Google AI ekibinin sağladığı en yaygın makine öğrenme kütüphanesi TensorFlow ile farklı iş alanları için Deep Neural Networks modellerini oluşturmayı sağlar ve ayrıca Keras’a odaklanılmaktadır. Sınıflandırma ve regresyon problemlerini ayırt edebilir, denetimli öğrenmeyi uygulayabilir ve çözümler geliştirebilmesini sağlamaktadır.

Sertifikam: https://www.udemy.com/certificate/UC-BGYWC389/

08/2018 2018

Neural Networks Fundamentals in Python

Kurs içeriğinde: Sinir ağlarının nasıl çalıştığını, kendi sinir ağlarını üst düzey derin öğrenme ihtiyaç duymadan geliştirmek, sinir ağları modellerini ayarlama ve gerçek dünya örneklerinde sinir ağlarını nasıl uygulanacağı öğretilmektedir.

Sertifikam: https://www.udemy.com/certificate/UC-CVQDOV7F/

08/2018 2018

Machine Learning ve Python: A’dan Z’ye Makine Öğrenmesi

Kurs içeriğinde: Supervised Learning (Linear Regression, Multiple Linear Regression, Polynomial Linear Regression, Decision Tree Regression, Random Forest Regression, Evaluation Regression Models, Logistic Regression, K-Neirest Neighbour (KNN), Support Vector Machine (SVM), Naive Bayes, Decision Tree, Random Forest, Evaluation Classification Models), Unsupervised Learning(K-Means, Hierarchical Clustering), Natural Language Process (NLP), Principle Component Analysis (PCA), Model Selection(K-Fold Cross Validation, Grid Search), Recommendation Systems gibi başlangıçtan uzman seviyeye çıkarıcak bilgiler bulunmaktadır.

Sertifikam: https://www.udemy.com/certificate/UC-2Y62E902/

08/2018 2018

Data Visualization: A’dan Z’ye Veri Görselleştirme

Kurs içeriğinde: Seaborn Görselleştirme Kütüphanesi (Bar – Point – Joint – Pie – Lm – Kde – Violin – Heatmap – Swarm – Pair – Count Plots), Plotly Görselleştirme Kütüphanesi (Line – Scatter – Bar – Pie – Bubble – Histogram – Word Cloud – Box – Scatter Matrix – Inset – 3D – Subplots – Map – Animation Plots), Visualization Tools ve Kütüphaneleri (Matrix and Box Plot (Missingno), Parallel Plots (Pandas), Network Charts (networkx), Venn Diagram (matplotlib), Donut Plot (matplotlib) ,Spyder Chart (matplotlib) ,Cluster Map (seaborn) ,Inset Plot (plotly), 3D Plot (plotly) gibi en çok kullanılan görselleştirme kütüphaneleri bulunmaktadır.

Sertifikam: https://www.udemy.com/certificate/UC-U8W1HHI6/

08/2018 2018

Data Science ve Python: Sıfırdan Uzmanlığa Veri Bilimi

Kurs içeriğinde: Kaggle and Data Science(Veri Bilimi), Python Data Science Tool Box, Cleaning Data(Diagnose Data for Cleaning, Exploratory Data Analysis (EDA), Visual Exploratory Data Analysis, Concatenating Data and Data Types, Missing Data and Testing with Assert), Pandas Foundation (Review of Pandas, Building Data Frames from Scratch,Visual and Statistical EDA, Indexing and Resampling Pandas Time Series), Manipulating Data Frames with Pandas (Indexing, Slicing, Filtering and Transforming Data Frames, Index Objects, Hierarchical Indexing, Pivoting, Stacking-Unstacking and Melting) bölümlerinden oluşmaktadır.

