Görüntü İşleme Alanında Çalışanlar Neler Yapmalı?

TRAI Podcast “YZ Kariyer Hikayeleri” serimizin üçüncü bölümünde bilgisayarlı görü konusunda Havelsan’da kıdemli araştırmacı olarak çalışan Burak Ercan’la konuştuk. Burak Ercan, görüntü işleme çalışmalarının detaylarını, farklı kariyer yollarını, akademi ve kurumsal hayat konusunda edşindiği tecrübeleri Maral Demirseçen’e (AI intern) anlattı. Görüntü işleme alanında çalışmak isteyen ve/veya ileride hangi kariyer yolunu seçeceğinden emin olamayan herkesin dinlemesini tavsiye ederiz.

TRAI Podcast’ten Başlıklar

  • Görüntü işleme ile yazılım mühendisliği alanlarında çalışmanın farkları neler?
  • Görüntü işlemede ürün geliştirme süreci nelerden oluşur?
  • Görüntü işleme alanında kendini geliştirmek için neler yapmalı?
  • Kurumsal bir şirkette çalışmak ile girişimlerde çalışmanın farkları neler?
  • Kurumsal hayatta bulunmak ile akademide (laboratuvar) çalışmanın farkı nedir?
  • Doktora yapma sürecinde iş hayatında bulunma deneyimleri ve işyerlerinin bu duruma bakışı.
  • Master ile doktora arasında fark ne? Kimler hangisini tercih etmeli?
  • Master sürecinin detayları: Bir tez üretme süreci nasıl işliyor?
  • Akademide ilerlemek kariyer hayatınızı nasıl etkiler? Kariyer hayatınızı geliştirmek için akademide ilerlemeli misiniz?

Burak Ercan Kimdir?

Lisans ve yüksek lisansını ODTÜ’de elektrik elektronik bölümünde yaptıktan sonra Aselsan’da çalışmaya başladı. Aselsan’da gömülü sistemler konusunda çalışırken yapay zekaya olan ilgisini fark edip Hacettepe’de bilgisayar mühendisliği doktorasını yapmaya başladı. 

Tez sürecinde insan gözünü taklit eden “durum bazlı görü” (event based vision) konusunda çalışmalarını yürütürken Havelsan’da robotik ve otonom sistemlere bilgisayarlı görü tabanlı çözümler geliştiriyor. Havelsan’daki diğer çalışma alanları: derin öğrenme, otonom araçların görüsü, videolardaki görüntü sorunları gibi konuları içeriyor.

Ali Selim Emeç

Recent Posts

TRAI 9. Yıl Çalıştayı’nda Ana Gündem Ajan Tabanlı Yapay Zeka Oldu

Türkiye’nin yapay zeka merkezi olarak, ekosistemi bir araya getirdiğimiz 9. Yıl Çalıştayı’nı gerçekleştirdik. Çalıştay boyunca…

1 hafta ago

OpenAI, ChatGPT’nin yeni görsel üretim modelini duyurdu

OpenAI, ChatGPT’ye entegre yeni görsel üretim modeli ChatGPT Images 2.0’ı duyurdu. 21 Nisan 2026 tarihli…

1 hafta ago

TRAI Meet-Up #104: Veri Merkezi, Bulut ve Altyapı Dönüşümünde Öne Çıkan Başlıklar

2017 yılından beri her ayın üçüncü çarşamba akşamı düzenlediğimiz TRAI Meet-Up serisinin 104. etkinliğini İTÜ…

2 hafta ago

Stanford AI Index 2026: Yapay zekada büyüme sürüyor, denetim yavaş kalıyor

Stanford Üniversitesi İnsan Merkezli Yapay Zeka Enstitüsü’nün (HAI) yayımladığı AI Index Report 2026, yapay zekanın…

2 hafta ago

TRAI Girişim Haritası’ndaki Yapay Zeka Startup Sayısı 482’ye Ulaştı

Türkiye Yapay Zeka İnisiyatifi (TRAI) olarak 2017’den bu yana sürdürdüğümüz haritalama çalışması, Türkiye’de yapay zeka…

3 hafta ago

Türkiye’nin Yapay Zeka Sınavı: Fırsat Penceresi Kapanmadan Ne Yapmalıyız?

Yapay zeka artık geleceğin konusu değil. Bugünün ekonomi, rekabet ve kalkınma meselesi. Dünyada oyunun kuralları…

3 hafta ago