Cagri Temel

Cagri Temel

Yapay Zeka / ML Mühendisi · Araştırmacı · Kurucu Ortak & CTO, Hezarfen LLC

IEEE Senior Member IEEE CIS Senior Member AAAI Üyesi TR Patenti · ABD Başvuruları Beklemede

Güvenilir ve açıklanabilir yapay zeka geliştiriyorum: otonom robotlar için güvenli Chain-of-Thought akıl yürütme ve yüksek riskli alanlar için yorumlanabilir makine öğrenmesi sistemleri.

Hakkımda

Yapay zeka ve makine öğrenmesi mühendisi ve araştırmacıyım; aynı zamanda Hezarfen LLC'nin Kurucu Ortağı ve Teknoloji Direktörüyüm (CTO); şirkette Vardenus'u yönetiyorum: yapay zeka, blokzincir ve modern bulut altyapısı üzerine kurulu, yapay zeka destekli bir gayrimenkul (PropTech) ve hukuk teknolojisi (LegalTech) platformu. Çalışmalarım açıklanabilir yapay zeka, yapay zeka güvenliği ve uygulamalı büyük dil modeli sistemlerinin kesişiminde yer alıyor; odağım ileri modelleri güvenilir kılmak: kaynağa dayalı, denetlenebilir ve yüksek riskli ortamlarda güvenle kullanılabilir.

Bir IEEE Senior Member ve IEEE Computational Intelligence Society Senior Üyesi olarak güncel araştırmam, otonom robotlar için güvenli ve yorumlanabilir Chain-of-Thought akıl yürütme üzerine yoğunlaşıyor. Bu çalışma, IEEE Conference on Artificial Intelligence (CAI 2026) ve IEEE New Era AI World Leaders Summit gibi IEEE etkinliklerinde sunuldu. Topluluğa, çeşitli IEEE ve AAAI/ACM etkinliklerinde hakem ve program komitesi üyesi olarak katkı veriyorum.

Grand Canyon University'den Bilgisayar Bilimleri Yüksek Lisansı (GNO 3.89, Alpha Chi Onur Cemiyeti) ve İstanbul Aydın Üniversitesi'nden Elektrik-Elektronik Mühendisliği Lisansı derecelerine sahibim. Hem Amerika Birleşik Devletleri hem de Türkiye'de patentlerde mucitim ve Redmond, Washington'da yaşıyorum.

İşin diğer yarısı öğretmek. ML Academy'yi (mltraining.org) baştan sona ben kurdum ve yazdım: makine öğrenmesini, derin öğrenmeyi ve büyük dil modellerini tamamen tarayıcıda öğreten, Türkçe ve İngilizce, ücretsiz ve açık kaynak 123 interaktif ders. Temelinde araştırmadan taşıdığım tek bir fikir var: bir kurs makine öğrenmesini yalnızca göstermemeli, öğrenciye kanıtlatmalı.

Amerika Birleşik Devletleri'nde tam zamanlı doktora programlarına başvuruyorum. O yılları ayırmak istediğim soru şu: bir akıl yürütme sistemi hakkındaki güvenlik iddiası nasıl kurulur, nasıl yalnızca ileri sürülmekle kalmaz? Modelin kendi akıl yürütmesine dair anlattığı sadık olmadığında hangi güvenlik özellikleri ayakta kalır, sürekli denetlenebilirlik denetlenen sisteme neye mal olur ve güvenlik sonuçları okuyucunun güçlüyle zayıfı ayırabileceği şekilde nasıl raporlanmalı? Doğrulama ve değerlendirme metodolojisinin gerçek otonom sistemlere yakın durduğu, kendi kontrollerinden geçemeyen bir sonucun da yayımlanmaya değer sayıldığı bir grup arıyorum. Benimki bu yıl geçemedi ve onu yazmak, asıl sonucun öğreteceğinden fazlasını öğretti.

Deneyim

  • 2020–

    Kurucu Ortak & Teknoloji Direktörü (CTO)

    Hezarfen LLC · Seattle, WA (Uzaktan)

    Kiracı, mülk sahibi ve müteahhitleri buluşturan yapay zeka destekli kiralama platformu Vardenus'un arkasındaki PropTech ve LegalTech sistemlerinin tasarım ve geliştirmesini yönetiyorum: kiracı-mülk sahibi arabuluculuğu, uyum ve uyuşmazlık çözümü için LLM tabanlı hukuki otomasyon modülü (R-Law) ve güvenlik öncelikli MLOps altyapısı. Polygon PoS üzerinde tokenize kısmi mülkiyet ve emanet otomasyonu tasarlandı ve bir ABD patent başvurusuna konu oldu.

