Yapay zeka uygulamaları geliştirme konusunda takıldığınızda veya herhangi bir sorunuz olduğunda; diğer öğrenenler ve deneyimli geliştiricilerle MCP hakkında tartışmalara katılın. Soruların memnuniyetle karşılandığı ve bilgilerin özgürce paylaşıldığı destekleyici bir topluluktur.
Ürün geri bildirimi veya geliştirme sırasında karşılaştığınız hatalar için ziyaret edin:
Bu kaynakları kullanmaya başlamak için şu adımları izleyin:
- Depoyu Çatallayın: Tıklayın
- Depoyu Kopyalayın:
git clone https://github.com/microsoft/IoT-For-Beginners.git - Microsoft Foundry Discord'a Katılın ve uzmanlar ve diğer geliştiricilerle tanışın
Arabic | Bengali | Bulgarian | Burmese (Myanmar) | Chinese (Simplified) | Chinese (Traditional, Hong Kong) | Chinese (Traditional, Macau) | Chinese (Traditional, Taiwan) | Croatian | Czech | Danish | Dutch | Estonian | Finnish | French | German | Greek | Hebrew | Hindi | Hungarian | Indonesian | Italian | Japanese | Kannada | Khmer | Korean | Lithuanian | Malay | Malayalam | Marathi | Nepali | Nigerian Pidgin | Norwegian | Persian (Farsi) | Polish | Portuguese (Brazil) | Portuguese (Portugal) | Punjabi (Gurmukhi) | Romanian | Russian | Serbian (Cyrillic) | Slovak | Slovenian | Spanish | Swahili | Swedish | Tagalog (Filipino) | Tamil | Telugu | Thai | Turkish | Ukrainian | Urdu | Vietnamese
Yerel Kopyalamayı Tercih Ediyor musunuz?
Bu depo 50'den fazla dil çevirisini içermektedir ve bu, indirme boyutunu önemli ölçüde arttırır. Çeviriler olmadan klonlamak için, seyrek kontrol kullanın:
Bash / macOS / Linux:
git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/IoT-For-Beginners.git cd IoT-For-Beginners git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images'CMD (Windows):
git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/IoT-For-Beginners.git cd IoT-For-Beginners git sparse-checkout set --no-cone "/*" "!translations" "!translated_images"Bu size kursu tamamlamak için ihtiyaç duyduğunuz her şeyi çok daha hızlı bir indirme ile sağlar.
Microsoft Azure Cloud Advocates olarak, IoT temelleri hakkında 12 haftalık, 24 derslik bir müfredat sunmaktan memnuniyet duyuyoruz. Her ders, öncesi ve sonrası quizleri, derse yönelik yazılı talimatlar, çözüm, ödev ve daha fazlasını içerir. Proje tabanlı öğretim yöntemimiz, yeni becerilerin 'kalıcı' olmasını sağlayarak öğrenirken inşa etmenize olanak tanır.
Projeler, yiyeceğin tarladan sofraya uzanan yolculuğunu kapsamaktadır. Buna tarım, lojistik, üretim, perakende ve tüketici dahil - IoT cihazları için popüler sanayi alanları.
Sketchnote: Nitya Narasimhan. Daha büyük bir versiyon için görsele tıklayın.
Yazarlarımıza Jen Fox, Jen Looper, Jim Bennett ve sketchnote sanatçımız Nitya Narasimhan'a içten teşekkürler.
Ayrıca, bu müfredatı inceleyen ve çeviren Microsoft Learn Öğrenci Elçileri ekibimize teşekkür ederiz - Aditya Garg, Anurag Sharma, Arpita Das, Aryan Jain, Bhavesh Suneja, Faith Hunja, Lateefah Bello, Manvi Jha, Mireille Tan, Mohammad Iftekher (Iftu) Ebne Jalal, Mohammad Zulfikar, Priyanshu Srivastav, Thanmai Gowducheruvu, ve Zina Kamel.
Ekiple tanışın!
Gif: Mohit Jaisal
🎥 Proje hakkında bir video için yukarıdaki görsele tıklayın!
