Özgeçmiş / Applied AI · Computer Vision · Edge AI
Muhammed Ali
Yıldırım
Uygulamalı yapay zekâ ve ML mühendisliği. Araştırma, bilgisayarlı görü, masaüstü yazılımı ve uç cihazlarda algılama sistemleri.
Odak
Applied AI / ML Engineering
Araştırma ve model geliştirmeden çıkarım optimizasyonuna, masaüstü araçlarına ve uç cihaz entegrasyonuna.
Python · PyTorch · Computer Vision · TensorRT · DeepStream · PySide6 · Open3D
Eğitim
Gazi Üniversitesi
Elektrik-Elektronik Mühendisliği · Lisans · 2026
Genel not ortalaması 3,58 / 4,00
İletişim
Deneyim
Boğaziçi Savunma Teknolojileri
Şubat–Haziran 2026Bilgisayarlı görü / Edge AI · İş yeri eğitimi. Saha verisinden gerçek zamanlı uygulamaya: iki aşamalı tespit ve sınıflandırma, TensorRT FP16 ile masaüstü GPU’da 12,8’den 26,0 FPS’e, ByteTrack takibi, mesafe tahmini ve arayüzler.
TÜBİTAK RUTE
Temmuz–Eylül 2025Görüntü işleme ve derin öğrenme stajı. Balata görüntülerinde tespit, ROI, leke ve çatlak segmentasyonu ve kalınlık ölçümü; Rail3D nokta bulutlarında Open3D ve LightGBM ile sınıflandırma.
Araştırma ve seçili çalışmalar
Drone vs Bird · iki aşamalı gerçek zamanlı tespit
Boğaziçi Savunma Teknolojileri stajında drone ile kuşu ayıran iki aşamalı tespit sistemi: YOLO26 tespit, YOLO11m-cls sınıflandırma, arka plan sınıfı ve TensorRT FP16 ile 12,8’den 26,0 FPS’e.
Sabit kanatlı İHA · tespit, takip ve mesafe tahmini
Boğaziçi Savunma Teknolojileri stajında sabit kanatlı İHA’lar için gerçek zamanlı sistem: sahadan veri seti, YOLO26L ve ince ayar, ByteTrack kimlikleri, tespit konsolu ve tek kamerayla yaklaşık mesafe.
LabelMate
Yerel bir YOLO etiketleme yardımcısı: model kutuları önerir, insan gözden geçirir ve düzeltir. Python / PySide6 ile tek başıma geliştirdiğim, MIT lisanslı bir masaüstü uygulaması.
Yapay zekâ destekli arama-kurtarma sistemi
Drone üzerindeki IMX477 kamera, Jetson Nano’da YOLOv11 ve DeepStream ile RTSP görüntü akışı: sahada denenmiş uçtan uca bir insan tespit sistemi. İki kişilik lisans tezi.
Termal görüntüden PCB malzemesi tanıma · TÜBİTAK 2209-A
TÜBİTAK 2209-A destekli araştırma ve yayımlanan makalesi: femtosaniye lazer altında altı PCB malzemesinin simülasyonla üretilen termal görüntülerini DualViT-CNN + ArcFace ile sınıflandırma ve malzemeye göre enerji seçimi.
Balata kusur segmentasyonu
TÜBİTAK RUTE stajında veri etiketlemeden iki aşamalı segmentasyona: balata bölgesi, leke ve çatlak maskeleri, piksel tabanlı kalınlık çıktısı.
Rail3D / Open3D
TÜBİTAK RUTE stajında HMLS nokta bulutlarını Open3D ile inceleme, 3DMASC ve LightGBM ile sınıflandırma ve hata analizi.