  • 2025–

    Makine Öğrenmesi Mühendisi

    Hezarfen LLC · Seattle, WA (Uzaktan)

    LLM destekli özellikleri uçtan uca geliştiriyorum: veri hatlarından eğitim, değerlendirme ve çıkarıma. Korumalı (guardrail) geri getirimli üretim ile daha yüksek yanıt kalitesi ve güvenilirlik; model kayıt defteri, CI/CD, canary ve A/B sürümleri ve drift izleme ile MLOps; FastAPI ve Docker ile ölçekli API'ler, gecikme ve maliyet optimizasyonu.

  • 2020–

    Yazılım Test Geliştirme Mühendisi (SDET)

    Hezarfen LLC

    Java, Selenium WebDriver, TestNG, JUnit ve Cucumber (BDD / Gherkin) ile test paketleri tasarlayıp otomatikleştirdim; veriye dayalı test, Page Object Model deseni ve Postman ile REST Assured kullanarak API testi.

  • 2019–20

    Maker Mühendisi

    Özyeğin Üniversitesi, İstanbul

    STEM ve maker-space girişimlerini ve uygulamalı müfredatı yönettim; 100+ öğrenciye mentorluk yaptım ve topluluk tanıtım etkinlikleri düzenledim.

  • 2018–19

    Yazılım Test (QA) Mühendisi

    İstanbul Aydın Üniversitesi, Teknoloji Transfer Ofisi

    Video akışı ve öğrenci-takip sistemleri içeren web tabanlı eğitim platformları için QA ve test otomasyon çerçeveleri (Java, Selenium, TestNG; TDD/BDD) tasarladım.

Eğitim

  • 2025

    Bilgisayar Bilimleri Yüksek Lisansı

    Grand Canyon University · GNO 3.89/4.0 · Alpha Chi Onur Cemiyeti

    İleri makine öğrenmesi ve yapay zeka uzmanlığı. Bitirme projesi: gayrimenkul iş akışlarına büyük dil modellerinin uygulanması (Integrated Real Estate Ecosystem Platform), danışman Dr. Aiman Darwiche.

  • 2018

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Lisansı

    İstanbul Aydın Üniversitesi

    Bitirme projesi: High Gain Antennas for CubeSatellite, FR-4 üzerine S bandı mikroşerit yama anten, ANSYS HFSS ile modellendi ve benzetimi yapıldı. Danışman: Dr. Öğr. Üyesi Saeid Karamzadeh.

  • 2017

    Space Studies Program (SSP)

    International Space University · iki aylık yoğun, disiplinlerarası program

Sertifikalar: Machine Learning (MIT) · Machine Learning Professional (IBM) · Deep Learning & Neural Networks with Keras (IBM) · Generative AI with LLMs (AWS / DeepLearning.AI)

Beceriler

Yapay Zeka & Makine Öğrenmesi

Derin öğrenme ve sinir ağları (bilgisayarla görü, NLP, üretken yapay zeka, LLM'ler), açıklanabilir yapay zeka, öngörücü modelleme, robotik AI ve Chain-of-Thought akıl yürütme.

Yazılım Mühendisliği & Test

Python, Java, C/C++; test otomasyonu (Selenium, TestNG, JUnit); TDD/BDD; CI/CD (Jenkins, GitHub Actions).

Bulut & MLOps

AWS (EC2, Lambda, S3, RDS); Docker; SQL ve NoSQL; API tasarımı ve entegrasyonu.

Liderlik

Çok fonksiyonlu ve global ekip liderliği, stratejik teknoloji planlama ve STEM program geliştirme.

Sayılarla

Ödüller

  • 2019

    En İyi Uzay Projesi, Maker Faire San Francisco

  • 2016

    Uluslararası ikincilik, CanSat Yarışması (AAS / NASA / JPL)

    Takım lideri · faydalı yük tasarımı, entegrasyon ve saha fırlatma kampanyası

  • 2025

    Alpha Chi Onur Derneği

    İlk %10 · Grand Canyon University

Üyelikler & Tanınırlık

IEEE Senior Member· IEEE Computational Intelligence Society· AAAI· International Space University· Grand Canyon University

Yaklaşan

  • 9–13 Kasım 2026IEEE Telepresence 2026, Bristol'da Telepresence ve Otonom Robotik Sistemler için Güvenilir ve Açıklanabilir Yapay Zeka özel oturumunu düzenliyorum.
  • 14–17 Aralık 2026IEEE BigData 2026, Phoenix'te Program Komitesi üyesi olarak görev alıyorum.