Öğretmenler, bu müfredatı nasıl kullanacağınızla ilgili bazı öneriler ekledik. Kendi derslerinizi oluşturmak isterseniz, bir ders şablonu da sunuyoruz.
Öğrenciler, bu müfredatı bireysel olarak kullanmak istiyorsanız, tüm depoyu çatallayın ve derslerden önce quiz, ardından dersleri okuyup diğer aktiviteleri tamamlayarak ilerleyin. Çözümleri kopyalamak yerine dersleri anlayarak projeleri oluşturmayı deneyin; çözümler, her proje odaklı dersin içindeki /solutions klasörlerinde mevcuttur. Bir başka fikir de arkadaşlarınızla çalışma grubu kurup beraber içeriği incelemek olabilir. İleri seviye çalışma için Microsoft Learn'i öneririz.
Bu kursun video genel bakışına bakmak için, bu videoyu izleyin:
🎥 Proje hakkında bir video için yukarıdaki görsele tıklayın!
Bu müfredatı oluştururken iki pedagojik ilke seçtik: proje tabanlı olması ve sık quizler içermesi. Bu serinin sonunda öğrenciler, bitki izleme ve sulama sistemi, araç takip sistemi, gıda takibi ve kontrolü için akıllı fabrika kurulumu ve sesle kontrol edilen pişirme zamanlayıcısı gibi sistemler kurmuş olacaklar ve Nesnelerin İnterneti temellerini öğrenmiş olacaklar; cihaz kodu yazma, buluta bağlanma, telemetri analiz etme ve uçta yapay zeka çalıştırma gibi.
İçeriğin projelerle uyumlu olması, süreci öğrenciler için daha ilgi çekici hale getirir ve kavramların kalıcılığı artırılır.
Ayrıca, ders öncesindeki düşük riskli quiz, öğrencinin öğrenmeye yönelik niyetini belirlerken, ders sonrası quiz konuların daha iyi pekişmesini sağlar. Bu müfredat esnek ve eğlenceli olacak şekilde tasarlanmış olup, tamamı veya parça parça alınabilir. Projeler küçükten başlar ve 12 haftalık döngünün sonunda giderek karmaşıklaşır.
Her proje, öğrencilere ve hobistlere erişilebilir gerçek donanımlara dayanmaktadır. Her proje ilgili alan bilgisini sunarak, projeye özgü alanı inceler. Başarılı bir geliştirici olmak için sorunları çözdüğünüz alanı anlamak faydalıdır; bu arka plan bilgisi, öğrencilerin IoT çözümlerini ve öğrenimlerini, bir IoT geliştiricisi olarak çözmeleri istenebilecek gerçek dünya problemleri bağlamında düşünmelerine olanak sağlar. Öğrenciler oluşturdukları çözümlerin 'niçin'ini öğrenir ve son kullanıcıya dair bir takdir kazanırlar.
Projeler için kullanılacak IoT donanımı konusunda kişisel tercihlere, programlama dili bilgisine veya tercihlerine, öğrenme hedeflerine ve bulunanabilirliliğe bağlı olarak iki seçeneğimiz var. Donanıma erişimi olmayanlar veya satın alma kararı vermeden önce daha fazla öğrenmek isteyenler için 'sanal donanım' versiyonu da sağladık. Daha fazlasını okuyabilir ve donanım sayfasında Seeed Studio’daki dostlarımızdan tam kit satın alma bağlantıları da dahil bir 'alışveriş listesi' bulabilirsiniz.
💁 Davranış Kuralları, Katkıda Bulunma ve Çeviri yönergelerimizi bulun. Yapıcı geri bildirimlerinizi memnuniyetle karşılıyoruz!
🔧 Sorun mu yaşıyorsunuz? Ortak problemler için çözüm önerilerini görmek üzere Sorun Giderme Rehberi’mize göz atın.
