[](https://GitHub.com/microsoft/IoT-For-Beginners/pulls/)
Se resti bloccato o hai domande sulla creazione di app AI. Unisciti a studenti e sviluppatori esperti nelle discussioni su MCP. È una comunità di supporto dove le domande sono benvenute e la conoscenza viene condivisa liberamente.
Se ti blocchi o hai domande sulla creazione di app AI. Unisciti ad altri studenti e sviluppatori esperti nelle discussioni su MCP. È una comunità di supporto dove le domande sono benvenute e la conoscenza è condivisa liberamente.
[](https://aka.ms/foundry/forum)
Segui questi passaggi per iniziare a utilizzare queste risorse:
1. **Fai un fork del repository**: Clicca [](https://GitHub.com/microsoft/IoT-For-Beginners/fork)
2. **Clona il repository**:`git clone https://github.com/microsoft/IoT-For-Beginners.git`
3. [**Unisciti al Discord Microsoft Foundry e incontra esperti e altri sviluppatori**](https://discord.com/invite/ByRwuEEgH4)
1. **Crea un Fork del Repository:** Clicca [](https://GitHub.com/microsoft/IoT-For-Beginners/fork)
2. **Clona il Repository:** `git clone https://github.com/microsoft/IoT-For-Beginners.git`
3. [**Unisciti al Discord Microsot Foundry e incontra esperti e altri sviluppatori**](https://discord.com/invite/ByRwuEEgH4)
### 🌐 Supporto Multilingue
@ -29,40 +29,40 @@ Segui questi passaggi per iniziare a utilizzare queste risorse:
#### Supportato tramite GitHub Action (Automatizzato e Sempre Aggiornato)
> Questo repository include più di 50 traduzioni che aumentano significativamente la dimensione del download. Per clonare senza traduzioni, usa il checkout sparso:
> Questo repository include più di 50 traduzioni linguistiche che aumentano significativamente la dimensione del download. Per clonare senza le traduzioni, usa sparse checkout:
> git sparse-checkout set --no-cone "/*" "!translations" "!translated_images"
> ```
>
> Questo ti dà tutto il necessario per completare il corso con un download molto più veloce.
> Questo ti offre tutto il necessario per completare il corso con un download molto più veloce.
<!-- CO-OP TRANSLATOR LANGUAGES TABLE END -->
# IoT per Principianti - Un Curriculum
Gli Azure Cloud Advocates di Microsoft sono lieti di offrire un curriculum di 12 settimane e 24 lezioni tutto dedicato alle basi dell’IoT. Ogni lezione include quiz pre e post lezione, istruzioni scritte per completare la lezione, una soluzione, un compito e altro ancora. La nostra pedagogia basata sui progetti permette di imparare costruendo, modalità comprovata per apprendere nuove competenze in modo efficace.
I Cloud Advocates di Azure presso Microsoft sono lieti di offrire un curriculum di 12 settimane, 24 lezioni, tutto sui concetti base dell'IoT. Ogni lezione include quiz prima e dopo la lezione, istruzioni scritte per completare la lezione, una soluzione, un compito e altro. La nostra pedagogia basata su progetti permette di imparare mentre si costruisce, un modo comprovato per far “attaccare” le nuove competenze.
I progetti coprono il percorso del cibo dalla fattoria alla tavola. Questo include agricoltura, logistica, produzione, vendita al dettaglio e consumatori - tutti settori industriali popolari per i dispositivi IoT.
I progetti riguardano il percorso del cibo dalla fattoria alla tavola. Ciò include agricoltura, logistica, produzione, vendita al dettaglio e consumatore - tutte aree industriali popolari per i dispositivi IoT.
> Sketchnote di [Nitya Narasimhan](https://github.com/nitya). Clicca sull’immagine per una versione più grande.
> Sketchnote di [Nitya Narasimhan](https://github.com/nitya). Clicca sull'immagine per una versione più grande.
**Grazie sentiti ai nostri autori [Jen Fox](https://github.com/jenfoxbot), [Jen Looper](https://github.com/jlooper), [Jim Bennett](https://github.com/jimbobbennett), e al nostro artista delle sketchnote [Nitya Narasimhan](https://github.com/nitya).**
**Un sentito ringraziamento ai nostri autori [Jen Fox](https://github.com/jenfoxbot), [Jen Looper](https://github.com/jlooper), [Jim Bennett](https://github.com/jimbobbennett), e al nostro artista degli sketchnote [Nitya Narasimhan](https://github.com/nitya).**
**Grazie anche al nostro team di [Microsoft Learn Student Ambassadors](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-17441-jabenn) che hanno revisionato e tradotto questo curriculum - [Aditya Garg](https://github.com/AdityaGarg00), [Anurag Sharma](https://github.com/Anurag-0-1-A), [Arpita Das](https://github.com/Arpiiitaaa), [Aryan Jain](https://www.linkedin.com/in/aryan-jain-47a4a1145/), [Bhavesh Suneja](https://github.com/EliteWarrior315), [Faith Hunja](https://faithhunja.github.io/), [Lateefah Bello](https://www.linkedin.com/in/lateefah-bello/), [Manvi Jha](https://github.com/Severus-Matthew), [Mireille Tan](https://www.linkedin.com/in/mireille-tan-a4834819a/), [Mohammad Iftekher (Iftu) Ebne Jalal](https://github.com/Iftu119), [Mohammad Zulfikar](https://github.com/mohzulfikar), [Priyanshu Srivastav](https://www.linkedin.com/in/priyanshu-srivastav-b067241ba), [Thanmai Gowducheruvu](https://github.com/innovation-platform), e [Zina Kamel](https://www.linkedin.com/in/zina-kamel/).**
@ -74,9 +74,9 @@ Incontra il team!
> 🎥 Clicca sull'immagine sopra per un video sul progetto!
> **Insegnanti**, abbiamo [incluso alcuni suggerimenti](for-teachers.md) su come utilizzare questo curriculum. Se vuoi creare le tue lezioni, abbiamo anche incluso un [modello di lezione](lesson-template/README.md).
> **Insegnanti**, abbiamo [incluso alcuni suggerimenti](for-teachers.md) su come usare questo curriculum. Se volete creare le vostre lezioni, abbiamo anche incluso un [modello per le lezioni](lesson-template/README.md).
> **[Studenti](https://aka.ms/student-page)**, per usare questo curriculum da soli, fate il fork dell’intero repository e completate gli esercizi da soli, iniziando con un quiz pre-lezione, poi leggendo la lezione e completando le restanti attività. Cercate di creare i progetti comprendendo le lezioni piuttosto che copiando il codice soluzione; comunque quel codice è disponibile nelle cartelle /solutions in ogni lezione orientata al progetto. Un’altra idea sarebbe formare un gruppo di studio con amici e affrontare insieme i contenuti. Per ulteriori studi, consigliamo [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/users/jimbobbennett/collections/ke2ehd351jopwr?WT.mc_id=academic-17441-jabenn).
> **[Studenti](https://aka.ms/student-page)**, per usare questo curriculum in modo indipendente, fate un fork dell'intero repo e completate gli esercizi da soli, iniziando con un quiz pre-lezione, poi leggendo la lezione e completando le altre attività. Cercate di creare i progetti comprendendo le lezioni invece di copiare il codice della soluzione; comunque quel codice è disponibile nelle cartelle /solutions di ogni lezione orientata al progetto. Un'altra idea è formare un gruppo di studio con amici e seguire insieme i contenuti. Per ulteriori studi, consigliamo [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/users/jimbobbennett/collections/ke2ehd351jopwr?WT.mc_id=academic-17441-jabenn).
Per una panoramica video di questo corso, guarda questo video:
@ -86,76 +86,76 @@ Per una panoramica video di questo corso, guarda questo video:
## Pedagogia
Abbiamo scelto due principi pedagogici nella creazione di questo curriculum: assicurarci che sia basato su progetti e che includa quiz frequenti. Alla fine di questa serie, gli studenti avranno costruito un sistema di monitoraggio e annaffiamento piante, un localizzatore di veicoli, un’installazione smart factory per tracciare e controllare il cibo, e un timer di cottura controllato a voce, e avranno imparato le basi dell’Internet of Things inclusi come scrivere codice per dispositivi, connettersi al cloud, analizzare la telemetria ed eseguire AI sull’edge.
Abbiamo scelto due principi pedagogici mentre costruivamo questo curriculum: assicurarci che sia basato su progetti e che includa quiz frequenti. Alla fine di questa serie, gli studenti avranno costruito un sistema di monitoraggio e irrigazione delle piante, un tracciatore di veicoli, un impianto industriale smart per tracciare e controllare il cibo, un timer di cottura controllato a voce, e avranno imparato le basi dell'Internet delle Cose incluso come scrivere codice per dispositivi, connettersi al cloud, analizzare telemetria ed eseguire AI al bordo.
