Arş.Gör. Abdulkadir ŞEKERCumhuriyet Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği

Hakkında

...

Deep Learning(Derin Öğrenme)

Deep Learning; Autoencoders, Convolution Neural Networks

NLP (Doğal Dil İşleme)

Derin öğrenme ile NLP uygulamaları

Parallel Programming (Paralel Programlama)

Cuda programming, Java Parallel Programming

Kuka Robots

Kuka robot programming

 

My Technical Skills

Deep Learning(Derin Öğrenme)
80%
NLP (Doğal Dil İşleme)
75%
Parallel Programming (Paralel Programlama)
85%
Kuka Robots
90%

Özgeçmiş

İş Deneyimi

2013-... / Araştırma Görevlisi

Cumhuriyet Üniversitesi - Mühendislik Fakültesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü

2012-2013 / Mobil Developer

Netsim Yazılım - KAYSERİ

Eğitim

**Doktora(2016-...)

Yıldız Teknik Üniversitesi-FBE/ Bilgisayar Mühendisliği ABD

Yüksek Lisans(2014-2016)

Erciyes Üniversitesi FBE/ Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği ABD (İngilizce)

Yüksek Lisans(2013-...)

Fırat Üniversitesi FBE/ Bilgisayar Mühendisliği Donanım ABD

Lisans (2007-2012)

Karadeniz Teknik Ünversitesi-Mühendislik Fakültesi / Bilgisayar Mühendisliği

Çalışma Alanları

Makine Öğrenmesi, Derin Öğrenme, Paralel Programlama, Doğal Dil İşleme

Akademik Çalışmalar

Uluslararası İndekslerce Taranan Dergilerdeki Yayınlar

A. Şeker, B. Diri, and H. B.-G. M. B. Dergisi, “Derin Öğrenme Yöntemleri ve Uygulamaları Hakkında Bir İnceleme,” Gazi J. Eng. Sci., vol. 3, pp. 47–64, 2017.

A. Seker and A. Gürkan YUKSEK, “Stacked Autoencoder Method for Fabric Defect Detection,” Cumhur. Univ. Fac. Sci. Sci. J., vol. 38, no. 2, 2017.

A. Gürkan Yuksek, H. Arslan, O. Kaynar, E. Delibas, and A. Seker, “Comparison of the Effects of Different Dimensional Reduction Algorithms on the Training Performance of Anfis (Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System) Model,” Cumhur. Sci. J. CSJ e, vol. 38, no. 4, pp. 716–730, 2017.

Uluslararası Konferanslarda Sunulan Yayınları

A. Seker, “Evaluation of Fabric Defect Detection Based on Transfer Learning with Pre-trained AlexNet,” in International Conference on Artificial Intelligence and Data Processing (IDAP), 2018

A. Seker and M. A. Guvensan, “A new cloud service for interpreting taxi trajectories via crowdsensing approach,” in 2018 26th Signal Processing and Communications Applications Conference (SIU), 2018

A. Seker, E. Delibas, and B. Diri, “DNA sequence compression within traditional text compression algorithms,” in 2017 25th Signal Processing and Communications Applications Conference (SIU), 2017

A. Şeker, B. Diri, and E. Delibaş, “An Alignment-Free Dna Sequence Comparison Method Based On N-Grams,” in 2nd World Conference On Technology, Innovation And Entrepreneurship, 2017.

E. Delibaş and A. Şeker, “A New Feature Vector Model For Alignment-Free Similarity Analysis Of Dna Sequences,” in 2nd World Conference On Technology, Innovation And Entrepreneurship, 2017.

A. Şeker and M. F. Amasyalı, “Semi Supervised Learning Based On Ensemble Algorithm.,” in International Conference On Computer Science And Engineering, 2016, pp. 393–401.

A. Seker, K. A. Peker, A. G. Yuksek, and E. Delibas, “Fabric defect detection using deep learning,” in 2016 24th Signal Processing and Communication Application Conference (SIU), 2016, pp. 1437–1440.