- skeç notu
- isteğe bağlı destekleyici video
- dersten önce ısınma testi
- yazılı ders
- proje tabanlı derslerde, projeyi adım adım nasıl inşa edeceğinize dair rehberler
- bilgi kontrolü
- bir meydan okuma
- destekleyici okumalar
- ödev
- dersten sonra quiz
Quizler hakkında not: Tüm quizler quiz-app klasöründe olup toplamda 48 adet, her biri 3 soru içerir. Derslerde linklenmiş olup, quiz uygulaması yerel olarak çalıştırılabilir veya Azure’a dağıtılabilir; quiz-app klasöründeki talimatları takip edin. Quizler aşamalı olarak yerelleştirilmektedir.
| Proje Adı | Öğretilen Kavramlar | Öğrenme Hedefleri | Bağlantılı Ders | |
|---|---|---|---|---|
| 01 | Başlarken | IoT’ye Giriş | Temel IoT prensiplerini ve bir IoT çözümünün sensörler ve bulut servisleri gibi temel yapı taşlarını öğrenirken ilk IoT cihazınızı kurun | IoT’ye Giriş |
| 02 | Başlarken | IoT’ye Daha Derin Bakış | Bir IoT sisteminin bileşenleri, mikrodenetleyiciler ve tek kartlı bilgisayarlar hakkında daha fazla bilgi alın | IoT’ye Daha Derin Bakış |
| 03 | Başlarken | Sensörler ve aktüatörlerle fiziksel dünya ile etkileşim | Fiziksel dünyadan veri toplamak için sensörler ve geri bildirim göndermek için aktüatörler hakkında bilgi edinin, bir gece lambası inşa edin | Sensörler ve aktüatörlerle fiziksel dünya ile etkileşim |
| 04 | Başlarken | Cihazınızı İnternete Bağlama | Bir IoT cihazını internete nasıl bağlayabileceğinizi öğrenin, gece lambanızı bir MQTT sunucusuna bağlayarak mesaj gönderip alın | Cihazınızı İnternete Bağlama |
| 05 | Çiftlik | Bitki büyümesini tahmin etme | Bir IoT cihazı tarafından yakalanan sıcaklık verisi kullanarak bitki büyümesini tahmin etmeyi öğrenin | Bitki büyümesini tahmin etme |
| 06 | Çiftlik | Toprak nemini algılama | Toprak nemini nasıl algılanacağını ve toprak nem sensörünü nasıl kalibre edeceğinizi öğrenin | Toprak nemini algılama |
| 07 | Çiftlik | Otomatik bitki sulama | Bir röle ve MQTT kullanarak sulamayı nasıl otomatikleştirip zamanlayacağınızı öğrenin | Otomatik bitki sulama |
| 08 | Çiftlik | Bitkinizi buluta taşıma | Bulut ve bulutta barındırılan IoT servisleri hakkında bilgi edinin ve bitkinizi bir genel MQTT sunucusu yerine bunlardan birine nasıl bağlayacağınızı öğrenin | Bitkinizi buluta taşıma |
| 09 | Çiftlik | Uygulama mantığınızı buluta taşıma | IoT mesajlarına yanıt veren uygulama mantığını bulutta nasıl yazabileceğinizi öğrenin | Uygulama mantığınızı buluta taşıma |
| 10 | Çiftlik | Bitkinizi güvende tutma | IoT güvenliği hakkında bilgi edinin ve bitkinizi anahtarlar ve sertifikalarla nasıl güvende tutacağınızı öğrenin | Bitkinizi güvende tutma |
| 11 | Taşımacılık | Konum takibi | IoT cihazları için GPS konum takibi hakkında bilgi alın | Konum takibi |
| 12 | Taşımacılık | Konum verisi depolama | Daha sonra görselleştirmek veya analiz etmek için IoT verilerini nasıl depolayacağınızı öğrenin | Konum verisi depolama |
| 13 | Taşımacılık | Konum verisini görselleştirme | Konum verisinin harita üzerinde nasıl görselleştirildiği ve haritaların gerçek 3D dünyayı 2 boyutta nasıl temsil ettiği hakkında bilgi edinin | Konum verisini görselleştirme |
| 14 | Taşımacılık | Coğrafi sınırlar | Coğrafi sınırlar hakkında bilgi edinin ve tedarik zincirindeki araçlar hedeflerine yaklaştığında nasıl uyarı verilebileceğini öğrenin | Coğrafi sınırlar |