Assicurando che il contenuto sia allineato ai progetti, il processo diventa più coinvolgente per gli studenti e la ritenzione dei concetti viene aumentata.
Garantendo che i contenuti si allineino ai progetti, il processo diventa più coinvolgente per gli studenti e la ritenzione dei concetti sarà aumentata.
Inoltre, un quiz a bassa pressione prima della lezione imposta l’intenzione dello studente verso l’apprendimento di un argomento, mentre un secondo quiz dopo la lezione assicura una maggiore ritenzione. Questo curriculum è stato progettato per essere flessibile e divertente e può essere seguito per intero o a pezzi. I progetti iniziano piccoli e diventano progressivamente più complessi entro la fine del ciclo di 12 settimane.
Inoltre, un quiz a bassa pressione prima della lezione fissa l'intenzione dello studente verso l'apprendimento di un argomento, mentre un secondo quiz dopo la lezione assicura una ritenzione ulteriore. Questo curriculum è stato progettato per essere flessibile e divertente e può essere seguito per intero o in parte. I progetti iniziano piccoli e diventano sempre più complessi entro la fine del ciclo di 12 settimane.
Ogni progetto si basa su hardware reale disponibile agli studenti e agli hobbisti. Ogni progetto approfondisce il dominio specifico del progetto, fornendo conoscenze di base rilevanti. Per essere un sviluppatore di successo aiuta capire il dominio in cui si risolvono problemi; fornire queste conoscenze di base permette agli studenti di pensare alle loro soluzioni IoT e agli apprendimenti nel contesto del tipo di problema reale che potrebbero dover risolvere come sviluppatori IoT. Gli studenti imparano il 'perché' delle soluzioni che costruiscono, acquisendo apprezzamento per l’utente finale.
Ogni progetto è basato su hardware reale disponibile a studenti e appassionati. Ogni progetto approfondisce il dominio specifico, fornendo conoscenze di base rilevanti. Per avere successo come sviluppatore è utile comprendere il dominio in cui si stanno risolvendo problemi; fornire questa conoscenza di base permette agli studenti di riflettere sulle loro soluzioni IoT e sugli apprendimenti nel contesto del tipo di problema reale che potrebbero dover risolvere come sviluppatori IoT. Gli studenti imparano il ‘perché’ delle soluzioni che stanno costruendo e acquisiscono un apprezzamento per l’utente finale.
## Hardware
Abbiamo due opzioni di hardware IoT da utilizzare per i progetti a seconda delle preferenze personali, della conoscenza o preferenza del linguaggio di programmazione, degli obiettivi di apprendimento e della disponibilità. Abbiamo inoltre fornito una versione di "hardware virtuale" per chi non ha accesso all'hardware, o vuole imparare di più prima di impegnarsi in un acquisto. Puoi leggere di più e trovare una "lista della spesa" nella [pagina hardware](./hardware.md), inclusi link per acquistare kit completi dai nostri amici di Seeed Studio.
Abbiamo due scelte di hardware IoT da utilizzare per i progetti, a seconda delle preferenze personali, della conoscenza o preferenza del linguaggio di programmazione, degli obiettivi di apprendimento e della disponibilità. Abbiamo anche fornito una versione di 'hardware virtuale' per chi non ha accesso all'hardware o vuole imparare di più prima di procedere con un acquisto. Puoi leggere di più e trovare una 'lista della spesa' nella [pagina hardware](./hardware.md), inclusi i link per acquistare kit completi dai nostri amici di Seeed Studio.
> 💁 Trova il nostro [Codice di Condotta](CODE_OF_CONDUCT.md), le linee guida per [Contributi](CONTRIBUTING.md) e [Traduzioni](TRANSLATIONS.md). Accogliamo con piacere il tuo feedback costruttivo!
> 💁 Trova il nostro [Codice di Condotta](CODE_OF_CONDUCT.md), le linee guida per il [Contributo](CONTRIBUTING.md) e le [Traduzioni](..). Accogliamo con piacere il tuo feedback costruttivo!
>
> 🔧 Hai problemi? Consulta la nostra [Guida alla Risoluzione dei Problemi](TROUBLESHOOTING.md) per soluzioni ai problemi comuni.
## Ogni lezione include:
- schizzo riassuntivo
- appunti disegnati (sketchnote)
- video supplementare opzionale
- quiz di riscaldamento pre-lezione
- quiz preparatorio pre-lezione
- lezione scritta
- per le lezioni basate su progetti, guide passo-passo per costruire il progetto
- per le lezioni basate su progetti, guide passo-passo su come costruire il progetto
> **Una nota sui quiz**: Tutti i quiz sono contenuti nella cartella quiz-app, per un totale di 48 quiz con tre domande ciascuno. Sono collegati all'interno delle lezioni, ma l'app del quiz può essere eseguita localmente o distribuita su Azure; segui le istruzioni nella cartella `quiz-app`. Sono gradualmente in fase di localizzazione.
> **Una nota sui quiz**: Tutti i quiz sono contenuti nella cartella quiz-app, per un totale di 48 quiz con tre domande ciascuno. Sono collegati all’interno delle lezioni ma l’app dei quiz può essere eseguita localmente o distribuita su Azure; segui le istruzioni nella cartella `quiz-app`. Stanno venendo progressivamente tradotti.
## Lezioni
| | Nome del Progetto | Concetti Insegnati | Obiettivi di Apprendimento | Lezione Collegata |
| 01 | [Introduzione](./1-getting-started/README.md) | Introduzione all'IoT | Impara i principi base dell’IoT e i blocchi fondamentali di soluzioni IoT come sensori e servizi cloud mentre configuri il tuo primo dispositivo IoT | [Introduzione all'IoT](./1-getting-started/lessons/1-introduction-to-iot/README.md) |
| 02 | [Introduzione](./1-getting-started/README.md) | Approfondimento sull'IoT | Approfondisci i componenti di un sistema IoT, così come microcontrollori e computer a scheda singola | [Approfondimento sull'IoT](./1-getting-started/lessons/2-deeper-dive/README.md) |
| 03 | [Introduzione](./1-getting-started/README.md) | Interagisci con il mondo fisico con sensori e attuatori | Impara a utilizzare sensori per raccogliere dati dal mondo fisico e attuatori per inviare feedback, mentre costruisci una lampada notturna | [Interagisci con il mondo fisico con sensori e attuatori](./1-getting-started/lessons/3-sensors-and-actuators/README.md) |
| 04 | [Introduzione](./1-getting-started/README.md) | Connetti il tuo dispositivo a Internet | Scopri come connettere un dispositivo IoT a Internet per inviare e ricevere messaggi collegando la tua lampada notturna a un broker MQTT | [Connetti il tuo dispositivo a Internet](./1-getting-started/lessons/4-connect-internet/README.md) |
| 05 | [Fattoria](./2-farm/README.md) | Predici la crescita delle piante | Impara a prevedere la crescita delle piante utilizzando dati di temperatura catturati da un dispositivo IoT | [Predici la crescita delle piante](./2-farm/lessons/1-predict-plant-growth/README.md) |
| 06 | [Fattoria](./2-farm/README.md) | Rileva l'umidità del suolo | Impara a rilevare l'umidità del suolo e calibrare un sensore di umidità del terreno | [Rileva l'umidità del suolo](./2-farm/lessons/2-detect-soil-moisture/README.md) |
| 07 | [Fattoria](./2-farm/README.md) | Irrigazione automatica delle piante | Impara ad automatizzare e programmare l'irrigazione usando un relè e MQTT | [Irrigazione automatica delle piante](./2-farm/lessons/3-automated-plant-watering/README.md) |
| 08 | [Fattoria](./2-farm/README.md) | Migra la tua pianta al cloud | Scopri il cloud e i servizi IoT ospitati sul cloud e come connettere la tua pianta a uno di questi invece di un broker MQTT pubblico | [Migra la tua pianta al cloud](./2-farm/lessons/4-migrate-your-plant-to-the-cloud/README.md) |
| 09 | [Fattoria](./2-farm/README.md) | Migra la logica della tua applicazione al cloud | Impara come scrivere la logica applicativa nel cloud che risponde ai messaggi IoT | [Migra la logica della tua applicazione al cloud](./2-farm/lessons/5-migrate-application-to-the-cloud/README.md) |
| 10 | [Fattoria](./2-farm/README.md) | Proteggi la tua pianta | Scopri la sicurezza in IoT e come mantenere la tua pianta al sicuro con chiavi e certificati | [Proteggi la tua pianta](./2-farm/lessons/6-keep-your-plant-secure/README.md) |
| 11 | [Trasporti](./3-transport/README.md) | Tracciamento della posizione | Scopri il tracciamento della posizione GPS per dispositivi IoT | [Tracciamento della posizione](./3-transport/lessons/1-location-tracking/README.md) |
| 12 | [Trasporti](./3-transport/README.md) | Memorizza dati di posizione | Impara a memorizzare dati IoT per visualizzarli o analizzarli in seguito | [Memorizza dati di posizione](./3-transport/lessons/2-store-location-data/README.md) |