Sertifikam: https://www.udemy.com/certificate/UC-B0I53PXT/

07/2018 2018

Python ile Makine Öğrenmesi A-Z™

Kurs içeriğinde: Data Preprocessing, Tahmin ve Regresyon: Simple Linear Regression, Multiple Linear Regression, Polynomial Regression, SVR, Decision Tree Regression, Random Forest Regression, Sınıflandırma (Classification): Logistic Regression, K-NN, SVM, Kernel SVM, Naive Bayes, Decision Tree Classification, Random Forest Classification, Bölütleme (Kümeleme, Clustering): K-Means, Hierarchical Clustering, Birliktelik Kural Çıkarımı (Association Rule Learning): Apriori, Eclat, Reinforcement Learning, Natural Language Processing, Deep Learning gibi başlangıçtan uzman seviyeye çıkarıcak bilgiler bulunmaktadır.

Sertifikam: https://www.udemy.com/certificate/UC-FS827XSF/

07/2018 2018

Python: Sıfırdan Uzmanlığa Programlama

Kurs içeriğinde: Python Temelleri (Built-in Function, User Defined Function, Lambda Function,List, Tuple, Dictionary, If-else statements, For and While Loops), Object Oriented Programming, Numpy Kütüphanesi, Pandas Kütüphanesi, Matplotlib Kütüphanesiyle ilgili çok özet ve özel bilgiler bulunmaktadır.

Sertifikam: https://www.udemy.com/certificate/UC-YXJ5NAMF/

07/2018 2018

Complete iOS 11 Machine Learning Masterclass

Kurs içeriğinde: Makine Öğrenimi konusundaki en kapsamlı iOS kursudur. Detaylı olarak Görüntü İşleme, Metin Analizi, Konuşma ve Dil Tanıma işlenmiştir. Hazır ve Özelleştirilmiş modellerin kullanımı, Caffe de oluşturulan bir modelin Core ML dönüştürülmesi gibi farklı bilgiler verilmektedir. Gelişmiş yüz tanıma, metin tanıma gibi uygulama örneklerinin dışında nesne tanıma işlemleri de yapılmıştır.

Sertifikam: https://www.udemy.com/certificate/UC-75NQJN0R/

07/2018 2018

Machine Learning iOS 11

Kurs içeriğinde: Core ML hazır modellerin (MobileNet, SqueezeNet, Places205-GoogLeNet, ResNet50, Inception v3, VGG16) canlı kamera görüntüsüyle nesne tanımlama örnekleri yapılmıştır. TesserAct OCR (Tesseract, çeşitli işletim sistemleri için geliştirilen özgür bir optik karakter tanıma motorudur) ile Metin Tanıma (Text Recognition) örneği yapılmıştır.

Sertifikam: https://www.udemy.com/certificate/UC-CDE7MO44/

07/2018 2018

Train Machine Learning model with IBM Watson, Core ML

Kurs içeriğinde: IBM Watson servisleri üzerinden Core ML (iOS uygulamalarında kullanabilmek) için nasıl özelleştirilmiş modeller oluşturulacağı (eğitileceği) detaylı olarak anlatılmaktadır. Kurs içerisinde kendi belirlediğiniz resimlerle eğitilmiş bir modeli iOS uygulaması içerisinde kullanabilmek üzere örnek bir sınıflandırma, Trafik İşaretlerinin Sınıflandırılma ve Köpekleri Irklarına göre Sınıflandırma gibi uygulamalar bulunmaktadır.

Sertifikam: https://www.udemy.com/certificate/UC-OMJD23TD/

06/2018 2018

Hands-on TensorFlow Lite for Intelligent Mobile Apps

Kurs içeriğinde: TensorFlow Lite ile mobil cihazınızda Makine Öğrenmesi modellerinin nasıl oluşturulacağını ve nasıl kullanılacağını aktarılmaktadır. Temel Derin Öğrenme kavramlarını ve bir TensorFlow modelinin ana bileşenlerini anlama gibi detaylar bulunmaktadır. Kurs içerisinde Desen Tanıma (Pattern Recognition), Resimdeki Karakteri (Sayı-Harf) Tanıma (Handwriting Recognition), Jest Tanıma (Gesture Recognition) ve Ses Tanıma (Voice Recognition) ile ilgili örnek uygulamalar bulunmaktadır.