E. Delibaş and A. Şeker, “Üniversite Öğrencilerinin Başarıları Arasındaki İlişkinin Birliktelik Analizi İle İncelenmesi,” in 5th International Vocational Schools Symposium, 2016.

H. Takçı and A. Şeker, “Educational Data Mining For Pre Detection Of Qualified Personnel,” in International Conference On Computer Science And Engineering, 2016, pp. 398–404.

Projeler

AB Projeleri

Robot Laboratuvarının kurulması ve Sanayi İşbirliği ile Eğitimlerin verilmesi 2012-2015(Eğitmen)

Ulusal Destekli Projeleri

SSM Destekli- Sosyal Medya Anomali Tespiti, Olay Takibi ve Analizi (HAVADİS) Projesi 2018-... (Danışman)

TÜBİTAK Destekli- Uygun bölüm seçimi için bölüm ve öğrenci arasında iki taraflı bir eşleşme sistemi tasarımı 2016-2018 (Araştırmacı)

BAP Projeleri

Elektrostatik Eğirme Yöntemi ile Elde Edilen Nanolif TEM Görüntülerinin Makine Öğrenmesi Teknikleri Kullanılarak Karakterizasyonu 2018-... (Araştırmacı)

Derin Öğrenme Yaklaşımı ile Otomatik Kumaş Hata Tespiti Sistemi İçin Performansı ve Verimi Yüksek Algoritma Geliştirme 2015-2016 (Araştırmacı)

Paralel Programlama

Dersin Amacı

(Java/openMp/Matlab gibi ortamlarda) Paralel programlama becerisini geliştirmek, farklı paralel programlama algoritmaları öğrenmek.

Değerlendirme

Vize :%50 (Ödev1:%15 Ödev2:%15 Ödev3:%20)
Final :%50 (Proje ödevi yoktur. Yazılı sınav yapılacaktır.)
Katılım : %90 üzeri derse devam edenler Finalde bonus 5 puan alacaktır.)

İçerik outline

week1 : Paralel Mimariler ve programlama

week2 : Paralel programlamaya giriş

week3 : 1. Ödev sunum haftası

week4 :Paralel Anahtar arama

week5 : Hızlanma Ölçümleri

week6 : 2. Ödev sunum haftası

week7 : Vize haftası

week8 : OpenMP ile Paralel Programlama

week8-ext : Örnek Kodlar

week9 : Paralel Sıralama Algoritması

Ödev 1

Ödev 2

Ödev 3 BONUS

Ödev1

Ödev1 Gruplar

Ödev1 jar dosyası

Ödev1 Sonuçları

Ödev1 Örnek Kod


Ödev2

Ödev2 Gruplar

Zemberek Dosyası

Ödev2 Sonuçları

Ödev için 4-5. hafta
derslerini takip ediniz.

Paralel Quick Sort with several Pivot

Bonus Ödev

Bonus Ödev Sonuçları





Vize Notları I.Öğretim

Vize Notları II.Öğretim

Final Notları

Final Notları Hakkında

Notları hakkında itirazı olan öğrenciler bölüm sekereterliği aracılığıyla
resmi dilekçe ile başvurabilirler. Bunun haricindeki itirazlar dikkate alınmayacaktır.

Final Soruları

Bütünleme Hakkında

Bütünleme konuları final ile aynıdır.

Bütünleme Soruları

Sesli harf bulan paralel program

Finalde verilen ek/bonus puanlar bütünlemede olmayacaktır.

Mezuniyet Sınavı Sonuçları

Sonuçlar

İletişim Bİlgileri

  • Cumhuriyet Üniversitesi Mühendislik Fakültesi
    B Binası
    Bilgisayar Mühendisliği Bölümü
    Kat:3

    Kampüs
    SİVAS
    0(346) 219 1010-2464
  • aseker@cumhuriyet.edu.tr
  • Görüşme Saatleri
    Perşembe
    10:00 - 12:00
    Cuma
    14:00 - 16:00

Mesaj Gönderebilirsiniz