🤖 NetCoreAI Project Showcase

Bu depo, .NET Core ekosistemi üzerinde çeşitli Yapay Zeka (AI) API'leri ve kütüphaneleri kullanılarak geliştirilmiş 20 farklı projeyi içermektedir.

🚀 Proje Listesi ve Açıklamalar

🌐 01. API Demo

Temel API yapısını ve .NET Core üzerinde bir endpoint'in nasıl oluşturulacağını gösteren başlangıç projesi.

🏗️ 02. API Consume UI

Oluşturulan API'lerin arayüz (UI) üzerinden nasıl tüketildiğini ve verilerin nasıl görselleştirildiğini gösteren web tabanlı uygulama.

⚡ 03. RapidAPI Integration

RapidAPI platformu üzerindeki harici veri servislerine bağlanarak dinamik veri çekme işlemleri.

💬 04. Gemini AI Chat (Official SDK)

Google'ın resmi Google.GenAI kütüphanesi kullanılarak geliştirilmiş bir konsol sohbet asistanıdır.
Kullanılan Model: gemini-3-flash-preview (veya gemini-1.5-pro).
Öne Çıkan Özellik: Harici bir HttpClient yerine doğrudan Google'ın sunduğu nesne yönelimli SDK (Client sınıfı) kullanılmıştır.
Fonksiyon: Kullanıcıdan alınan metin tabanlı soruları yapay zekaya iletir ve gelen yanıtı konsola yazdırır.

🎙️ 05. Gemini AI Audio Analysis (Song Analyst)

Ses dosyalarını analiz etmek ve içeriklerini anlamlandırmak için geliştirilmiş bir multimedya projesidir.
Teknoloji: Gemini API Multimodal desteği.
İşleyiş: audio1.mp3 dosyası byte dizisine dönüştürülerek AI modeline InlineData olarak gönderilir.
Fonksiyon: Şarkı sözlerini metne döker (transcription) ve şarkının temasını/konusunu Türkçe olarak analiz eder. Hata durumunda otomatik olarak gemini-1.5-flash modeline geçiş yapan bir hata tolerans mekanizması içerir.

🖼️ 06. Hugging Face Image Generation (FLUX.1)

Metin açıklamalarından (prompt) yüksek kaliteli görseller üreten bir yapay zeka sanat uygulamasıdır.
Model: black-forest-labs/FLUX.1-schnell (Hugging Face Inference API).
Teknik Detay: HttpClient üzerinden POST isteği atılarak modelden gelen ham byte verisi işlenir.
Kullanıcı Deneyimi: Kullanıcının girdiği İngilizce betimlemeleri alır, görseli oluşturur ve otomatik olarak kullanıcının Masaüstüne .png formatında, o anki saat bilgisiyle kaydeder.

🔍 07. Tesseract OCR (Local Optical Character Recognition)

Resimlerdeki metinleri yerel bir motor kullanarak dijital metne dönüştüren görüntü işleme projesidir.
Kullanılan Teknoloji: Tesseract.Net.SDK ve Google'ın açık kaynaklı Tesseract OCR Engine.
Öne Çıkan Özellik: Pix.LoadFromFile ile görüntüleri OCR için optimize edilmiş veri yapılarına dönüştürür. tessdata dosyalarını kullanarak internet bağlantısı gerektirmeden çalışabilir.
Fonksiyon: Kullanıcıdan bir resim yolu alır, görünmez karakterleri ve tırnakları temizler, resimdeki İngilizce karakterleri tespit ederek konsola yazdırır.

🔍 08. OCR Space Integration (Cloud OCR)

Bulut tabanlı bir API kullanarak, daha yüksek doğruluk oranları ve çok dilli destekle resimden metin ayıklama uygulamasıdır.
Teknoloji: OCR.Space API ve MultipartFormDataContent.
Karşılaştırma: Yerel Tesseract'ın aksine, görselleri buluta göndererek karmaşık yazı tiplerini ve Türkçe dil desteğini (tur) daha başarılı bir şekilde işler.
İşleyiş: HttpClient aracılığıyla resim verilerini byte dizisi olarak API'ye POST eder ve dönen JSON yanıtını Newtonsoft.Json ile ayrıştırır.