Haberler

  • Ağustos 2026Pekin'deki insansı robot sprint rekoru ve bitiş çizgisindeki yastıklı bariyerin sonucun neden daha bilgilendirici yarısı olduğu üzerine. Yazı.
  • Ağustos 2026Zemin sınıflandırıcının politikayı neden süremediğini ölçtüm: sinyal veride vardı ama on saniyelik geçişin 8.3. saniyesinde geldi. Yazı.
  • Ağustos 2026PyData Global 2026 (NumFOCUS Python veri bilimi konferansı) konuşma önerilerini değerlendirdim; temmuzda SciPy 2026 öneri hakemliğini yapmıştım.
  • Ağustos 2026Beş hakemlik görevinin bana okuyucunun yanlışlayamayacağı sonuçlar hakkında öğrettiklerini yazdım; örnek olarak kendi geçersiz kalan kayma çalışmamı kullandım. Yazı.
  • Ağustos 2026Aralık ayında Phoenix'te düzenlenecek IEEE BigData 2026 (IEEE International Conference on Big Data) Program Komitesi'ne katıldım.
  • Ağustos 2026ROS 2 kayma çalışmasında bir düzenek hatası buldum ve düzelttim: robot ön kenarına dayanmış 13.3 derece eğik duruyordu ve ölçülen etkiyi aslında bu üretiyordu. Kayma denetimli bir rampada yeniden kuruldu, önceki yazıya düzeltme notu eklendi. Yazı.
  • Ağustos 2026ML Academy mltraining.org adresinde yayında: ML, derin öğrenme ve LLM üzerine 123 ücretsiz interaktif ders, açık kaynak ve iki dilde.
  • 2026IEEE Telepresence 2026, Bristol'da Güvenilir & Açıklanabilir AI özel oturumunu düzenliyorum.
  • Mayıs 2026CT-SAFR, IEEE Conference on Artificial Intelligence (CAI 2026)'da sunuldu ve IEEE Xplore'da yayımlandı.
  • Mayıs 2026Washington State University'de açıklanabilir neural trees üzerine uygulamalı Data & Analytics atölyesini verdim.
  • Mayıs 2026AAAI/ACM AIES 2026 (AI, Ethics & Society) Program Komitesi'ne katıldım.
  • Nisan 2026Dentistry Journal'da (MDPI, Q1, IF 3.1) makale yayımlandı: AlimGPT'nin GPT-4o, Gemini ve Llama ile kör karşılaştırması.
  • Şubat 2026TRACE, IEEE SoutheastCon 2026'da yayımlandı; aynı konferansta AI ve Öngörücü Modelleme oturumuna başkanlık ettim.
  • Şubat 2026Louisville AI Week 2026'da “AI That Matters: Trust Over Power” konuşması.
  • Aralık 2025IEEE New Era AI World Leaders Summit, Seattle'da davetli konuşmacı.

Eğitim: ML Academy

mltraining.org, sıfırdan yazdığım ücretsiz ve açık kaynak bir müfredat: tamamen tarayıcıda çalışan 123 interaktif ders, video yok, kurulum yok, ücret yok. Diğer kurslar makine öğrenmesini gösteriyor. Bu kurs kanıtlatıyor.

Önce tahmin et, sonra gör

Öğrenci animasyon çalışmadan önce bir cevaba bağlanıyor; tutturma oranı, sezginin nerede yanıldığını gösteren kalibrasyon skoruna dönüşüyor.

Araca duyulan ihtiyacı hisset

Veriyi yeni bir tohumla yeniden böl, model sıralamasının ters döndüğünü gör; 5×2cv F-testiyle ancak ondan sonra tanış.

Kendi cevabını çalıştır

Dersler çalıştırılabilir kodla bitiyor. Yanlış işaret reddedilmiyor, çalışıyor ve öğrenci gradient ascent'in kaybı patlatmasını izliyor.

Her sayı doğrulanmış

123 ders, 401 adım, 165 görselleştirme, 387 akademik kaynak ve her sayıyı yayından önce yeniden hesaplayan bir doğrulama betiği.

Araştırma Alanları

Açıklanabilir Yapay Zeka (XAI)

Model kararlarını izlenebilir ve denetlenebilir kılmak; düzenlemeye tabi, yüksek riskli ortamlarda kullanılan yapay zeka için izlenebilir akıl yürütme, kaynağa dayanma ve yönetişim.

yorumlanabilirlikyönetişim

Güvenli Chain-of-Thought Akıl Yürütme

Dil modeli akıl yürütmesini denetlenebilir bir kontrol artefaktı olarak ele alan çok katmanlı doğrulama; herhangi bir eylemden önce güvensiz veya halüsinasyon adımlarını tespit eder.

LLM güvenliğidoğrulama

Güvenilir Otonom Sistemler

Her eylemi sensör kanıtına geri bağlayan, EU AI Act ve ISO 13482 kapsamında denetlenebilirlik için tasarlanmış robot karar çerçeveleri.

robotikgüvenilirlik

Yorumlanabilir ML / Neural Trees

Sinir ağlarını karar ağacı şeffaflığıyla birleştiren mimariler; gürültü ve eksik veri altında sağlam, açıklanabilir tahminler.

neural treesdayanıklılık