| 13 | [Trasporti](./3-transport/README.md) | Visualizza dati di posizione | Scopri come visualizzare dati di posizione su una mappa e come le mappe rappresentano il mondo reale 3D in 2 dimensioni | [Visualizza dati di posizione](./3-transport/lessons/3-visualize-location-data/README.md) |
| 14 | [Trasporti](./3-transport/README.md) | Geofence | Scopri le geofence e come possono essere usate per avvisare quando i veicoli della catena di approvvigionamento sono vicini alla loro destinazione | [Geofence](./3-transport/lessons/4-geofences/README.md) |
| 15 | [Produzione](./4-manufacturing/README.md) | Addestra un rilevatore di qualità della frutta | Scopri come addestrare un classificatore di immagini nel cloud per rilevare la qualità della frutta | [Addestra un rilevatore di qualità della frutta](./4-manufacturing/lessons/1-train-fruit-detector/README.md) |
| 16 | [Produzione](./4-manufacturing/README.md) | Verifica la qualità della frutta da un dispositivo IoT | Scopri come usare il rilevatore di qualità della frutta da un dispositivo IoT | [Verifica qualità della frutta da un dispositivo IoT](./4-manufacturing/lessons/2-check-fruit-from-device/README.md)|
| 17 | [Produzione](./4-manufacturing/README.md) | Esegui il tuo rilevatore di frutta sull’edge | Scopri come eseguire il tuo rilevatore di frutta su un dispositivo IoT ai margini | [Esegui il tuo rilevatore di frutta sull’edge](./4-manufacturing/lessons/3-run-fruit-detector-edge/README.md)|
| 18 | [Produzione](./4-manufacturing/README.md) | Attiva il rilevamento qualità della frutta da un sensore | Scopri come attivare il rilevamento della qualità della frutta da un sensore | [Attiva il rilevamento qualità della frutta da un sensore](./4-manufacturing/lessons/4-trigger-fruit-detector/README.md) |
| 19 | [Vendita al dettaglio](./5-retail/README.md) | Addestra un rilevatore di stock| Impara a usare il rilevamento oggetti per addestrare un rilevatore di stock per contare la merce in un negozio |[Addestra un rilevatore di stock](./5-retail/lessons/1-train-stock-detector/README.md) |
| 20 | [Vendita al dettaglio](./5-retail/README.md) | Controlla lo stock da un dispositivo IoT | Impara a controllare lo stock da un dispositivo IoT usando un modello di rilevamento oggetti | [Controlla lo stock da un dispositivo IoT](./5-retail/lessons/2-check-stock-device/README.md) |
| 21 | [Consumatore](./6-consumer/README.md) | Riconosci il parlato con un dispositivo IoT | Impara a riconoscere il parlato da un dispositivo IoT per costruire un timer intelligente | [Riconosci il parlato con un dispositivo IoT](./6-consumer/lessons/1-speech-recognition/README.md) |
| 22 | [Consumatore](./6-consumer/README.md) | Comprendi il linguaggio | Impara a comprendere le frasi pronunciate a un dispositivo IoT | [Comprendi il linguaggio](./6-consumer/lessons/2-language-understanding/README.md) |
| 23 | [Consumatore](./6-consumer/README.md) | Imposta un timer e fornisci feedback vocale | Impara a impostare un timer su un dispositivo IoT e fornire feedback vocale su quando il timer è impostato e quando termina | [Imposta un timer e fornisci feedback vocale](./6-consumer/lessons/3-spoken-feedback/README.md) |
| 24 | [Consumatore](./6-consumer/README.md)| Supporta più lingue | Impara a supportare più lingue, sia quelle parlate al dispositivo sia le risposte dal tuo timer intelligente | [Supporta più lingue](./6-consumer/lessons/4-multiple-language-support/README.md) |
| | Nome del Progetto | Concetti Insegnati | Obiettivi di Apprendimento | Lezione Collegata |
| 01 | [Primi passi](./1-getting-started/README.md) | Introduzione all’IoT | Impara i principi base dell’IoT e i componenti fondamentali delle soluzioni IoT come sensori e servizi cloud mentre configuri il tuo primo dispositivo IoT | [Introduzione all’IoT](./1-getting-started/lessons/1-introduction-to-iot/README.md) |
| 02 | [Primi passi](./1-getting-started/README.md) | Approfondimento sull’IoT | Scopri di più sui componenti di un sistema IoT, oltre ai microcontrollori e ai computer a scheda singola | [Approfondimento sull’IoT](./1-getting-started/lessons/2-deeper-dive/README.md) |
| 03 | [Primi passi](./1-getting-started/README.md) | Interagire con il mondo fisico tramite sensori e attuatori | Impara a conoscere sensori per raccogliere dati dal mondo fisico e attuatori per inviare feedback, mentre costruisci una luce notturna | [Interagire con il mondo fisico tramite sensori e attuatori](./1-getting-started/lessons/3-sensors-and-actuators/README.md) |
| 04 | [Primi passi](./1-getting-started/README.md) | Connetti il tuo dispositivo a Internet | Impara come collegare un dispositivo IoT a Internet per inviare e ricevere messaggi collegando la tua luce notturna a un broker MQTT | [Connetti il tuo dispositivo a Internet](./1-getting-started/lessons/4-connect-internet/README.md) |
| 05 | [Fattoria](./2-farm/README.md) | Prevedere la crescita delle piante | Impara a prevedere la crescita delle piante usando dati di temperatura catturati da un dispositivo IoT | [Prevedere la crescita delle piante](./2-farm/lessons/1-predict-plant-growth/README.md) |
| 06 | [Fattoria](./2-farm/README.md) | Rilevare l’umidità del terreno | Impara a rilevare l’umidità del terreno e calibrare un sensore di umidità | [Rilevare l’umidità del terreno](./2-farm/lessons/2-detect-soil-moisture/README.md) |
| 07 | [Fattoria](./2-farm/README.md) | Irrigazione automatica delle piante | Impara a automatizzare e temporizzare l’irrigazione usando un relè e MQTT | [Irrigazione automatica delle piante](./2-farm/lessons/3-automated-plant-watering/README.md) |
| 08 | [Fattoria](./2-farm/README.md) | Migra la tua pianta al cloud | Impara cos’è il cloud e i servizi IoT ospitati nel cloud e come connettere la tua pianta a uno di questi invece di un broker MQTT pubblico | [Migra la tua pianta al cloud](./2-farm/lessons/4-migrate-your-plant-to-the-cloud/README.md) |
| 09 | [Fattoria](./2-farm/README.md) | Migra la logica della tua applicazione al cloud | Impara come scrivere logiche applicative nel cloud che rispondono ai messaggi IoT | [Migra la logica della tua applicazione al cloud](./2-farm/lessons/5-migrate-application-to-the-cloud/README.md) |
| 10 | [Fattoria](./2-farm/README.md) | Mantieni la tua pianta al sicuro | Impara la sicurezza con l’IoT e come mantenere la tua pianta sicura con chiavi e certificati | [Mantieni la tua pianta al sicuro](./2-farm/lessons/6-keep-your-plant-secure/README.md) |
| 11 | [Trasporto](./3-transport/README.md) | Tracciamento della posizione | Impara il tracciamento GPS della posizione per dispositivi IoT | [Tracciamento della posizione](./3-transport/lessons/1-location-tracking/README.md) |
| 12 | [Trasporto](./3-transport/README.md) | Memorizzare dati di posizione | Impara come salvare dati IoT per visualizzarli o analizzarli in seguito | [Memorizzare dati di posizione](./3-transport/lessons/2-store-location-data/README.md) |
| 13 | [Trasporto](./3-transport/README.md) | Visualizzare dati di posizione | Impara a visualizzare dati di posizione su una mappa e come le mappe rappresentano il mondo 3D reale in 2 dimensioni | [Visualizzare dati di posizione](./3-transport/lessons/3-visualize-location-data/README.md) |
| 14 | [Trasporto](./3-transport/README.md) | Geofence | Impara cosa sono le geofence e come possono essere usate per avvisare quando veicoli nella catena di fornitura sono vicini alla loro destinazione | [Geofence](./3-transport/lessons/4-geofences/README.md) |
| 15 | [Manifatturiero](./4-manufacturing/README.md) | Addestrare un rilevatore della qualità della frutta | Impara a addestrare un classificatore di immagini nel cloud per rilevare la qualità della frutta | [Addestrare un rilevatore della qualità della frutta](./4-manufacturing/lessons/1-train-fruit-detector/README.md) |
| 16 | [Manifatturiero](./4-manufacturing/README.md) | Controllare la qualità della frutta da un dispositivo IoT | Impara a usare il tuo rilevatore di qualità della frutta da un dispositivo IoT | [Controllare la qualità della frutta da un dispositivo IoT](./4-manufacturing/lessons/2-check-fruit-from-device/README.md)|
| 17 | [Manifatturiero](./4-manufacturing/README.md) | Esegui il tuo rilevatore di frutta sul edge | Impara a far funzionare il tuo rilevatore di frutta su un dispositivo IoT sul edge | [Esegui il tuo rilevatore di frutta sul edge](./4-manufacturing/lessons/3-run-fruit-detector-edge/README.md)|
