Bu proje, PTB-XL veri kümesini kullanarak 12 kanallı EKG sinyallerini beş farklı tanı sınıfına otomatik olarak ayıran hibrit bir makine öğrenmesi ve derin öğrenme sistemidir. Sınıf dengesizliği problemini çözmek amacıyla TimeGAN mimarisi kullanılarak sentetik sinyaller üretilmiş ve model performansları artırılmıştır. Ayrıca, SHAP, LIME ve Grad-CAM gibi Açıklanabilir Yapay Zeka (XAI) araçları entegre edilerek modelin aldığı kararların klinik düzeyde şeffaf ve anlaşılır olması sağlanmıştır.

ASP.NET Core MVC kullanılarak geliştirilen bu kişisel portfolyo projesi; özgeçmiş, projeler, eğitim ve yetenekler gibi içeriklerin tamamen dinamik olarak yönetilebilmesi için özel bir admin paneline sahiptir. Güvenli yetkilendirme altyapısı ve PostgreSQL veritabanı entegrasyonu sunan sistem, Nginx ters vekili (reverse proxy) ve Docker mimarisi kullanılarak modern standartlara uygun bir şekilde yapılandırılmıştır.