Portföy
Bilgisayar Mühendisliği Öğrencisi
Yazılım öğrenme yollarını sadeleştiren, tarayıcıda çalışan ürünler geliştiriyorum: hızlı teslim, net arayüz ve ölçülebilir sonuç odaklı ilerliyorum.
Yerel asistan
Resul Kılınç'ın profesyonel dijital temsilcisi; bağlam duyarlı yerel RAG mimarisiyle çalışan, gizlilik odaklı bir bilgi erişim motorudur. Tüm işlemler tarayıcınızda gerçekleşir — verileriniz hiçbir harici servise iletilmez.
Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi’nde Bilgisayar Mühendisliği lisans öğrencisiyim. Algoritmalar, yazılım mühendisliği ve uygulamalı makine öğrenmesini staj, yayın ve girişim çıktılarıyla birlikte yürütüyorum. Okunabilir kod, net rapor ve gerçek teslim tarihi çalışma standardım.
Lisansa başlamadan önce bir yıllık İngilizce hazırlık programını tamamladım ve başarıyla geçtim. İngilizce düzeyim B2; yazılı, sözlü ve işitsel iletişimi akademik ve profesyonel bağlamda etkin kullanıyorum. İspanyolca A1 düzeyinde; yeni başladım.
Bu site statik olarak yayınlanır ve Google Search Console ile dizine uygun biçimde yapılandırılmıştır; arama motorlarında görünürlük bu tür teknik adımlarla desteklenir.
Türkiye açık erişim indeksi için DergiPark yazar profilim üzerinden de ulaşılabilirim; profilde KSÜ Bilgisayar Mühendisliği bağlantısı ve ORCID ( 0009-0006-8360-795X ) yer alır — indekslenen yayın ve hakemlik bilgileri zamanla burada görünür.
Polonya’da Lodz University of Technology’de Erasmus+ ile yurt dışında eğitim gördüm; iletişimimi ve uluslararası ortamdaki ders deneyimimi güçlendirdi. Ayrıca Bulgaristan Blagoevgrad’daki South-West University "Neofit Rilski" için resmî staj kabulüm var — Erasmus+ staj hareketliliği profilimde kayıtlı.
TEKNOFEST’te ulusal düzeyde iki ayrı başvuruda (Uluslararası İHA ve İnsansız Sualtı Sistemleri) takım katkısı verdim. Ankara’da LN Bilgisayar ve Danışmanlık’ta donanım ve yazılım stajlarımı tamamladım. TriAI ile Avrupa Birliği destekli EIT Jumpstarter 2026 Healthcare kohortunda takım lideriyim; Kahramanmaraş Teknokent’te altı aylık ön kuluçka sürecimiz de başladı.
Google Antigravity geliştirici platformunda yerelleştirme (L10n) kaynaklı bir DOM bozulmasını yeniden üreterek tespit ettim; sorunu teknik ayrıntılarıyla birlikte Google mühendislerine Issue #497054184 üzerinden raporladım. Bu süreç, ürün kalitesine yönelik sistematik geri bildirim ve net repro adımlarıyla iletişim pratiğimi yansıtır.
Lisans Bilgisayar Mühendisliği — Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi (devam ediyor). Program; veri yapıları, nesneye yönelik programlama, veritabanları, ağlar, işletim sistemleri, yazılım mühendisliği, mimari, yapay zekâ ve web gibi çekirdek alanları laboratuvar ve proje çıktılarıyla destekler.
İngilizce hazırlık — Bir yıl. Tüm dersleri başarıyla tamamladım; akademik okuma, yazma ve konuşma pratikleriyle dil temelini güçlendirdim.
Erasmus+ öğrenim hareketliliği — Lodz University of Technology (Polonya): İngilizce dersler, ortak projeler ve kültürlerarası takım çalışması.
KSÜ BAP · Lisans Araştırma Projesi — Yürütücü Doç. Dr. Abdullah Çalışkan ile “Alabalık tesisleri için düşük maliyetli IoT su kalitesi izleme” projesi hibe desteğiyle kabul edildi. ESP32 üzerinde sıcaklık, pH ve TDS ölçümü, bulut izleme ve kenar yapay zekâ bu çalışmanın omurgası.