| 18 | [Manifatturiero](./4-manufacturing/README.md) | Scatena il rilevamento della qualità della frutta da un sensore | Impara a scatenare il rilevamento della qualità della frutta da un sensore | [Scatena il rilevamento della qualità della frutta da un sensore](./4-manufacturing/lessons/4-trigger-fruit-detector/README.md) |
| 19 | [Vendita al dettaglio](./5-retail/README.md) |Addestrare un rilevatore di stock | Impara a usare il rilevamento oggetti per addestrare un rilevatore di stock per conteggiare il magazzino in un negozio | [Addestrare un rilevatore di stock](./5-retail/lessons/1-train-stock-detector/README.md) |
| 20 | [Vendita al dettaglio](./5-retail/README.md) | Controllare lo stock da un dispositivo IoT | Impara a controllare lo stock da un dispositivo IoT usando un modello di rilevamento oggetti | [Controllare lo stock da un dispositivo IoT](./5-retail/lessons/2-check-stock-device/README.md) |
| 21 | [Consumo](./6-consumer/README.md) | Riconoscere il parlato con un dispositivo IoT | Impara a riconoscere il parlato da un dispositivo IoT per costruire un timer intelligente | [Riconoscere il parlato con un dispositivo IoT](./6-consumer/lessons/1-speech-recognition/README.md) |
| 22 | [Consumo](./6-consumer/README.md) | Comprendere il linguaggio | Impara a comprendere le frasi pronunciate a un dispositivo IoT | [Comprendere il linguaggio](./6-consumer/lessons/2-language-understanding/README.md) |
| 23 | [Consumo](./6-consumer/README.md) | Impostare un timer e fornire feedback vocale | Impara a impostare un timer su un dispositivo IoT e fornire feedback vocale quando il timer è impostato e quando finisce | [Impostare un timer e fornire feedback vocale](./6-consumer/lessons/3-spoken-feedback/README.md) |
| 24 | [Consumo](./6-consumer/README.md) | Supportare più lingue | Impara a supportare più lingue, sia nel parlato che nelle risposte dal tuo timer intelligente | [Supportare più lingue](./6-consumer/lessons/4-multiple-language-support/README.md) |
## Accesso offline
Puoi eseguire questa documentazione offline usando [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Fai il fork di questo repo, [installa Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) sulla tua macchina locale, e poi nella cartella principale di questo repo, digita `docsify serve`. Il sito sarà servito sulla porta 3000 sul tuo localhost: `localhost:3000`.
Puoi eseguire questa documentazione offline usando [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Fai il fork di questo repo, [installa Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) sulla tua macchina locale e poi nella cartella radice di questo repo digita `docsify serve`. Il sito web sarà servito sulla porta 3000 del tuo localhost: `localhost:3000`.
## Quiz
Grazie alla community per aver ospitato il quiz interattivo che verifica la tua conoscenza su ciascuno dei capitoli. Puoi testare la tua conoscenza [qui](https://ff-quizzes.netlify.app/en/)
Grazie alla comunità per aver ospitato il quiz interattivo che mette alla prova le tue conoscenze su ciascuno dei capitoli. Puoi testare le tue conoscenze [qui](https://ff-quizzes.netlify.app/en/)
### PDF
Puoi generare un PDF di questo contenuto per l'accesso offline se necessario. Per farlo, assicurati di avere [npm installato](https://docs.npmjs.com/downloading-and-installing-node-js-and-npm) ed esegui i seguenti comandi nella cartella principale di questo repo:
Puoi generare un PDF di questo contenuto per accesso offline se necessario. Per farlo, assicurati di avere [npm installato](https://docs.npmjs.com/downloading-and-installing-node-js-and-npm) ed esegui i seguenti comandi nella cartella radice di questo repo:
```sh
npm i
@ -164,12 +164,11 @@ npm run convert
### Slide
Ci sono presentazioni per alcune delle lezioni nella cartella [slides](../../slides).
Ci sono delle presentazioni per alcune lezioni nella cartella [slides](../../slides).
## Altri curricula
## Altri Curricula
Il nostro team produce altri curricula! Dai un'occhiata:
Il nostro team produce altri curricula! Dai un’occhiata:
<!-- CO-OP TRANSLATOR OTHER COURSES START -->
### LangChain
@ -180,44 +179,44 @@ Il nostro team produce altri curricula! Dai un'occhiata:
### Azure / Edge / MCP / Agents
[](https://github.com/microsoft/AZD-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[](https://github.com/microsoft/edgeai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[](https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[](https://github.com/microsoft/edgeai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[](https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
---
### Serie AI Generativa
[](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners-java?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9)](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
### Serie di AI Generativa
[](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung)
[](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
### Apprendimento Core
[](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung)
[](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
---
### Serie Copilot
[](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
Puoi trovare tutte le attribuzioni per le immagini usate in questo curriculum dove necessario nella [Attribuzioni](./attributions.md).
Puoi trovare tutte le attribuzioni per le immagini usate in questo curriculum dove richiesto in [Attribuzioni](./attributions.md).
---
<!-- CO-OP TRANSLATOR DISCLAIMER START -->
**Disclaimer**:
Questo documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione AI [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Pur facendo del nostro meglio per garantire l’accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche possono contenere errori o inesattezze. Il documento originale nella sua lingua nativa deve essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche si raccomanda una traduzione professionale umana. Non ci assumiamo alcuna responsabilità per eventuali malintesi o interpretazioni errate derivanti dall’uso di questa traduzione.
**Disclaimer**:
Questo documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Sebbene ci impegniamo per l'accuratezza, si prega di essere consapevoli che le traduzioni automatiche possono contenere errori o inesattezze. Il documento originale nella sua lingua natale deve essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si raccomanda una traduzione professionale umana. Non siamo responsabili per eventuali fraintendimenti o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione.
Jeśli utkniesz lub masz pytania dotyczące tworzenia aplikacji AI, dołącz do innych uczących się i doświadczonych programistów w dyskusjach o MCP. To wspierająca społeczność, w której pytania są mile widziane, a wiedza jest swobodnie dzielona.
Jeśli utkniesz lub masz pytania dotyczące tworzenia aplikacji AI. Dołącz do innych uczących się i doświadczonych deweloperów, aby uczestniczyć w dyskusjach na temat MCP. To wspierająca społeczność, gdzie pytania są mile widziane, a wiedza jest swobodnie dzielona.
> To repozytorium zawiera tłumaczenia na ponad 50 języków, co znacząco zwiększa rozmiar pobierania. Aby sklonować bez tłumaczeń, użyj techniki sparse checkout:
> To repozytorium zawiera ponad 50 tłumaczeń językowych, co znacząco zwiększa rozmiar pobieranego pliku. Aby sklonować bez tłumaczeń, użyj sparse checkout:
>
> **Bash / macOS / Linux:**
> ```bash
@ -49,22 +49,22 @@ Wykonaj poniższe kroki, aby rozpocząć korzystanie z tych zasobów:
> git sparse-checkout set --no-cone "/*" "!translations" "!translated_images"
> ```
>
> To zapewnia wszystko, czego potrzebujesz do ukończenia kursu przy znacznie szybszym pobieraniu.
> To zapewnia wszystko, czego potrzebujesz, aby ukończyć kurs, z dużo szybszym pobieraniem.
<!-- CO-OP TRANSLATOR LANGUAGES TABLE END -->
# IoT dla początkujących - program nauczania
# IoT dla początkujących - Program nauczania
Zespół Azure Cloud Advocates w Microsoft z przyjemnością oferuje 12-tygodniowy program nauczania składający się z 24 lekcji, dotyczących podstaw IoT. Każda lekcja zawiera quizy przed i po lekcji, pisemne instrukcje do wykonania lekcji, rozwiązanie, zadanie i więcej. Nasza pedagogika oparta na projektach pozwala uczyć się podczas budowania, co jest sprawdzoną metodą na trwałe zdobywanie nowych umiejętności.
