Utku Uyar
Big Data-Praktikant
Erfahrungen
Kombinieren von Neuralfeldern mit Hypernetzwerken
- Entwickelte gemeinsam mit einem Teamkollegen einen Meta-Learning-Ansatz, um mehrere neurale Felder mit einem Hypernetzwerk zu einer einzigen Szenenrepräsentation zu verschmelzen.
- Implementierte und evaluierte die Methode an 2D- (MNIST) und 3D- (ShapeNet) Daten und zeigte eine schnellere Inferenz im Vergleich zu überanpassungsbasierten Referenzmodellen.
Datenanalyse für Yachtcharter
- Zusammenarbeit in einem vierköpfigen Team, um prädiktive Modelle und ein Dashboard für Yachtcharter im Rahmen meines interdisziplinären Projekts (IDP) an der TUM zu erstellen.
- Durchführung von explorativer Datenanalyse (EDA), Feature Engineering und Clustering (HDBSCAN) zur Definition von Segelgebieten.
- Entwicklung von Nachfrageprognose-, Preis- und Segmentierungsmodellen zur Unterstützung von Yachtbesitzern und Charterunternehmen bei strategischen Entscheidungen.
Karriereberatung in VR
- Erstellte ein VR-Spiel, das im Browser läuft und Studierende mit realistischen und immersiven Simulationen bei ihrer Berufsentscheidung unterstützt.
Big Data-Praktikant
HAVELSAN
- Lernte, Open-Source-Software wie Apache Spark und Apache Kafka zu nutzen, die für das Verarbeiten und Streamen großskaliger Daten entwickelt wurde.
Praktikant
Parton Big Data Analytics and Consulting
- Entwarf und erstellte Webanwendungen mit HTML, CSS, JavaScript und Python für unterschiedliche Zwecke.
- Entwickelte eine Konsolenanwendung für Cloud-Services mit verschiedenen Funktionen, wie der Erstellung von AWS-EC2-Instanzen und einem voll funktionsfähigen SSHv2-Terminal für EC2-Instanzen.
- Entwickelte eine Dashboard-Anwendung zur Visualisierung der Ergebnisse eines KI-Systems, das Qualitätskennzahlen der Produktion in Echtzeit vorhersagt.
- Trainierte, evaluierte und verglich verschiedene Deep-Learning-Modelle wie LSTMs und Transformer für Zeitreihenvorhersagen mit PyTorch.
Forschungsmitglied im Bachelorstudium
ITU Vision Lab
- Online-Kurse und Vorlesungen zu Computer Vision mit Deep Learning abgeschlossen.
- Das Material für die Vorlesung „Deep Learning for Computer Vision“ an der Universität Michigan abgeschlossen.
- Meine Bachelorarbeit zum Thema Novel Class Discovery in einer kontinuierlichen Lernumgebung abgeschlossen.
- Grundlegende und aktuelle Publikationen zu kontinuierlichem Lernen und selbstüberwachtem Lernen gelesen und studiert.
- Verschiedene Deep-Learning-Modelle mit PyTorch entworfen und getestet, um die Leistung von State-of-the-Art-Methoden durch Integration neuer Ideen aus dem selbstüberwachten Lernen zu verbessern.
Industrie Erfahrung
Sehen Sie, wo dieser Freiberufler den Großteil seiner beruflichen Laufbahn verbracht hat. Längere Linien stehen für umfangreichere praktische Erfahrung, während kürzere Linien auf gezielte oder projektbezogene Arbeit hindeuten.
Erfahren in Informationstechnologie (2 Jahre), Bildung (2 Jahre), Professionelle Dienstleistungen (1 Jahr) und Tourismus (0.5 Jahre).
Geschäftsbereich Erfahrung
Die folgende Grafik bietet einen Überblick über die Erfahrungen des Freiberuflers in verschiedenen Geschäftsbereichen, berechnet anhand abgeschlossener und aktiver Aufträge. Sie zeigt die Bereiche, in denen der Freiberufler am häufigsten zur Planung, Umsetzung und Erzielung von Geschäftsergebnissen beigetragen hat.
Erfahren in Forschung und Entwicklung (2 Jahre), Informationstechnologie (2 Jahre), Business Intelligence (1 Jahr) und Strategie (0.5 Jahre).
Sprachen
Ausbildung
Technische Universität München
MSc in Informatik · Informatik · München, Deutschland · 1.5 / 1.0
Technische Universität Istanbul
BSc in Computertechnik · Computertechnik · İstanbul, Türkei · 3.82 / 4.0
Profil
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