🌍 09. Groq AI Translate (Smart Language Detector)

Sadece kelime bazlı değil, anlam bazlı çeviri yapan yapay zeka destekli bir tercüman panelidir.
Kullanılan Model: llama-3.3-70b-versatile (Groq API).
Zeka Seviyesi: AI'ya verilen "System Prompt" sayesinde, kullanıcının girdiği dilin Türkçe mi yoksa İngilizce mi olduğunu otomatik tespit eder (Language Detection) ve hedef dile akıcı bir şekilde çevirir.
Teknik Detay: temperature = 0.3 ayarı ile yaratıcılık düşürülerek, çevirinin daha tutarlı ve doğru olması sağlanmıştır. Sadece sonucu döndürmesi için optimize edilmiştir.

🔊 10. AI Voice Translation & TTS (Local Synthesis)

Yapay zeka çevirisi ile yerel ses sentezleme teknolojisini birleştiren interaktif bir uygulamadır.
Teknoloji: Groq AI (llama-3.3-70b-versatile) ve System.Speech.Synthesis.
Öne Çıkan Özellik: Uygulama, AI'dan gelen çeviri sonucunu analiz eder; eğer metin Türkçe karakterler (ığüşöç) içeriyorsa sistemdeki Türkçe ses paketini, içermiyorsa İngilizce ses paketini otomatik olarak seçer.
Fonksiyon: Çevrilen metni sadece ekrana yazmakla kalmaz, eş zamanlı olarak kullanıcının varsayılan ses cihazından seslendirir.

🎙️ 11. Google Text To Speech (Cloud Based TTS)

Google'ın TTS (Text-to-Speech) servislerini kullanarak yüksek kalitede ses dosyaları üreten bir asistandır.
Yöntem: Google Translate'in gizli API endpoint'ini (translate_tts) HttpClient ile taklit ederek çalışır.
Akıllı Dil Tespiti: Regex ([ğĞüÜşŞİıçÇöÖ]) kullanarak metnin dilini saniyeler içinde tespit eder ve doğru aksanla seslendirilmesini sağlar.
Fonksiyon: Oluşturulan sesi bir output.mp3 dosyası olarak kaydeder ve Process.Start komutu ile dosyayı otomatik olarak varsayılan medya oynatıcısında açar.

📊 12. Sentiment AI App (Sentiment Analysis)

Metinlerin ardındaki duygusal tonu analiz eden yapay zeka tabanlı bir sınıflandırma uygulamasıdır.
Kullanılan Model: Groq API üzerinden llama-3.3-70b-versatile.
Teknik Detay: AI modeline verilen "System Prompt" kısıtlaması sayesinde, model gereksiz açıklama yapmadan sadece "Pozitif", "Negatif" veya "Nötr" etiketlerinden birini döndürür.
Fonksiyon: Kullanıcı geri bildirimlerini veya sosyal medya yorumlarını analiz etmek için ideal olan bu sistem, metni işleyerek duygu durumunu hızlıca tespit eder.

📊 13. Sentiment With Degree AI (Deep Emotional Analysis)

Basit duygu analizinin ötesine geçerek, metindeki duygusal yoğunluğu matematiksel verilere döken bir analiz projesidir.
Kullanılan Model: Groq API üzerinden llama-3.3-70b-versatile.
Uzmanlık Alanı: AI, bir psikolog ve dil bilimci rolünü üstlenerek metni beş farklı kategoride (Mutluluk, Öfke, Üzüntü, Şaşkınlık, Nötr) inceler.
Fonksiyon: Analiz sonucunu toplamı %100 olacak şekilde bir yüzdelik rapor halinde sunar. Kullanıcının ruh halini verilere dayalı olarak takip etmek için mükemmel bir temel oluşturur.

📝 14. Article Summarize AI (Three-Tier Summary Mode)

Uzun metinleri ve akademik makaleleri üç farklı derinlikte özetleyen bir verimlilik aracıdır.
Özellik: Tek bir girdi ile AI'dan üç farklı çıktı alınır:
Kısa Özet: Tek cümlelik ana fikir.
Orta Özet: Ana fikirleri içeren profesyonel bir paragraf.
Uzun Özet: Detayları ve önemli noktaları kapsayan geniş anlatım.
Kullanım Amacı: Kullanıcının vaktine göre hangi özeti okumak istediğini seçmesine olanak tanır, bilgiye erişimi hızlandırır.