Advocaci Azure Cloud w Microsoft z przyjemnością oferują 12-tygodniowy kurs składający się z 24 lekcji poświęconych podstawom IoT. Każda lekcja zawiera quizy przed i po lekcji, pisemne instrukcje do wykonania lekcji, rozwiązanie, zadanie i więcej. Nasza pedagogika oparta na projektach pozwala uczyć się podczas budowania, co jest sprawdzonym sposobem na trwałe przyswajanie nowych umiejętności.
Projekty opisują drogę jedzenia od farmy aż do stołu. Obejmuje to rolnictwo, logistykę, produkcję, handel detaliczny i konsumentów — wszystkie popularne obszary przemysłowe dla urządzeń IoT.
Projekty obejmują drogę jedzenia od farmy do stołu. Dotyczy to rolnictwa, logistyki, produkcji, handlu detalicznego i konsumenta - wszystkie te obszary są popularne pod względem zastosowań IoT.
> 🎥 Kliknij powyższy obrazek, aby obejrzeć wideo o projekcie!
> 🎥 Kliknij powyższy obraz, aby obejrzeć wideo o projekcie!
> **Nauczyciele**, zamieściliśmy [kilka sugestii](for-teachers.md), jak korzystać z tego programu nauczania. Jeśli chcecie tworzyć własne lekcje, udostępniliśmy również [szablon lekcji](lesson-template/README.md).
> **Nauczyciele**, dołączyliśmy [kilka sugestii](for-teachers.md) jak korzystać z tego programu nauczania. Jeśli chcesz tworzyć własne lekcje, dołączyliśmy również [szablon lekcji](lesson-template/README.md).
> **[Studenci](https://aka.ms/student-page)**, aby korzystać z tego programu samodzielnie, sforkujcie całe repozytorium i wykonujcie ćwiczenia samodzielnie, zaczynając od quizu wstępnego, następnie czytając wykład i wykonując pozostałe zadania. Starajcie się tworzyć projekty przez zrozumienie lekcji, a nie kopiowanie kodu rozwiązania; jednakże kod ten jest dostępny w folderach /solutions w każdej lekcji ukierunkowanej na projekt. Innym pomysłem jest stworzenie grupy naukowej z przyjaciółmi i wspólne przechodzenie przez materiał. Do dalszej nauki polecamy [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/users/jimbobbennett/collections/ke2ehd351jopwr?WT.mc_id=academic-17441-jabenn).
> **[Studenci](https://aka.ms/student-page)**, aby korzystać z tego programu samodzielnie, zrób fork całego repozytorium i wykonuj zadania samodzielnie, zaczynając od quizu przed wykładem, czytając wykład i wykonując pozostałe aktywności. Staraj się tworzyć projekty, rozumiejąc lekcje, zamiast kopiować kod rozwiązania; jednak kod jest dostępny w folderach /solutions w każdej lekcji zorientowanej na projekt. Innym pomysłem jest założenie grupy naukowej z przyjaciółmi i wspólne przechodzenie przez materiały. Do dalszej nauki polecamy [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/users/jimbobbennett/collections/ke2ehd351jopwr?WT.mc_id=academic-17441-jabenn).
Aby zobaczyć przegląd tego kursu wideo, obejrzyj ten film:
Aby zobaczyć przegląd tego kursu, zobacz to wideo:
> 🎥 Kliknij powyższy obrazek, aby obejrzeć wideo o projekcie!
> 🎥 Kliknij powyższy obraz, aby obejrzeć wideo o projekcie!
## Pedagogika
Podczas tworzenia tego programu nauczania wybraliśmy dwa założenia pedagogiczne: oparcie nauki na projektach oraz częste quizy. Do końca tego cyklu uczniowie zbudują system monitorowania i podlewania roślin, lokalizator pojazdu, inteligentną fabrykę do monitorowania i kontroli żywności oraz głosowo sterowany timer kuchenny, a także poznają podstawy Internetu Rzeczy, w tym jak pisać kod urządzeń, łączyć się z chmurą, analizować telemetrię i uruchamiać AI na krawędzi.
Wybraliśmy dwie zasady pedagogiczne podczas tworzenia tego programu: zapewnienie, że jest oparty na projektach oraz że zawiera częste quizy. Na koniec tej serii studenci stworzą system monitorowania i nawadniania roślin, lokalizator pojazdu, inteligentną fabrykę do śledzenia i kontroli żywności oraz głosowo sterowany timer do gotowania, a także poznają podstawy Internetu Rzeczy, w tym jak pisać kod dla urządzeń, łączyć się z chmurą, analizować telemetrię i uruchamiać AI na brzegu sieci.
Zapewnienie, że treści pokrywają się z projektami, powoduje większe zaangażowanie uczniów i lepsze utrwalenie materiału.
Dopasowanie treści do projektów sprawia, że proces jest bardziej angażujący dla uczniów, a zapamiętywanie koncepcji zostanie zwiększone.
Dodatkowo, quiz niskiego ryzyka przed lekcją nastawia ucznia na naukę danego tematu, a drugi quiz po lekcji zwiększa dalszą retencję. Program nauczania został zaprojektowany tak, aby był elastyczny i przyjemny, można z niego korzystać w całości lub częściowo. Projekty zaczynają się od prostych i stopniowo stają się coraz bardziej skomplikowane na koniec 12-tygodniowego cyklu.
Dodatkowo, quiz o niskim ryzyku przed zajęciami ustawia intencję ucznia na naukę tematu, a drugi quiz po zajęciach zapewnia dalsze utrwalenie wiedzy. Ten program został zaprojektowany tak, aby był elastyczny i przyjemny, i można go realizować w całości lub częściowo. Projekty zaczynają się od małych i stają się coraz bardziej złożone do końca 12-tygodniowego cyklu.
Każdy projekt opiera się na rzeczywistym sprzęcie dostępnym dla uczniów i hobbystów. Każdy projekt skupia się na określonej dziedzinie, dostarczając odpowiednich informacji wprowadzających. Aby być skutecznym programistą, warto rozumieć dziedzinę, w której rozwiązujesz problemy; dostarczanie tej wiedzy kontekstowej pozwala uczniom myśleć o swoich rozwiązaniach IoT i naukach w kontekście rodzaju realnego problemu, którego mogą zostać poproszeni o rozwiązanie jako deweloperzy IoT. Uczniowie poznają "dlaczego" budowanych przez nich rozwiązań i zyskują zrozumienie użytkownika końcowego.
Każdy projekt opiera się na rzeczywistym sprzęcie dostępnym dla uczniów i hobbystów. Każdy projekt bada konkretną dziedzinę, dostarczając odpowiedniej wiedzy wstępnej. Aby być skutecznym programistą, warto rozumieć dziedzinę, w której rozwiązujesz problemy; dostarczanie tej wiedzy pozwala uczniom myśleć o ich rozwiązaniach IoT i naukach w kontekście rzeczywistego problemu, który mogą być poproszeni rozwiązać jako deweloper IoT. Studenci uczą się 'dlaczego' rozwiązań, które tworzą, i zyskują zrozumienie dla końcowego użytkownika.
## Sprzęt
Mamy do wyboru dwa rodzaje sprzętu IoT do wykorzystania w projektach, w zależności od osobistych preferencji, znajomości języków programowania, celów nauki oraz dostępności. Udostępniliśmy również wersję 'wirtualnego sprzętu' dla tych, którzy nie mają dostępu do fizycznego sprzętu lub chcą dowiedzieć się więcej, zanim zdecydują się na zakup. Więcej informacji oraz 'listę zakupów' znajdziesz na [stronie sprzętu](./hardware.md), w tym linki do zakupu kompletnych zestawów od naszych przyjaciół z Seeed Studio.
Mamy do wyboru dwa rodzaje sprzętu IoT do wykorzystania w projektach, w zależności od osobistych preferencji, znajomości języków programowania, celów edukacyjnych i dostępności. Udostępniliśmy także wersję 'wirtualnego sprzętu' dla tych, którzy nie mają dostępu do sprzętu lub chcą nauczyć się więcej przed podjęciem decyzji o zakupie. Więcej informacji oraz 'listę zakupów' można znaleźć na [stronie sprzętu](./hardware.md), wraz z linkami do zakupu kompletnych zestawów od naszych przyjaciół z Seeed Studio.
> 💁 Znajdź nasze [Zasady Postępowania](CODE_OF_CONDUCT.md), wytyczne dotyczące [Współpracy](CONTRIBUTING.md) oraz [Tłumaczeń](TRANSLATIONS.md). Czekamy na Twoją konstruktywną opinię!