Sertifikam: https://www.udemy.com/certificate/UC-NXRTM5KJ/

06/2018 2018

Fundamentals of Core ML: Machine Learning for iOS

Kurs içeriğinde: IOS uygulama geliştiriciler için Core ML temel kavramları aktarılmaktadır. Makine öğrenimi ve Core ML’nin temelleri, Vision Framework (Görüntü tanıma işlemleri) örneği, Natural Language Processing (Doğal Dil İşleme) örnekleri uygulamalı olarak detaylı anlatılmaktadır.

Sertifikam: https://www.udemy.com/certificate/UC-LT2NBXFZ/

06/2018 2018

Mobile Machine Learning for Android: TensorFlow & Python

Kurs içeriğinde: Temel Python, TensorFlow, Java ve Android Studio ile Pycharm hakkında bilgiler verilmektedir. Bununla birlikte eğitilmiş bu modellerin Android içerisinde kullanılmasına yönelik değerli bilgileri içermektedir. Temel ve gelişmiş MNIST ile el yazısı haneli tanıma, Hava durumu tahmini gibi projelerde uygulamalı olarak detaylı anlatılmaktadır.

Sertifikam: https://www.udemy.com/certificate/UC-A2HAP83J/

03/2018 2018

Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi | Tensorflow

Bu kursta Google’ın Kasım 2015’de açık kaynak hale getirdiği Yapay Zeka kütüphanesi olan TensorFlow’la yapay sinir ağları ve modeller geliştirilmesi anlatılmıştır. Makine Öğreniminin Temelleri, Yapay Sinir Ağları, Katmanlar, Aktivasyon Fonksiyonları, Optimizasyon Algoritmaları, Backpropogation, Overfitting, Konvolüsyonel Sinir Ağları, MNIST , CIFAR-10 ve ImageNET Datasetleri, Transfer Learning, Deep Dream, RNN, LSTM, Tensorboard, Keras
Detaya boğmadan ama dolu dolu vermiş olduğu bilgilerle çok faydalı bir kurs oldu. Özellikle örnek kodlar aklımdaki soru işaretlerinin çoğunu süpürdü.

Sertifikam: https://www.udemy.com/certificate/UC-58Z8FY35/

03/2018 2018

iOS 11 & Swift 4: Başlangıçtan İleri Seviyeye Mobil Uygulama

Kurs içeriğinde: Swift 4 Temelleri, Layout, Sketch ile Dizayn Yapmak, Push Notifications ,Parse, Firebase, iOS 11 Extra Özellikleri, Cocoapods, OneSignal ,Sunucular İle Çalışmak ,Amazon Server Kurulumları ,Sosyal Medya Uygulamaları ,Machine Learning ,Sprite Kit İle Oyun Yazmak bulunmaktadır.

Sertifikam: https://www.udemy.com/certificate/UC-MFHQ8ZEG/

03/2018 2018

Kotlin Programlama Eğitimi

Google 2017 I/O etkinliğinde Kotlini Android için resmi dil olarak duyurdu ve Kotlin popülerliğini arttırdı. Bu sayede birçok geliştirici Javadan Kotline geçiş yaptı. Kotlinin Java ile beraber çalışabiliyor olması, az kod yazarak çok iş yapabilmesi, kolay öğrenilebiliyor ve okunabiliyor olması Kotlini tercih etmeniz için sadece birkaç sebep. Almış olduğum bu kursta değişkenler, karar yapıları ve döngüler, collection yapıları, nesne yönelimli programlama temelleri (OOP), fonksiyonel programlama gibi Kotlin programlama dilinin özellikleri öğrendim

Sertifikam: https://www.udemy.com/certificate/UC-YL178IHR/

14/02/2018 2018

Türkiye Yapay Zeka Zirvesi 2018

Türkiye Yapay Zeka İnisiyatifi (TRAI); ilgili tüm paydaşların destek verdiği, Türkiye’de yapay zekanın gelişmesi ve kalkınmaya yüksek katma değer sağlamak için yürütülen bir girişimdir.