TriAI, acil triyaj için açıklanabilir yapay zekâ destekli bir klinik karar destek sistemidir. Program 2026’da 895 başvuru aldı; Healthcare kohortunda yaklaşık 30 takım var. Türkiye’den bu kategoride kabul edilen dört takımdan biriyiz. Başvuruyu üç bağımsız uzman değerlendirdi. Online Bootcamp’i tamamladım. Ekip: Ceylin Ekmekçi (Business Lead), Süeda Gürbüz (Clinical Advisor). Danışmanlar: KSÜ Rektörü İbrahim Taner Okumuş ve kardiyolog Murat Kerküklüoğlu. Kahramanmaraş Teknokent ön kuluçkasında altı aylık süreç de yürüyor.
Apache Directory Server üzerinde kurumsal kimlik ve dizin yönetimi kurdum. dc=company,dc=local altında departman birimleri, 50 kullanıcı ve 7 grup tanımladım. Kimlik doğrulamayı yetkilendirmeden ayırıp ACL kurallarını yazdım; LDAPS ve StartTLS ile şifreli iletişimi doğruladım. Kabuk betiğiyle hazırladığım 13 güvenlik testinin tamamı geçti.
Fiziksel sunucu, disk ve RAID yapısını inceledim. Proxmox VE üzerinde ayrılmış bir laboratuvar sanal makinesinde Debian, mdadm RAID5, MQTT ve izlenen bir IoT sensör veri akışı kurdum. Üretim sistemine dokunmadan arıza, yeniden oluşturma ve yedek doğrulamasını bu ortamda sınadım.
Alabalık tesislerinde su kalitesini düşük maliyetle izleyen IoT sistemi, Lisans Araştırma Projesi olarak hibe desteğiyle kabul edildi. Sıcaklık, pH ve TDS ölçümü ESP32 üzerinde toplanıyor; kenar tarafında anomali ve çözünmüş oksijen tahmini planlanıyor.
Laboratuvarlar, takım projeleri ve sistemler, teori ile yazılım pratiğini kapsayan lisans programı.
İngilizce dersler, akademik iş birliği ve yeni ortamlara hızlı uyum odaklı uluslararası dönem.
Hareketlilik profilinde kayıtlı resmî kabul; AB akademik ekosisteminde denetimli mühendislik deneyimi hedefimle uyumlu.
Görev kırılımı, raporlama disiplini ve teslim tarihine uyum odağında takım koordinasyonu yürüttüm.
Entegrasyon akışları, teknik dokümantasyon ve kilometre taşı takibini ayrıştırılmış görevlerle yönettim.
Google Antigravity platformunda yerelleştirme kaynaklı DOM bozulmasını tespit ettim; sorunu Issue #497054184 ile Google mühendislerine ilettim — yeniden üretilebilir adımlar ve teknik özetle desteklendi.
Challenge Harici ücretli model çağrısı olmadan tarayıcı içinde çalışan bir asistanın doğruluk ve hız dengesini korumak.
Solution Yerel özet veri üzerinde retrieval + ranking adımları, modüler JavaScript akışı ve durum geçişi kontrollü UI.
Impact Veri dışarı çıkmadan öngörülebilir yanıt deneyimi; maliyet sıfır, gizlilik seviyesi yüksek.
Challenge İçerik yoğun bir portföyde mobil öncelik, erişilebilirlik ve estetik dengeyi tek yapıda tutmak.
Solution Bileşenleşmiş kart sistemi, progressive enhancement, klavye/odak uyumlu etkileşim ve sade bilgi mimarisi.
Impact İçerik keşfi hızlandı; bakım maliyeti düşük, genişlemeye açık ve tutarlı bir arayüz standardı oluştu.
Challenge İlk tıklama, bayraklama ve kazanma-kaybetme gibi edge-case senaryolarını kural bozmadan yönetmek.
Solution Deterministik state transition modeli ve event-driven DOM güncelleme; kritik adımlarda savunmacı kontroller.
Impact Oyun akışı tutarlı hale geldi; hata olasılığı düşerken kullanıcı geri bildirimi daha netleşti.
Challenge Tansiyon, glikoz, nabız ve SpO₂ kayıtlarını cihazda tutup klinik kurallarla yorumlamak; tanı koymadan trend ve rapor üretmek.
Solution Kotlin ve Jetpack Compose. Room ile yerel veri, MVVM, Hilt, PIN (PBKDF2). HealthAnalysisEngine, grafikler, hatırlatmalar ve yerel PDF rapor. Cihazda görünen ad: VitalÖlçüm.