> 💁 Znajdź nasze wytyczne dotyczące [Kodeksu Postępowania](CODE_OF_CONDUCT.md), [Wkładu](CONTRIBUTING.md) oraz [Tłumaczeń](..). Zachęcamy do konstruktywnej opinii!
- w lekcjach projektowych, przewodniki krok po kroku jak zbudować projekt
- w projektach: przewodniki krok po kroku, jak zbudować projekt
- sprawdziany wiedzy
- wyzwanie
- uzupełniającą lekturę
- dodatkowe materiały do czytania
- zadanie
- [quiz po lekcji](https://ff-quizzes.netlify.app/en/)
> **Notatka o quizach**: Wszystkie quizy znajdują się w folderze quiz-app, jest ich 48, każdy zawiera trzy pytania. Są one powiązane z lekcjami, ale aplikację quizową można uruchomić lokalnie lub wdrożyć na Azure; postępuj zgodnie z instrukcjami w folderze `quiz-app`. Quizy są stopniowo lokalizowane.
> **Uwaga o quizach**: Wszystkie quizy znajdują się w folderze quiz-app, jest ich 48, każdy z trzema pytaniami. Linki do nich znajdziesz w lekcjach, ale aplikację quizową można uruchomić lokalnie lub wdrożyć na Azure; postępuj zgodnie z instrukcją w folderze `quiz-app`. Quizy są stopniowo lokalizowane.
## Lekcje
| | Nazwa projektu | Omawiane zagadnienia | Cele edukacyjne | Powiązana lekcja |
| 01 | [Pierwsze kroki](./1-getting-started/README.md) | Wprowadzenie do IoT | Poznaj podstawowe zasady IoT oraz podstawowe elementy rozwiązań IoT, takie jak czujniki i usługi w chmurze, podczas konfiguracji pierwszego urządzenia IoT | [Wprowadzenie do IoT](./1-getting-started/lessons/1-introduction-to-iot/README.md) |
| 02 | [Pierwsze kroki](./1-getting-started/README.md) | Głębsze zanurzenie w IoT | Dowiedz się więcej o komponentach systemu IoT, jak również o mikrokontrolerach i komputerach jednopłytkowych | [Głębsze zanurzenie w IoT](./1-getting-started/lessons/2-deeper-dive/README.md) |
| 03 | [Pierwsze kroki](./1-getting-started/README.md) | Interakcja ze światem fizycznym za pomocą czujników i aktuatorów | Poznaj czujniki do zbierania danych ze świata fizycznego oraz aktuatory do wysyłania informacji zwrotnych, podczas budowy lampki nocnej | [Interakcja ze światem fizycznym za pomocą czujników i aktuatorów](./1-getting-started/lessons/3-sensors-and-actuators/README.md) |
| 04 | [Pierwsze kroki](./1-getting-started/README.md) | Połącz swoje urządzenie z Internetem | Dowiedz się, jak podłączyć urządzenie IoT do Internetu, aby wysyłało i odbierało wiadomości, łącząc swoją lampkę nocną z brokerem MQTT | [Połącz swoje urządzenie z Internetem](./1-getting-started/lessons/4-connect-internet/README.md) |
| 05 | [Farm](./2-farm/README.md) | Przewidywanie wzrostu roślin | Naucz się przewidywać wzrost roślin na podstawie danych o temperaturze zbieranych przez urządzenie IoT | [Przewidywanie wzrostu roślin](./2-farm/lessons/1-predict-plant-growth/README.md) |
| 07 | [Farm](./2-farm/README.md) | Zautomatyzowane podlewanie roślin | Naucz się automatyzować i planować podlewanie za pomocą przekaźnika i MQTT | [Zautomatyzowane podlewanie roślin](./2-farm/lessons/3-automated-plant-watering/README.md) |
| 08 | [Farm](./2-farm/README.md) | Migracja urządzenia roślin do chmury | Dowiedz się o chmurze i usługach IoT hostowanych w chmurze oraz jak podłączyć swoją roślinę do jednej z tych usług zamiast publicznego brokera MQTT | [Migracja urządzenia roślin do chmury](./2-farm/lessons/4-migrate-your-plant-to-the-cloud/README.md) |
| 09 | [Farm](./2-farm/README.md) | Migracja logiki aplikacji do chmury | Dowiedz się, jak pisać logikę aplikacji w chmurze, która reaguje na wiadomości IoT | [Migracja logiki aplikacji do chmury](./2-farm/lessons/5-migrate-application-to-the-cloud/README.md) |
| 10 | [Farm](./2-farm/README.md) | Zabezpiecz swoją roślinę | Dowiedz się o bezpieczeństwie w IoT oraz jak zabezpieczyć swoją roślinę za pomocą kluczy i certyfikatów | [Zabezpiecz swoją roślinę](./2-farm/lessons/6-keep-your-plant-secure/README.md) |
| 11 | [Transport](./3-transport/README.md) | Śledzenie lokalizacji | Dowiedz się o śledzeniu lokalizacji GPS dla urządzeń IoT | [Śledzenie lokalizacji](./3-transport/lessons/1-location-tracking/README.md) |
| 12 | [Transport](./3-transport/README.md) | Przechowywanie danych o lokalizacji | Naucz się przechowywać dane IoT do późniejszej wizualizacji lub analizy | [Przechowywanie danych o lokalizacji](./3-transport/lessons/2-store-location-data/README.md) |
| 13 | [Transport](./3-transport/README.md) | Wizualizacja danych o lokalizacji | Dowiedz się o wizualizacji danych lokalizacyjnych na mapie oraz o tym, jak mapy reprezentują rzeczywisty świat 3D w 2 wymiarach | [Wizualizacja danych o lokalizacji](./3-transport/lessons/3-visualize-location-data/README.md) |
| 14 | [Transport](./3-transport/README.md) | Geograficzne ogrodzenia | Dowiedz się o geograficznych ogrodzeniach oraz jak można ich używać do alarmowania, gdy pojazdy w łańcuchu dostaw zbliżają się do celu | [Geograficzne ogrodzenia](./3-transport/lessons/4-geofences/README.md) |
| 15 | [Produkcja](./4-manufacturing/README.md) | Trening detektora jakości owoców | Dowiedz się o trenowaniu klasyfikatora obrazów w chmurze do wykrywania jakości owoców | [Trening detektora jakości owoców](./4-manufacturing/lessons/1-train-fruit-detector/README.md) |
| 16 | [Produkcja](./4-manufacturing/README.md) | Sprawdzanie jakości owoców za pomocą urządzenia IoT | Dowiedz się o używaniu detektora jakości owoców za pomocą urządzenia IoT | [Sprawdzanie jakości owoców za pomocą urządzenia IoT](./4-manufacturing/lessons/2-check-fruit-from-device/README.md) |
| 17 | [Produkcja](./4-manufacturing/README.md) | Uruchamianie detektora owoców na urządzeniu brzegowym | Dowiedz się o uruchamianiu detektora owoców na urządzeniu IoT na brzegu sieci | [Uruchamianie detektora owoców na brzegu](./4-manufacturing/lessons/3-run-fruit-detector-edge/README.md) |
| 18 | [Produkcja](./4-manufacturing/README.md) | Wyzwalanie wykrywania jakości owoców przez czujnik | Dowiedz się o wyzwalaniu wykrywania jakości owoców przez czujnik | [Wyzwalanie wykrywania jakości owoców przez czujnik](./4-manufacturing/lessons/4-trigger-fruit-detector/README.md) |
| 19 | [Sprzedaż detaliczna](./5-retail/README.md) | Trening detektora zapasów | Naucz się używać wykrywania obiektów do treningu detektora zapasów do liczenia zapasów w sklepie | [Trening detektora zapasów](./5-retail/lessons/1-train-stock-detector/README.md) |
| 20 | [Sprzedaż detaliczna](./5-retail/README.md) | Sprawdzanie zapasów z urządzenia IoT | Naucz się sprawdzać zapasy za pomocą urządzenia IoT wykorzystującego model wykrywania obiektów | [Sprawdzanie zapasów z urządzenia IoT](./5-retail/lessons/2-check-stock-device/README.md) |
| 21 | [Konsument](./6-consumer/README.md) | Rozpoznawanie mowy za pomocą urządzenia IoT | Naucz się rozpoznawać mowę z urządzenia IoT i budować inteligentny timer | [Rozpoznawanie mowy za pomocą urządzenia IoT](./6-consumer/lessons/1-speech-recognition/README.md) |
| 22 | [Konsument](./6-consumer/README.md) | Rozumienie języka | Naucz się rozumieć zdania wypowiadane do urządzenia IoT | [Rozumienie języka](./6-consumer/lessons/2-language-understanding/README.md) |
| 23 | [Konsument](./6-consumer/README.md) | Ustawianie timera i udzielanie mówionych informacji zwrotnych | Naucz się ustawiać timer na urządzeniu IoT i podawać werbalne informacje zwrotne o rozpoczęciu i zakończeniu timera | [Ustawianie timera i udzielanie mówionej informacji zwrotnej](./6-consumer/lessons/3-spoken-feedback/README.md) |