🌐 15. Web Scraping With Groq AI (Intelligent Data Extraction)

Web sitelerindeki karmaşık ve gürültülü verileri ayıklayarak anlamlı bilgilere dönüştüren bir veri kazıma (scraping) projesidir.
Teknoloji: HtmlAgilityPack kütüphanesi ve Groq AI entegrasyonu.
İşleyiş: Belirtilen URL'deki HTML kodlarını indirir, XPath kullanarak sadece <h1, h2, h3, p> gibi metinsel etiketleri filtreler.
AI Analizi: Ayıklanan ham metin (clean text), yapay zekaya gönderilir. AI, bu karmaşık metin içinden en önemli bilgileri, ürün detaylarını veya başlıkları seçerek düzenli bir Türkçe liste hazırlar.
Teknik Detay: Modelin token limitini aşmamak için metin otomatik olarak 4000 karakterle sınırlandırılmıştır.

📂 16. PDF Analyze With Groq AI (Cahit Arf Special)

Statik PDF dosyalarını dijital metne dönüştürerek içerik analizi yapan bir döküman asistanıdır.
Teknoloji: UglyToad.PdfPig kütüphanesi ve Groq AI (llama-3.3-70b-versatile).
Özellik: Kullanıcının masaüstündeki PDF dosyasını otomatik olarak bulur. Metni sayfa sayfa tarayarak anlamlı bir bütün haline getirir.
Fonksiyon: Proje örneğinde Türk matematikçi Cahit Arf'ın "Makineler Düşünebilir mi?" üzerine makalesi analiz edilmektedir. AI, dökümandaki karmaşık fikirleri sentezleyerek ana fikirleri özetler.
Sınırlandırma: Model kapasitesini aşmamak adına PDF'in ilk 6000 karakteri işlenmektedir.

🖼️ 17. Hugging Face Image Captioning (Görsel Analiz)

Yüklenen görsellerin içeriğini yapay zeka aracılığıyla anlayan ve "gördüğünü" metne döken bir sistemdir.
Model: Salesforce/blip-image-captioning-large (Hugging Face Inference API).
Teknik Detay: Görsel, ByteArrayContent olarak binary formatta API'ye iletilir. Hugging Face Router üzerinden en uygun modele yönlendirilir.
Fonksiyon: Kullanıcı masaüstündeki bir görseli belirtir; sistem bu görseli analiz eder ve içeriği (Örn: "sahilde koşan bir köpek") betimleyen bir yanıt döndürür. Proje, hata yönetimi (410/404 durumları) konusunda detaylı bir çıktı sistemine sahiptir.

📰 18. Hugging AI News Summarize (RSS News Agent)

Güncel haber kaynaklarından anlık veri çekip özetleyen bir otonom haber ajansı simülasyonudur.
Teknoloji: System.ServiceModel.Syndication ve Facebook'un bart-large-cnn özetleme modeli.
İşleyiş: Bloomberg HT gibi RSS kaynaklarına bağlanarak son 10 haberi çeker. Haber içeriklerindeki HTML etiketlerini Regex ile temizler.
Akıllı Özetleme: Her bir haberi tek tek Hugging Face API'sine gönderir. min_length ve max_length parametreleri sayesinde haberleri okuyucuyu yormayacak kıvamda (20-80 kelime arası) özetler.
Otomasyon: API limitlerini korumak için her haber işleme süreci arasına 1 saniyelik gecikme (Task.Delay) eklenmiştir.

✍️ 19. AI Story Generator (Creative Writing)

Kullanıcının verdiği parametrelerle tamamen özgün ve edebi değeri yüksek hikayeler kurgulayan bir yaratıcı yazarlık aracıdır.
Teknoloji: Groq API (llama-3.1-8b-instant) ve System.Text.Json.
Kreatif Kontrol: temperature = 0.8 parametresi kullanılarak yapay zekanın daha yaratıcı, beklenmedik ve akıcı cümleler kurması sağlanmıştır.
Fonksiyon: Karakter, mekan ve tür bilgilerini harmanlayarak giriş, gelişme ve sonuç bölümlerinden oluşan, derinliği olan Türkçe metinler üretir.

🍳 20. AI Chef: Recipe & Nutrition Assistant (Final Project)

Bu proje, evdeki malzemelerle neler yapılabileceğini söyleyen veya istenen yemeğin tarifini adım adım veren bir mutfak asistanıdır.
Hibrit Mantık: Kullanıcı sadece malzeme listesi (Örn: "Yumurta, domates, peynir") girerse AI bir "Yaratıcı Mutfak" moduyla tarif üretir. Teknik Yapı: En güncel llama-3.3-70b modeli kullanılarak gastronomi konusundaki detaylara hakimiyet artırılmıştır.