Projects – Mobile Application Developer

ProjelerProjeler

IOS ve Android mobil uygulamalar, yapay zeka programları ile diğer çalışmalarım listelenmektedir.
03 Temmuz 20182018

Android üzerinde TensorFlow, TensorFlow Lite ve Firebase ML Kit ile uygulamalar geliştirilmiştir.

TensorFlow, veri akış çizgeleri kullanarak sayısal hesaplama için kullanılan açık kaynaklı bir yazılım kütüphanesidir. TensorFlow ile yapılan örnekler:

  • MNIST veri seti ile eğitilmiş bir modelle (Tek katmanlı ve çok katmanlı model) rakam tahmin etme
  • Hava durumu verileri ile eğitilmiş (csv formatında) bir modelle hava sıcaklığı tahmini

TensorFlow Lite , TensorFlow’un mobil ve gömülü cihazlar için hafif bir çözümdür. Düşük gecikme süresi olan mobil cihazlarda makineyle öğrenilmiş modelleri çalıştırmanıza olanak tanır. TensorFlow Lite ile yapılan örnekler:

  • Resimdeki karakteri (Sayı-Harf) tanıma
  • Desen tanıma (Pattern Recognition)
  • Hareket tanıma (Gesture Recognition)
  • Ses tanıma (Voice Recognition)

Firebase ML Kit, Google’ın makine öğrenimi uzmanlığını Android ve iOS uygulamalarına güçlü ve kullanımı kolay bir pakette sunan bir mobil SDK’dır. ML Kit ile yapılan örnekler:

  • Görüntü üzerindeki metinlerin tanınması

Arayüz

Türü

15 Haziran 20182018

Core ML (Core ML, Apple tarafından 2017 yılında yayınlanan makine öğrenmesi framework’üdür) ile (Custom Modeller, MobileNet, SqueezeNet, Places205-GoogLeNet, ResNet50, Inception v3, VGG16) kamera veya galeriden alınan görüntülerle nesne tanımlama örnekleri yapılmıştır (Örnekler: Trafik İşaretleri Tanıma, Köpek Türleri gibi).

Vision Framework ile Doğal Dil İşleme (Natural Language Processing) örneği ve gelişmiş yüz tanıma örneği yüz bölgesinn tüm özellikleri çıkartılmıştır.

Metin Analizi alanında Google Firebase ML Kit ile ve TesserAct OCR (Tesseract, çeşitli işletim sistemleri için geliştirilen özgür bir optik karakter tanıma motorudur) ile gelişmiş metin tanıma (Text Recognition) örneği yapılmıştır.

Bunların dışında model oluşturma da, IBM Watson servisleri ile Core ML custom model üretme ve modeli kullanma, Core ML Tools ile CoreCaffe de oluşturulan bir modelin Core ML dönüştürülmesi gibi işlemler gerçekleştirilmiştir.

Arayüz

Türü

15 MAYIS 20182018

Bu uygulama ile sahadan veri toplama işlemleri gerçekleştirilmektedir. Uygulama ile etrafında insanları rahatsız eden sorunları hangi kuruma, müdürlüğe bildireceğini bilmeyenler, Bürokrasiye ayıracak vaktin olmayanlar için bu sorunları ilgili ve sorumlu kişilere iletmeyi sağlar.  Bu sorunlar yol bozuklukları, kaldırımlarda ki  eksiklikler, sosyal hizmetlere ait bazı ihbar edilebilen konuları içermektedir.

Arayüz

Türü

05 NISAN 20182018

Eğitim içeriği, en özet bilgilerle ve en hızlı şekilde Android uygulama geliştirme için oluşturulmuştur. İçerik hazırlanırken tüm gereklilikler göz önüne alınmıştır. Orta düzey bir uygulamadaki tüm beklentileri yerine getirebilecek şekilde başarıyla uygulama geliştirilmesi amaçlanmıştır.