| 15 | İmalat | Meyve kalite detektörü eğitme | Bulutta meyve kalitesini algılayacak bir görüntü sınıflandırıcı eğitimi hakkında bilgi edinin | Meyve kalite detektörü eğitme |
| 16 | İmalat | IoT cihazından meyve kalitesini kontrol etme | IoT cihazınızdan meyve kalite detektörünüzü nasıl kullanacağınızı öğrenin | IoT cihazından meyve kalitesini kontrol etme |
| 17 | İmalat | Meyve detektörünü kenarda çalıştırma | Meyve detektörünüzü edge’de, yani bir IoT cihazında nasıl çalıştıracağınızı öğrenin | Meyve detektörünü kenarda çalıştırma |
| 18 | İmalat | Bir sensörden meyve kalite algılamasını tetikleme | Bir sensörden meyve kalite algılamasını nasıl tetikleyeceğinizi öğrenin | Bir sensörden meyve kalite algılamasını tetikleme |
| 19 | Perakende | Stok detektörü eğitme | Bir mağazadaki stoğu saymak için nesne tanımayı kullanarak stok detektörü eğitme yollarını öğrenin | Stok detektörü eğitme |
| 20 | Perakende | IoT cihazından stok kontrolü | Nesne tanıma modeli kullanarak IoT cihazından stok kontrolü yapmayı öğrenin | IoT cihazından stok kontrolü |
| 21 | Tüketici | IoT cihazıyla konuşmayı tanıma | Akıllı zamanlayıcı oluşturmak için IoT cihazından konuşma tanımayı öğrenin | IoT cihazıyla konuşmayı tanıma |
| 22 | Tüketici | Dili anlama | IoT cihazına söylenen cümleleri nasıl anlayacağınızı öğrenin | Dili anlama |
| 23 | Tüketici | Zamanlayıcı ayarlayıp sesli geri bildirim sağlama | IoT cihazında zamanlayıcı nasıl ayarlanır ve zamanlayıcı ayarlandığında veya bittiğinde sesli geri bildirim nasıl verilir öğrenin | Zamanlayıcı ayarlayıp sesli geri bildirim sağlama |
| 24 | Tüketici | Çoklu dilleri destekleme | Hem IoT cihazına birden fazla dilde konuşabilme hem de akıllı zamanlayıcınızdan verilen cevaplarda çoklu dil desteğini öğrenin | Çoklu dilleri destekleme |
Bu dokümantasyonu çevrimdışı olarak Docsify kullanarak çalıştırabilirsiniz. Bu depoyu çatallayın, yerel makinenize Docsify kurun ve ardından bu deponun kök klasöründe docsify serve yazın. Web sitesi localhost: localhost:3000 portunda çalışacaktır.
Topluluk sayesinde her bölüm hakkında bilginizi test eden interaktif quizler barındırılmaktadır. Bilginizi burada test edin.
Gerekirse bu içeriğin bir PDF’sini çevrimdışı erişim için üretebilirsiniz. Bunu yapmak için npm yüklü olduğundan emin olun ve bu deponun kök klasöründe şu komutları çalıştırın:
npm i
npm run convertBazı dersler için slayt desteleri slides klasöründe bulunmaktadır.
Ekibimiz diğer müfredatlar da üretiyor! Göz atın:
-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA){kind=icon}
-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC){kind=icon}
-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9){kind=icon}
Bu müfredatta kullanılan tüm görseller için gerekli gördüğünüzde atıfları Atıflar sayfasında bulabilirsiniz.
Feragatname:
Bu belge, AI çeviri servisi Co-op Translator kullanılarak çevrilmiştir. Doğruluk için çaba göstersek de, otomatik çevirilerin hatalar veya yanlışlıklar içerebileceğini lütfen unutmayınız. Orijinal belge, kendi ana dilinde yetkili kaynak olarak kabul edilmelidir. Kritik bilgiler için profesyonel insan çevirisi önerilmektedir. Bu çevirinin kullanımı sonucu ortaya çıkabilecek herhangi bir yanlış anlama veya yanlış yorumlamadan sorumlu değiliz.