Hilmi Can
Ürlü

Ben Hilmi Can, Yazılım geliştirmeye tutkuyla bağlı, kullanıcı odaklı çözümler sunmayı hedefleyen bir geliştiriciyim. Modern teknolojilerle yenilikçi projeler üretmek ve dijital dünyaya değer katmak için çalışıyorum.

Özgeçmişi İndir
Hilmi Can Ürlü
3+ Yıllık Deneyim
5+ Tamamlanmış Proje
2+ Mutlu İşbirliği
Yazılım Geliştiricisi

Hakkımda

Hilmi Can Ürlü

Kimim Ben?

Teknolojiye olan ilgim, başlangıçta basit bir merakla ortaya çıktı; zamanla yazılım, otomasyon ve akıllı sistemleri kapsayan çok yönlü bir profesyonel ilgiye dönüştü. Hâlen Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi’nde eğitimime devam ederken, eş zamanlı olarak web teknolojileri, robotik sistemler, makine öğrenmesi ve IoT altyapıları üzerine kendimi geliştirmekteyim.

Hikayemin Devamı

Sakarya, Türkiye

Açık Pozisyon: Remote / On-site

Sertifikalar & Başarılar

Kazanılmış yetkinlikler ve rozetler.

Introduction to Networks Switching, Routing, and Wireless Essentials Enterprise Networking, Security, and Automation

Tech Stack

Projeler

Telegram Uyarılı Gerçek Zamanlı IoT İzleme Sistemi IoT & Gömülü Sistemler
Telegram Uyarılı Gerçek Zamanlı IoT İzleme Sistemi

Telegram Uyarılı Gerçek Zamanlı IoT İzleme Sistemi

ESP32 tabanlı, MQTT destekli ve Telegram bildirim entegreli akıllı IoT veri izleme ve yönetim sistemi.

ESP32 MQTT Telegram API Node.js
İncele Kodlar
Robot Kol Simülasyonu ve İleri Kinematik Uygulaması Robotik & Otomasyon
Robot Kol Simülasyonu ve İleri Kinematik Uygulaması

Robot Kol Simülasyonu ve İleri Kinematik Uygulaması

İleri Kinematik Uygulaması ile kontrol edilebilen 3D robot kol simülasyonu. Robotik kinematiği görselleştirme aracı.

Python Kinematics PyQt5 Tkinter Numpy
İncele Kodlar
Kredi Onay Tahmini için Makine Öğrenmesi Modellerinin Karşılaştırma Yapay Zeka
Kredi Onay Tahmini için Makine Öğrenmesi Modellerinin Karşılaştırma

Kredi Onay Tahmini için Makine Öğrenmesi Modellerinin Karşılaştırma

Bu proje, kredi onay tahmini problemini makine öğrenmesi teknikleri kullanarak ele almaktadır. Müşterilere ait demografik ve finansal veriler analiz edilerek bir kredi başvurusunun onaylanıp onaylanmayacağı tahmin edilmektedir. Bu çalışma, Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi – Bilişim Sistemleri ve Teknolojileri Bölümü Örüntü Tanıma dersi kapsamında lisans düzeyi final projesi olarak gerçekleştirilmiştir. Bu proje, kredi onay tahmini problemini makine öğrenmesi teknikleri kullanarak ele almaktadır. Müşterilere ait demografik ve finansal veriler analiz edilerek bir kredi başvurusunun onaylanıp onaylanmayacağı tahmin edilmektedir. Bu çalışma, Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi – Bilişim Sistemleri ve Teknolojileri Bölümü Örüntü Tanıma dersi kapsamında lisans düzeyi final projesi olarak gerçekleştirilmiştir.

Python XGBoost Random Forest Pandas Decision Tree Neural Network Logistic Regression Naive Bayes
İncele Kodlar
XGBoost ile Göğüs Kanseri Sınıflandırması Yapay Zeka
XGBoost ile Göğüs Kanseri Sınıflandırması

XGBoost ile Göğüs Kanseri Sınıflandırması

XGBoost algoritması kullanılarak geliştirilmiş, %98 doğruluk oranına sahip teşhis ve tahmin modeli.

Python Sci-kit Learn XGBoost
İncele Kodlar
Tüm Projeleri Gör