| 24 | [Konsument](./6-consumer/README.md) | Obsługa wielu języków | Naucz się obsługi wielu języków, zarówno w zakresie rozumienia mowy, jak i odpowiedzi Twojego inteligentnego timera | [Obsługa wielu języków](./6-consumer/lessons/4-multiple-language-support/README.md) |
| | Nazwa projektu | Nauczane koncepcje | Cele nauki | Powiązana lekcja |
| 01 | [Pierwsze kroki](./1-getting-started/README.md) | Wprowadzenie do IoT | Naucz się podstawowych zasad IoT i elementów składowych rozwiązań IoT, takich jak czujniki i usługi w chmurze, podczas konfigurowania pierwszego urządzenia IoT | [Wprowadzenie do IoT](./1-getting-started/lessons/1-introduction-to-iot/README.md) |
| 02 | [Pierwsze kroki](./1-getting-started/README.md) | Dogłębne wprowadzenie do IoT | Dowiedz się więcej o komponentach systemu IoT, a także o mikrokontrolerach i komputerach jednopłytkowych | [Dogłębne wprowadzenie do IoT](./1-getting-started/lessons/2-deeper-dive/README.md) |
| 03 | [Pierwsze kroki](./1-getting-started/README.md) | Interakcja ze światem fizycznym za pomocą czujników i aktuatorów | Poznaj czujniki do zbierania danych ze świata fizycznego oraz aktuatory do przekazywania informacji zwrotnej, tworząc lampkę nocną | [Interakcja ze światem fizycznym za pomocą czujników i aktuatorów](./1-getting-started/lessons/3-sensors-and-actuators/README.md) |
| 04 | [Pierwsze kroki](./1-getting-started/README.md) | Podłącz urządzenie do Internetu | Dowiedz się, jak podłączyć urządzenie IoT do Internetu, aby wysyłać i odbierać wiadomości, łącząc lampkę nocną z brokerem MQTT | [Podłącz urządzenie do Internetu](./1-getting-started/lessons/4-connect-internet/README.md) |
| 05 | [Farm](./2-farm/README.md) | Przewidywanie wzrostu roślin | Naucz się przewidywać wzrost roślin korzystając z danych o temperaturze zbieranych przez urządzenie IoT | [Przewidywanie wzrostu roślin](./2-farm/lessons/1-predict-plant-growth/README.md) |
| 07 | [Farm](./2-farm/README.md) | Automatyczne podlewanie roślin | Naucz się automatyzować i harmonogramować podlewanie przy użyciu przekaźnika i MQTT | [Automatyczne podlewanie roślin](./2-farm/lessons/3-automated-plant-watering/README.md) |
| 08 | [Farm](./2-farm/README.md) | Migracja roślin do chmury | Dowiedz się o chmurze i usługach IoT hostowanych w chmurze oraz jak podłączyć roślinę do jednej z nich zamiast do publicznego brokera MQTT | [Migracja roślin do chmury](./2-farm/lessons/4-migrate-your-plant-to-the-cloud/README.md) |
| 09 | [Farm](./2-farm/README.md) | Migracja logiki aplikacji do chmury | Dowiedz się, jak pisać logikę aplikacji w chmurze reagującą na wiadomości IoT | [Migracja logiki aplikacji do chmury](./2-farm/lessons/5-migrate-application-to-the-cloud/README.md) |
| 10 | [Farm](./2-farm/README.md) | Zabezpieczenie rośliny | Dowiedz się o bezpieczeństwie IoT i jak zabezpieczyć swoją roślinę za pomocą kluczy i certyfikatów | [Zabezpieczenie rośliny](./2-farm/lessons/6-keep-your-plant-secure/README.md) |
| 11 | [Transport](./3-transport/README.md) | Śledzenie lokalizacji | Dowiedz się o śledzeniu lokalizacji GPS dla urządzeń IoT | [Śledzenie lokalizacji](./3-transport/lessons/1-location-tracking/README.md) |
| 12 | [Transport](./3-transport/README.md) | Przechowywanie danych lokalizacji | Naucz się przechowywać dane IoT do późniejszej wizualizacji lub analizy | [Przechowywanie danych lokalizacji](./3-transport/lessons/2-store-location-data/README.md) |
| 13 | [Transport](./3-transport/README.md) | Wizualizacja danych lokalizacji | Dowiedz się o wizualizacji danych lokalizacji na mapie oraz jak mapy przedstawiają rzeczywisty świat 3D w 2 wymiarach | [Wizualizacja danych lokalizacji](./3-transport/lessons/3-visualize-location-data/README.md) |
| 14 | [Transport](./3-transport/README.md) | Geostrefy | Dowiedz się o geostrefach i jak mogą być używane do powiadamiania, gdy pojazdy w łańcuchu dostaw są blisko ich celu | [Geostrefy](./3-transport/lessons/4-geofences/README.md) |
| 15 | [Produkcja](./4-manufacturing/README.md) | Trening detektora jakości owoców | Dowiedz się, jak trenować klasyfikator obrazów w chmurze do wykrywania jakości owoców | [Trening detektora jakości owoców](./4-manufacturing/lessons/1-train-fruit-detector/README.md) |
| 16 | [Produkcja](./4-manufacturing/README.md) | Sprawdzanie jakości owoców z urządzenia IoT | Dowiedz się, jak korzystać z detektora jakości owoców za pomocą urządzenia IoT | [Sprawdzanie jakości owoców z urządzenia IoT](./4-manufacturing/lessons/2-check-fruit-from-device/README.md) |
| 17 | [Produkcja](./4-manufacturing/README.md) | Uruchamianie detektora owoców na krawędzi | Dowiedz się, jak uruchomić detektor owoców na urządzeniu IoT na brzegu sieci | [Uruchamianie detektora owoców na krawędzi](./4-manufacturing/lessons/3-run-fruit-detector-edge/README.md) |
| 18 | [Produkcja](./4-manufacturing/README.md) | Wyzwalanie detekcji jakości owoców z czujnika | Dowiedz się, jak wyzwalać detekcję jakości owoców z użyciem czujnika | [Wyzwalanie detekcji jakości owoców z czujnika](./4-manufacturing/lessons/4-trigger-fruit-detector/README.md) |
| 19 | [Retail](./5-retail/README.md) | Trening detektora zapasów | Naucz się używać detekcji obiektów do trenowania detektora zapasów do liczenia towarów w sklepie | [Trening detektora zapasów](./5-retail/lessons/1-train-stock-detector/README.md) |
| 20 | [Retail](./5-retail/README.md) | Sprawdzanie zapasów z urządzenia IoT | Dowiedz się, jak sprawdzać zapasy za pomocą urządzenia IoT korzystającego z modelu detekcji obiektów | [Sprawdzanie zapasów z urządzenia IoT](./5-retail/lessons/2-check-stock-device/README.md) |
| 21 | [Konsument](./6-consumer/README.md) | Rozpoznawanie mowy z urządzenia IoT | Naucz się rozpoznawać mowę z urządzenia IoT, aby zbudować inteligentny timer | [Rozpoznawanie mowy z urządzenia IoT](./6-consumer/lessons/1-speech-recognition/README.md) |
| 22 | [Konsument](./6-consumer/README.md) | Rozumienie języka | Dowiedz się, jak rozumieć zdania wypowiadane do urządzenia IoT | [Rozumienie języka](./6-consumer/lessons/2-language-understanding/README.md) |
| 23 | [Konsument](./6-consumer/README.md) | Ustawianie timera i podawanie informacji ustnie | Naucz się ustawiać timer na urządzeniu IoT i podawać ustne informacje zwrotne, kiedy timer jest ustawiony i kończy działanie | [Ustawianie timera i podawanie informacji ustnie](./6-consumer/lessons/3-spoken-feedback/README.md) |
| 24 | [Konsument](./6-consumer/README.md) | Obsługa wielu języków | Dowiedz się, jak obsługiwać wiele języków, zarówno w kontekście mówienia do urządzenia, jak i odpowiedzi ze strony twojego inteligentnego timera | [Obsługa wielu języków](./6-consumer/lessons/4-multiple-language-support/README.md) |
## Dostęp offline
Możesz korzystać z tej dokumentacji offline, używając [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Sklonuj to repozytorium, [zainstaluj Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) na swoim lokalnym komputerze, a następnie w katalogu głównym repozytorium wpisz `docsify serve`. Strona będzie dostępna na porcie 3000 na Twoim lokalnym hoście: `localhost:3000`.