Eğitimin tamamlanmasının ardından, “welcome aktivitye” sahip, “splash screen” bulunan, “Shared Preferences” kullanılmış, arayüzler arası animasyonlu geçişlere sahip, özelleştirilmiş “Dialog” ve “Toast” gibi kullanıcı etkileşim araçlarının da kullanıldığı, “Runtime Permission” kullanılmış olan, kullanıcı giriş, şifremi unuttum gibi “Login” ekranlarına sahip arayüz ile giriş yapılabilen, (Database – Data Caching) anket verilerin alınabildiği “Anket Doldurma” ekranı bulunan ve topladığı verileri iç veritabanına (sqlite) yazabilen, (otomatik offline mod) bu verileri kullanıcıyı etkilemeden ve uygun internet koşullarında servis yardımıyla iletebilen, geçmişte doldurulmuş anketlerin listelendiği ve detay ekranın bulunduğu bir anket uygulaması yazabilecektir.

Dökümanın Güncelleme Zamanı: 01 Aralık 2017

Eğitim PDF ni indir

PDF Görüntüleri

Türü

01 AĞUSTOS 20182018
Temmer Marble’a ait 150 farklı mermer, granit, traverten, onyx ve limestone doğal taş çeşitlerinin sergilendiği bir galeri uygulamasıdır.

Arayüz

Türü

01 ŞUBAT 20182018

Hukuk bürolarındaki iş süreçlerini, dava süreçlerini, dava dokümanlarını, randevularını, duruşmalarını, müvekkil takiplerini yapabildiği sağlayan Görev takip programıdır.

Arayüz

Türü

01 KASIM 20172017

Bu uygulamanın bir yıllık güncellemeleri tarafımca yapılmıştır. (2017 – 2018)
Toyota’nın yeni mobil uygulaması sayesinde Toyota ayrıcalıklarına, satış ve satış sonrası hizmetlerine bir dokunuşla ulaşılabilir. Güncel kampanyalarımızdan haberdar olunup, modellerimiz hakkında bilgi alınabildiği bir uygulamadır. Toyota’nızın kullanıcı el kitabına kolayca ulaşabildiğiniz, ikaz işaretlerini öğrenilebilir. Park yeri hatırlatıcısı ile aracınızı nereye park ettiğinizi işaretleyebilirsiniz. Acil Durum Menüsü ile kaza anında tutanak tutmanızı sağlayacak “Kaza yaptım”, yolda kalırsanız tek tuşla size ulaşmamızı sağlayacak “Yolda kaldım”, acil durumlarınızda en gerekli telefon numaralarını içeren Acil Yardım numaraları elinizin altında olduğu mobil uygulamadır.

Arayüz

Türü

01 AĞUSTOS 20162016

İl Trafik Müdürlüklerinin yatay ve dikey saha operasyonlarının yönetildiği mobil uygulamadır. Saha ekipleri mobil uygulama üzerinden online ve offline şekilde çalışabilmektedir. Tüm çalışmaları kayıt altına alınır ve web yönetim portalından tüm ekipler denetlenir, organize edilir.

Arayüz

Türü

06 EYLÜL 20172017

Uygulama ile jiroskop sensörü sayesinde yapılan hareketlerin birbirine benzerlikleri kıyaslanıp belirli bir eşiği aşan (Korelasyon seviyeleri her 3 boyutta göre) hareketlerin birbirinin aynısı olduğuna karar veriliyor.

Bu kıyaslama için korelasyon methodu kullanılır. Uygulamada ilk olarak eğitim hareketleri girilerek kıyas yapılacak hareketler oluşturulur. Daha sonra test hareketine başlanır, hareket tamamlandığında uygulamada ki tüm eğitim hareketleri ile her düzlemde(x,y,z) korelasyon katsayıları ölçülür. En yüksek ve belirlediğimiz eşiği aşan değere sahip olan eğitim hareketi tanımı, test hareketinin tanımamızı sağlar. Bu hareket harf, şekil veya cümle gibi sözcük öbekleri olabilir. Burada hedef işlem başından sonuna yapılan hareketin daha önceden tanımlanmış bir harekete benzetmektir.