Impact Ölçüm, analiz ve hekime sunulabilir PDF aynı uygulamada. Sağlık verisi cihazda kalıyor.
Challenge Eczanelerde ilaç envanterini hızlı ve hatasız yönetmek; stok takibi, kritik seviye uyarıları ve SKT kontrolünü tek bir panelde birleştirerek "tek bakışta durum analizi" sunmak.
Solution Java Swing + FlatLaf ile modern UI. SQLite veritabanı, JTable renk kodlamalı stok takibi, Java Audio API ile sentezlenmiş alarmlar ve Graphics2D ile kütüphanesiz sıfırdan çizilmiş rapor grafikleri.
Impact Kritik seviye düşüşlerinde anlık aksiyon imkanı; hızlı arama/filtreleme ile envanter yönetiminde zaman tasarrufu ve hatasız SKT takibi.
Challenge Rehabilitasyon hareketini oyun döngüsüne bağlamak: şekli zamanında çizmek, sensör gürültüsünü ayıklamak.
Solution Unity 6 rehabilitasyon oyunu. Flex sensör (ESP32), saat/HTTP veya fare ile daire, kare ve üçgen çizilir. EMA filtre, kalibrasyon ve seans kaydı (JSON/CSV).
Impact Oyun döngüsü, şekil doğrulama ve seans dışa aktarma tamamlandı.
Challenge Acil triyaj kararının hızı ve gerekçesi aynı anda görünür olmalı.
Solution Açıklanabilir yapay zekâ ile klinik karar desteği. Avrupa Birliği destekli EIT Jumpstarter 2026 Healthcare kohortunda takım lideriyim; Online Bootcamp tamamlandı. Kahramanmaraş Teknokent’te altı aylık ön kuluçka kabulümüz var.
Impact 2026’da 895 başvuru. Healthcare kohortunda yaklaşık 30 takım. Türkiye sağlık kategorisinde dört takımdan biriyiz.
Challenge Tesis suyundaki sıcaklık, pH ve iletkenlik sapması geç fark edilirse balık kaybı büyür.
Solution ESP32, sıcaklık, pH ve TDS sensörleriyle kenarda ölçüm; bulutta izleme ve kenar yapay zekâ. Yürütücü Doç. Dr. Abdullah Çalışkan. KSÜ BAP Lisans Araştırma Projesi.
Impact Proje hibe desteğiyle kabul edildi.
Challenge Tarladan toplanan 656 görüntüyle kurulan üç sınıflı (Yeşil, Ala Yeşil, Siyah) problemi akademik olarak doğrulanabilir biçimde raporlamak.
Solution HEIC’den JPG’ye, 224×224. Renk değiştiren artırma yok; sınıf ağırlığı var. DenseNet121, InceptionV3, VGG16, VGG19, ResNet50 ve ResNet101 karşılaştırıldı.
Impact ALKÜ Fen Bilimleri Dergisi, 2026, sayı 2, sayfa 134–149. Yazarlar: Yavuz Canbay, Anıl Utku, Emine Koca, Resul Kılınç. En iyi model DenseNet121: %98.48 doğruluk.
Challenge Operatör deneyimine bağımlı manuel ayrımı azaltıp zeytinleri geçiş sınıfı dahil (Yeşil, Ala Yeşil, Siyah) tutarlı ve hızlı biçimde otomatik sınıflandırmak.
Solution 656 saha görüntüsü (194 Yeşil, 176 Ala Yeşil, 286 Siyah). Renk bilgisi korunarak altı mimari eğitildi; en iyi sonuç DenseNet121.
Impact %98.48 doğruluk, %98.53 kesinlik, %98.48 duyarlılık, %98.47 F1. Makale 26 Mart 2026’da alındı, 10 Haziran 2026’da kabul edildi.
Harvard University · 2026
On problem set ve final proje İZ (SQLite üzerinde ruh hali günlüğü, Flask ve Jinja). C, Python, SQL ve web tarafında hesaplamalı düşünme. Doğrulama: cs50.harvard.edu.
Harvard University · 2026
On iki proje: arama ve minimax, mantık, olasılık, kısıt tatmini, gözetimli öğrenme, pekiştirmeli öğrenme, CNN ve doğal dil. Doğrulama: cs50.harvard.edu.
