İSMET ÇELENLER
Bu tarayıcıda WebGL2 yok — gerçek sitede burada statik bir yedek görsel olacak.
Aizawa attractor

Computer Vision + ML + AI Workflows

YOLO ile pose estimation ve zaman serisi analizi yapan modeller geliştiriyor, data preprocessing'den fullstack arayüze kadar baştan sona kuruyorum.

HakkımdaFullstack web uygulamalarından masaüstü uygulamalara, blockchain tabanlı bir Telegram Mini Uygulamasından bir araştırma merkezinin veri arayüzüne kadar farklı alanlarda projeler geliştirerek deneyim kazandım. Son 1,5 yıldır computer vision, makine öğrenmesi ve derin öğrenme üzerine yoğunlaşıyorum: pose estimation, re-identification ve RAG tabanlı sistemler üzerinde çalışıyorum. Web tarafındaki deneyimimi de bu modelleri kullanılabilir arayüzlere dönüştürmek için kullanıyorum.
goruntu-isleme/
6 öğestaj · BovineVision
  • YOLO — pose estimation
  • anahtar noktaların zaman serisi analizi
  • homografi matrisleri
  • çoklu kamera senkronizasyonu
  • Siamese network + Triplet Loss
  • data preprocessing
ml/
6 öğeUSD/TRY · Sentiment
  • TensorFlow / Keras
  • scikit-learn
  • LSTM
  • Hugging Face Transformers
  • Word2Vec Skip-gram (Gensim)
  • NLTK — Türkçe NLP ön işleme
ajanlar/
5 öğemulti-tool-agent · PaytarAI
  • LangChain
  • RAG — ChromaDB
  • OpenAI API
  • N8n
  • FastAPI + WebSocket
web/
8 öğefullstack
  • Python · JavaScript · TypeScript
  • React · Next.js · Vue.js
  • Flask · FastAPI · Express
  • Three.js / WebGL
  • GSAP
  • Supabase · Firebase · MongoDB
  • Cosmos DB · SQLite
  • Git · Docker · Vercel · Vite
Deneyim
Haziran 2025 - Temmuz 2025 · İzmir

WebApp Development Intern — KobiKit.com

TON Chain ekosistemi üzerinde çalışan blockchain odaklı bir girişimde Vue.js, Node.js/Express ve Cosmos DB kullanarak çiftçilik temalı bir Telegram Mini Uygulaması geliştirdim. Telegram WebApp API entegrasyonu, gerçek zamanlı skor yönetimi ve GSAP ile UI animasyonları.

Temmuz 2025 - Eylül 2025 · Zaragoza, İspanya

Software Development Intern — CAPA

Gaz TPC'ler gibi dedektör tabanlı deneylerde veri toplama, simülasyon ve analiz için kullanılan REST-for-Physics (Rare Event Searches Toolkit) Framework'ü ile çalıştım. Paralel olarak HTML, CSS ve JavaScript ile verilerle etkileşimi kolaylaştıran bir web arayüzü geliştirdim.

şimdi · remote

Stajyer — Agritech girişimi

Görüntü işleme teknikleri ve YOLO kullanarak büyükbaş hayvanlarda pose estimation ve topallık tespiti üzerine çalışıyorum. Data preprocessing ve görüntü işleme modellerinin eğitilmesi; çoklu kamera senkronizasyonu ve homografi matrisleri. Sahada bizzat deneyimleme fırsatı buldum.

Eğitim
  • Tahmini mezuniyet 2026
    Bilgisayar Mühendisliği — Balıkesir Üniversitesi
  • Ocak 2024 - Haziran 2024
    Lisans Eğitimi (Erasmus+) — Politechnika CzestochowskaErasmus+ öğrenim hareketliliği kapsamında bir dönemimi Polonya'da tamamladım.
kmeans.app
k = 5 · n = 20.000iter 0
inertia.log
J = —Lloyd
oku-beni.txt
Yine mi sen. Bir klasör seç de şu işi bitirelim.
Seçili işler

Projeler

01 — staj projesi

Pose estimation ile hareket analizi

Görüntüden anahtar noktaları çıkaran ve bunların zaman serisi analiziyle hareketteki anormalliği tespit eden bir modelin geliştirilme sürecinin bir parçasıydım. Yaklaşık 10 bin üzeri etiketlenmiş veri; çoklu kamera senkronizasyonu ve homografi matrisleri. Uygulama alanı: büyükbaş hayvanlarda topallık tespiti.

YOLOpose estimationzaman serisihomografi
02 — kişisel proje

Re-ID ile çoklu nesne takibi ve davranış analizi

Sabit kameralardan birden çok bireyi takip eden, kadrajdan çıksa ya da örtülse de yeniden tanıyan ve davranışını sınıflandıran deep learning tabanlı bir computer vision pipeline'ı. YOLOv11 ile tespit, Triplet Loss ile eğitilmiş Siamese network ile few-shot re-identification, Hungarian matching ile takip, ResNet ile duruş sınıflandırması. Otomatik kayıt, beklenen kapasiteye ulaşınca kilitlenip modeli data drift'e karşı korur.

YOLOv11Siamese networkre-IDResNet
GitHub — BovineVision-AI
03 — kişisel proje

Kaynağa dayalı RAG ile karar destek

Yüksek riskli alanlarda büyük dil modellerinin halüsinasyon riskini azaltan, Türkçe çalışan RAG tabanlı bir karar destek sistemi. Yanıtı güvenilir literatüre dayandırır, üretilen her iddiayı cümle düzeyinde kaynağıyla eşleştirir; çapraz dilli erişimle Türkçe bir soruyu İngilizce literatürle de yanıtlar. Uygulama alanı: veteriner hekimlik.

RAGLLMhibrit bilgi erişimiPython
GitHub — PaytarAI
04 — kişisel proje

Çok araçlı AI agent

LangChain ve OpenAI GPT-3.5 ile web arama, hesap makinesi, RAG aracılığıyla PDF soru-cevap ve DALL-E 3 görsel üretimi arasından bağımsız seçim yapabilen bir AI asistan. FastAPI backend, agent'ın akıl yürütme sürecini WebSocket aracılığıyla token token frontend'e aktarır; ChromaDB ile vektör araması, her oturum için izole konuşma belleği.

LangChainFastAPIWebSocketNext.js
GitHub — multi-tool-agent
İletişim
yeni-mesaj
Kime:İsmet Çelenler
hazır

ya da doğrudan: ismet.celenler@gmail.com