Arayüz

Türü

23 MAYIS 20162016

Model, tedarikçilerden satış toplama merkezine sıfır parça (komponent) ve sıfır ürün satışı yaparken, diğer taraftan satış toplama merkezleri aynı zamanda geri dönen ürünleri toplamakta ve bu ürünlerin belirlenen değer seviyelerine göre de tamir, komple demontaj ve atık seçeneklerine göndermektedir. Bu şekilde ileri ve tersine bir akış söz konusudur. Çalışmamdaki modelimi GAMS paket programında çözdürülebilmektedir(GAMS optimizasyon modellerini çözüme ulaştıran bir paket programdır) fakat problem GAMS te küçük boyutlu problemler için çözüme ulaşırken, tesis sayılarını arttırdığında çözümün  uzun süreler aldığını ve uzun sürelere rağmen optimal çözümler elde edilmemiştir. Bu problem NP hard problem sınıfında, Genetık algorıma ile yaklaşık kısa sürede yaklaşık çözümler elde etmek istenmiştir. Model yapısı çok basit olup, sadece tedarikçi, fabrika ve dağıtım merkezlerinin açma kapama kararlarını sezgisel algoritma karar verip, geri kalan cebirsel işlemlerş GAMS paket programı ile çözmüştür. Yani tüm model komple genetik algoritma değilde Hibrit olarak çözülmüştür..

Arayüz

Türü

30 AĞUSTOS 20152015

Uygulama ile Ulaştırma, Denizcilik ve Haberleşme Bakanlığı Sivil Havacılık Genel Müdürlüğü 65355440-403.03.04/1278 Sayılı 19/09/2014 tarihli genelgesindeki şartlarını sağlayan VFR uçuş yapan hava araçlarına sivil hava araçları takip etmek amaçlanmıştır. Bu uygulama ile 2014-2015 arası yukarıdaki tanıma (VFR) uyan hava araçlarının 150 tanesinde aktif kullanılmıştır. Uygulama Android işletim sistemine sahip tablet veya telefon üzerinde üzerinde çalışıp, her açıldığında arka planda otomatik olarak başlar. Motor çalışma (Uçağın veya helikpter motoru ) durumunu özel bir algoritma ile tespit eder ve diğer konum bilgilerini bağlantı durumunu da göz önüne alarak uygun durumda sistemle paylaşır. Uygulama saniyede iki defa tabletin tüm konum, ivme verilerini kendi depolama alanına kaydeder, her 10 saniyede birde verileri ana takip sisteme iletir. Uygulamanın bu işlemleri yapması için tableti çalıştırmak yeterlidir, uygulama gerekli olan tüm adımları otomatik gerçekleştirir.

Çalışmanın ekran görüntüleri: https://www.bulentsiyah.com/hava-araclari-takip-sistemi-vfr-ucus-yapan-hava-araclarina-android/

Arayüz

Türü

12 OCAK 20152015

Çalışmada ağırlıkları ve diğer Nodelerle ilişkileri verilmiş bir uzayda en yüksek ağırlığa sahip alt grafın bulunması amaçlanmıştır. Çalışma sonunda büyük bir arama uzayına rağmen doğru çaprazlama şekli ve oranı sayesinde çok kenarlı graflar bulunmuştur. Projede bu çalışma için en uygun olan Rulet tekeri çaprazlama modeli kullanılmıştır. Problemin Genetik Algortima ile çözümü için geliştirilen uygulama, c#(sharp) programlama dili ile yazılmıştır.

Çalışmanın ekran görüntüleri: https://www.bulentsiyah.com/genetik-algoritma-ile-maksimum-agirlikli-clique-problemi-mwcp-genetik-algoritma-c/

Arayüz

Türü

10 ARALIK 20142014

Çalışmada bir firmanın otobüs montajlama sistemindeki iş kaybını genetik algortima kullanarak en aza indirgemeye çalışılmıştır. Sistemdeki kısıtlar ve çift taraflı oluşu iş kayıplarını artırmaktadır. Proje normalde 658 dk. iş gücü kaybını, 187 dk. düşürmüştür. Problemin Genetik Algortima ile çözümü için geliştirilen uygulama, c#(sharp) programlama dili ile yazılmıştır.

Çalışmanın ekran görüntüleri: https://www.bulentsiyah.com/genetik-algoritma-ile-cift-tarafli-montaj-hatti-dengeleme-csharp/

Arayüz

Türü

10 EKİM 20142014

Çalışmada bir kroki üzerinde bulunan noktalar arası rota ve yolun Genetik algortima ile bulunması amaçlanmıştır. Çalışmada genetik algoritmanın kullanılmasının nedeni, genetik algoritmanın problemin doğasıyla ilgili herhangi bir bilgiye ihtiyaç duymamasıdır. Temelinde gezgin satıcı problemine benzeyen çalışmanın , gezgin satıcı problemine benzer problemler içinde çözüm olması amaçlanmıştır.