IBM SkillsBuild · 26 Ağustos 2026
Yaklaşık 10 saat, altı modül: makine öğrenmesi ile derin öğrenme ayrımı, doğal dil, bilgisayarlı görü, Watson Studio ve etik. Rozet: Credly.
EIT Communities · Avrupa Birliği destekli · 2026
TriAI için anlaşma çerçevesi, pazar ve segmentasyon, müşteri değer önerisi, finansal plan, rekabet avantajı ve müşteriyle konuşma. Pitch ve Startup Builder aşamaları sırada.
Udemy · Can Boz · 28 Ağustos 2026
51,5 saat. Bellek, işaretçiler ve sisteme yakın C pratiği; CS50x’teki C çalışmasının devamı. Sertifika no: UC-ecafa50a-7223-40e7-be07-a8dae82c59a0.
Resul Kılınç'ın teknik yetkinliklerini temsil eden bağlam-farkındalıklı (context-aware), arama destekli (RAG) mimaridir. İstekleriniz tamamen cihazınızda (Edge) çözümlenir, gizliliğiniz korunur.
01 · Keşif
İş hedefi, teknik kapsam ve başarı kriterleri yazılı hale getirilir; belirsizlik ve riskler sprint öncesi görünür yapılır.
02 · Tasarım
Çözüm, modül sınırları net olacak şekilde küçük teslimat adımlarına ayrılır; bağımlılıklar ve öncelik sırası belirlenir.
03 · Uygulama
Kod standartlarına uyumlu geliştirme, anlamlı commit geçmişi ve düzenli code review ile kontrollü ilerleme sağlanır.
04 · Kalite
Kritik kullanıcı akışları test edilir; erişilebilirlik, hata dayanımı ve mobil performans bütçesi release öncesi doğrulanır.
05 · Yayın
Dağıtım öncesi yapı doğrulaması ve sürüm notu hazırlanır; yayın sonrası izleme ve gerektiğinde hızlı rollback planı çalıştırılır.
medium.com/@resulkilinc üzerinde düzenli yazıyorum. Örnekler: Level Up Coding’de “Medium Told Me the Story Was Declined. It Was Already Live.”, The Common Room’da 260 basamaklı bir sayının çarpanlara ayrılması ve CodeX’te ApacheDS ile kimlik dizinini anlatan “I thought I was learning a server…”.
Geliştirici arayüzünde yerelleştirme (L10n) ile ilişkili bir DOM tutarsızlığını yeniden üreterek izole ettim; teknik özet ve repro senaryosunu Google mühendislerine Issue #497054184 kapsamında ilettim. Ürün kalitesi için sistematik hata raporlama ve net iletişim üzerine kısa bir not.
Harici modele bağımlılığı azaltan retrieval + ranking akışı, istemci tarafında gizlilik ve hız dengesini nasıl etkiler? ReK AI üzerinde gerçek kararları ve trade-off’ları yazılım günlüğü formatında ele alıyorum.
Odak yönetimi, klavye akışı ve görsel sadeleşme kararlarının kullanıcı deneyimine etkisini ölçülebilir örneklerle paylaşıyorum.
ALKÜ Fen Bilimleri Dergisi’ndeki makalede en iyi sonuç DenseNet121 oldu: %98.48 doğruluk. Renk değiştiren veri artırımı kullanılmadı; sınıf dengesizliği ağırlıkla ele alındı.
Kod örneği · Durum geçişi
function advancePipeline(state) {
const next = pipelineMap[state.step] ?? "idle";
return {
...state,
step: next,
updatedAt: Date.now(),
};
}Bu yaklaşım, UI akışını öngörülebilir tutar ve test senaryolarında durum geçişlerini doğrulamayı kolaylaştırır.
Satranç, yazılım geliştirme, makine öğrenmesi, bilgisayar donanımı, tenis ve yeni dil öğrenmek ilgi alanlarım arasında. Profesyonel ortamlarda da değer gören disiplinler arası merak, düzenli öğrenme ve takım sporlarından gelen ritim duygusuyla uyumludur.
Staj, iş birlikleri ve yazılım rolleri için açığım. Hızlı koordinasyon için e-posta veya WhatsApp tercih ederim.
Telefon / WhatsApp: +90 531 246 99 10 · Instagram