Zirve ile ilgili notlarım:

Finans, Ticaret ve Üretim Panelleri oldu, Yapay zeka ve etik konusu konuşuldu. Türkiye’de Yapay zeka ne aşamada nelere ihtiyaç var bunlar tartışıldı. Tüm zirveyi izlemenizi tavsiye ederim. Artık 2018 ve AI First, 2012 den beri insandan daha iyi gören, tanıyan sistemler geliştirildi. Artık şirketlerin bir yapay zeka stratejisi olmalı. Yapay zekanın 3 aşaması var ANI(Artificial Narrow Intelligence), AGI(Artificial General Intelligence ) ve ASI(Artificial Super Intelligence) (bunların ne olduğuna bakmak isterseniz https://www.quora.com/What-is-the-difference-between-Artificial-General-Intelligence-and-Artificial-Super-Intelligence). Şuan ANI aşamasında çok başarılı çözümlerimiz var ama AGI düzeyi ise önümüzde yüzyılda erişilecek seviyedir, ASI ise şuan için hayal. Girişimlere Startup’lara sürekli mesaj verildi bu alanda yapılacak çok şey var ve firmaların buna ihtiyacı var diye. Yazılım ve yapay zeka diğer tüm sektörler için kaldıraç özelliğine sahip olduğu vurgulandı. Sektörün ihtiyaçları sıralandı hem kamu hemde özel sektörün yapabilecekleri konuşuldu. Özetle yapay zeka alanında Türkiye’de farklı bir zirve yapılmış oldu. Tüm zirveyi izlemek için Türkiye Yapay Zeka İnisiyatifi Youtube Kanalı

10/02/2018 2018

Yapay Zeka Hakkında Gelişmeler Sunumum

Yapay zekayla ilgili gündemdeki haber, video, makale ve bilgi kaynağı olabilecek yazıların toplandığı ve sürekli güncellenen bu sunumun, yapay zeka fanları yaratması dileğiyle..

Sunumu indirmek/incelemek için tıklayınız Yapay Zeka Hakkında Gelişmeler.pptx

İletişim için aşağıdaki “Mesaj Formu” nu doldurup gönderebilirsiniz veya info@bulentsiyah.com adresine e-Posta yollayabilirsiniz. LinkedIn haricinde diğer sosyal ağlarda üyeliğim bulunmamaktadır.

01/6/2015 - 13/07/20182015 - 2018

Geobilgi Bilişim Teknolojileri Şirketinde Mobil Uygulama Geliştirici olarak çalışıyorum. Firmanın güncel teknolojileri takip etmesi ve butik yazılımlar geliştirmesinden dolayı IOS ve Android İşletim sistemlerine uygulamalar geliştirdim. Firmanın güçlü yazılım ekibiyle birlikte kısa zamanda onlarca projede yer aldım.

30/6/12 - 01/6/152012 - 2015

ROTA İnternet Teknoloji Hizmetleri Ltd Şirketinde Mobil Uygulama Geliştirici olarak çalıştım. Araç takip firması olması dolayısıyla Android Cihazların Takibi ve Coğrafi Bilgi Sistemleri alanlarında uygulamalar geliştirdim.

01/9/2008 - 01/6/20122008 - 2012
Lisans Eğitimi

Mustafa Kemal Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği bölümünden 2012 yılında (3.06/4) mezun oldum. Üniversitenin İskenderun Kampüsünde eğitim gördüm. Mühendislik Fakültesi 2015 yılında yeni kurulan İskenderun Teknik Üniversitesi‘ne bağlanmıştır.