Çalışmanın ekran görüntüleri: https://www.bulentsiyah.com/genetik-algoritma-kullanilarak-noktadan-noktaya-yol-ve-rota-planlama-csharp/

Arayüz

Türü

16 MAYIS 20122012

Bu çalışmada göğüs kanseri verileri üzerine bir veri madenciliği uygulaması yapılmıştır. Bu uygulama ile göğüs kanseri verilerinden iyi huylu kanser verilerini yüksek doğrulukla tahmin edilmesi amaçlanmıştır. İyi huylu kanser verilerinin tahmin edilmesinin nedeni eldeki verilerle bir kanser verilerine test işlemi uygulamadan ilk anda teşhis edilmesini sağlamaktır.

İndir veya görüntüle : Bitirme Projesi

Arayüz

Türü

10 NİSAN 20122012

Çalışmada, öğrenme metodu için geri yayılım metodu, aktivasyon fonksiyonu için basamak fonksiyonu, ağırlık güncellemeleri için Hebbian Kuralı kullanılmıştır. Geliştirilen uygulama, PIC Assembly dili ile PIC16F84 mikrodenetleyicisi için kodlanmıştır. Uygulama, öğrenme işlemini başarı ile gerçekleştirerek, denenen tüm giriş verileri için doğru sonuçlar üretmiştir.

Çalışmanın ekran görüntüleri: https://www.bulentsiyah.com/yapay-sinir-agi-ile-xor-kapisi-pic-assembly/

https://www.bulentsiyah.com/yapay-sinir-agi-ile-and-kapisi-pic-assembly/

Arayüz

Türü

10 KASIM 20142014

Çalışmada bir firmaya ait farklı taşıma hacmine sahip araçlarla en az araç ve en az yol gidilecek şekilde rotalama amaçlanmıştır. Çalışmada ikili turnuva methodu kullanılmıştır. Çalışma sonunda, araç sayısına göre yapılan nesil ve birey sayısı ayarının ardından tasarruflu değerler üretilmiştir. Problemin Genetik Algortima ile çözümü için geliştirilen uygulama, c#(sharp) programlama dili ile yazılmıştır.

Çalışmanın ekran görüntüleri: https://www.bulentsiyah.com/genetik-algoritma-ile-arac-rotalama-problemi-genetik-algoritma-c/

Arayüz

Türü

13 MART 20122012

Bu çalışmada, göğüs kanseri öznitelik vektörlerinin destek vektör makineleri ve yapay sinir ağları (çok katmanlı algılayıcı) ile sınıflandırılmasına dayalı bir gögüs kanseri teşhisi yapılmaktadır. Teşhis için kullanılan yapay sinir ağları çok katmanlı algılayıcılar(Multi Layer Perceptron)’dır. Destek vektör makinaları(Support Vector Machine ) ise SVM-Lineer, SVM-Polinomsal ve SVM-Radyal Tabanlı modeller alınmıştır. Sınıflandırma işleminde kullanıcak olan gögüs kanseri verileri Wisconsin Diagnostic Breast Cancer (WDBC) dataseti alınarak, oluşturulan veri formatı WEKA paket programında uygulanmıştır.

Çalışmanın ekran görüntüleri: https://www.bulentsiyah.com/destek-vektor-makineleri-ve-cok-katmanli-algilayicilar-ile-gogus-kanseri-teshisi/

Arayüz

Türü

10 MART 20122012

Bu çalışmada, spor metinlerine ait olan öznitelik vektörlerinin Naive Bayes ile sınıflandırılmasına dayalı bir spor metni tahmini yapılmaktadır. Çalışmada veri seti farklı kullanılarak sınıflandırmanın başarısı incelenmiştir. Farklı kullanımdan kasıt, veri setinin eğitim ve test amaçlı olarak kullanılan verilerin sayısının değiştirilmesidir. Çalışmada bulunan spor metinleri futbol, basketbol, tenis olmak üzere üç sınıf seçilmiştir. Elde edilen özellik vektörünün başarısı, Naive Bayes sınıflandırma yöntemi ile en yüksek %80 olarak alınmıştır.

Çalışmanın ekran görüntüleri: https://www.bulentsiyah.com/naive-bayes-ile-spor-metinleri-siniflandirma/

Arayüz

Türü