Możesz uruchomić tę dokumentację offline korzystając z [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Sklonuj to repozytorium, [zainstaluj Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) na swoim komputerze, a następnie w katalogu głównym tego repozytorium wpisz `docsify serve`. Strona zostanie udostępniona na porcie 3000 lokalnie: `localhost:3000`.
## Quiz
Dziękujemy społeczności za udostępnienie interaktywnego quizu, który sprawdza Twoją wiedzę na temat każdego rozdziału. Sprawdź swoją wiedzę [tutaj](https://ff-quizzes.netlify.app/en/)
Dzięki społeczności za udostępnienie interaktywnego quizu sprawdzającego wiedzę z każdego rozdziału. Możesz sprawdzić swoją wiedzę [tutaj](https://ff-quizzes.netlify.app/en/)
### PDF
Możesz wygenerować PDF z tej zawartości do użytku offline, jeśli jest to potrzebne. Aby to zrobić, upewnij się, że masz zainstalowany [npm](https://docs.npmjs.com/downloading-and-installing-node-js-and-npm) i uruchom poniższe polecenia w katalogu głównym repozytorium:
Możesz wygenerować PDF z tą zawartością do użytku offline, jeśli zajdzie taka potrzeba. Aby to zrobić, upewnij się, że masz [zainstalowany npm](https://docs.npmjs.com/downloading-and-installing-node-js-and-npm) i uruchom następujące polecenia w katalogu głównym tego repozytorium:
```sh
npm i
@ -164,25 +164,25 @@ npm run convert
### Slajdy
Niektóre lekcje mają zestawy slajdów w folderze [slides](../../slides).
Dla niektórych lekcji dostępne są prezentacje w folderze [slides](../../slides).
## Inne programy nauczania
## Inne kursy
Nasz zespół tworzy również inne programy nauczania! Sprawdź:
Nasz zespół tworzy inne kursy! Sprawdź:
<!-- CO-OP TRANSLATOR OTHER COURSES START -->
### LangChain
[](https://aka.ms/langchain4j-for-beginners)
[](https://aka.ms/langchainjs-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin)
[](https://github.com/microsoft/langchain-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin)
### LangChain
[](https://aka.ms/langchain4j-for-beginners)
[](https://aka.ms/langchainjs-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin)
[](https://github.com/microsoft/langchain-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin)
---
### Azure / Edge / MCP / Agenci
### Azure / Edge / MCP / Agenci
[](https://github.com/microsoft/AZD-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[](https://github.com/microsoft/edgeai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[](https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
---
@ -194,12 +194,12 @@ Nasz zespół tworzy również inne programy nauczania! Sprawdź:
---
### Podstawowa nauka
### Podstawy nauki
[](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung)
[](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
@ -208,16 +208,16 @@ Nasz zespół tworzy również inne programy nauczania! Sprawdź:
### Seria Copilot
[](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
<!-- CO-OP TRANSLATOR OTHER COURSES END -->
## Atrybucje obrazów
## Podziękowania za obrazy
Wszystkie informacje o autorach obrazów użytych w tym programie nauczania, gdzie jest to wymagane, znajdują się w [Attributions](./attributions.md).
Wszystkie podziękowania dla obrazów użytych w tym programie nauczania, tam gdzie jest to wymagane, znajdziesz w [Podziękowania](./attributions.md).
---
<!-- CO-OP TRANSLATOR DISCLAIMER START -->
**Zastrzeżenie**:
Niniejszy dokument został przetłumaczony przy użyciu automatycznej usługi tłumaczeniowej AI [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Mimo że dążymy do dokładności, prosimy pamiętać, że tłumaczenia automatyczne mogą zawierać błędy lub nieścisłości. Oryginalny dokument w języku źródłowym powinien być traktowany jako autorytatywne źródło. W przypadku informacji krytycznych zaleca się skorzystanie z profesjonalnego tłumaczenia wykonanego przez człowieka. Nie ponosimy odpowiedzialności za jakiekolwiek nieporozumienia lub błędne interpretacje wynikające z korzystania z niniejszego tłumaczenia.
**Disclaimer**:
Ten dokument został przetłumaczony przy użyciu usługi tłumaczenia AI [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Chociaż dokładamy wszelkich starań, aby zapewnić poprawność, prosimy pamiętać, że automatyczne tłumaczenia mogą zawierać błędy lub nieścisłości. Oryginalny dokument w języku źródłowym powinien być uważany za źródło autorytatywne. W przypadku informacji krytycznych zalecane jest skorzystanie z profesjonalnego tłumaczenia wykonanego przez człowieka. Nie ponosimy odpowiedzialności za wszelkie nieporozumienia lub błędne interpretacje wynikające z korzystania z tego tłumaczenia.
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.
Yapay zeka uygulamaları geliştirme konusunda takıldığınızda veya herhangi bir sorunuz olduğunda. MCP hakkında öğrenenler ve deneyimli geliştiricilerle tartışmalara katılın. Soruların memnuniyetle karşılandığı ve bilginin özgürce paylaşıldığı destekleyici bir topluluktur.
> Bu depo 50'den fazla dil çevirisini içermektedir ve bu, indirme boyutunu önemli ölçüde arttırır. Çeviriler olmadan klonlamak için, seyrek kontrol kullanın:
> Bu depo 50'den fazla dil çevirisini içerir, bu da indirme boyutunu önemli ölçüde artırır. Çeviriler olmadan klonlamak için seyrek kontrol kullanın:
>
> **Bash / macOS / Linux:**
> ```bash
@ -49,113 +49,113 @@ Bu kaynakları kullanmaya başlamak için şu adımları izleyin:
> 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.
> Bu, kursu tamamlamak için ihtiyacınız olan her şeyi çok daha hızlı bir indirme ile sağlar.
<!-- CO-OP TRANSLATOR LANGUAGES TABLE END -->
# IoT Başlangıç Rehberi - Bir Müfredat
# Başlangıç Seviyesi IoT - Bir Müfredat
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.
Microsoft'taki Azure Bulut Savunucuları olarak, IoT temelleri hakkında 12 haftalık, 24 derslik bir müfredat sunmaktan memnuniyet duyuyoruz. Her ders öncesi ve sonrası quizler, dersi tamamlamak için yazılı talimatlar, çözümler, ödevler ve daha fazlasını içerir. Proje tabanlı eğitim yöntemimiz, yeni becerilerin 'kalıcı' olmasını sağlayan kanıtlanmış bir öğrenme yoludur.
Projeler, yiyeceğin tarladan sofraya uzanan yolculuğunu kapsamaktadır. Buna tarım, lojistik, üretim, perakende ve tüketici dahil - IoT cihazları için popüler sanayi alanları.
Projeler, yiyeceğin çiftlikten sofraya olan yolculuğunu kapsamaktadır. Bu; çiftçilik, lojistik, üretim, perakende ve tüketici gibi IoT cihazları için popüler endüstri alanlarını içerir.
> Sketchnote: [Nitya Narasimhan](https://github.com/nitya). Daha büyük bir versiyon için görsele tıklayın.
> Sketchnote [Nitya Narasimhan](https://github.com/nitya) tarafından çizilmiştir. Daha büyük bir versiyon için resme tıklayın.
> 🎥 Proje hakkında bir video için yukarıdaki görsele tıklayın!
> **Öğretmenler**, bu müfredatı nasıl kullanacağınızla ilgili [bazı öneriler](for-teachers.md) ekledik. Kendi derslerinizi oluşturmak isterseniz, bir [ders şablonu](lesson-template/README.md) da sunuyoruz.
> **Öğretmenler**, bu müfredatı nasıl kullanacağınızla ilgili [birkaç öneri](for-teachers.md) ekledik. Kendi derslerinizi oluşturmak istiyorsanız ayrıca bir [ders şablonu](lesson-template/README.md) da sağladık.
> **[Öğrenciler](https://aka.ms/student-page)**, bu müfredatıbireysel 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](https://docs.microsoft.com/users/jimbobbennett/collections/ke2ehd351jopwr?WT.mc_id=academic-17441-jabenn)'i öneririz.
> **[Öğrenciler](https://aka.ms/student-page)**, bu müfredatıkendi başınıza kullanmak için, tüm depoyu fork'layın ve öncesinde quiz, dersin okunması ve diğer etkinliklerin tamamlanması ile devam edin. Çözümleri kopyalamak yerine dersleri anlayarak projeleri oluşturmayı deneyin; ancak çözüm kodları her proje odaklı dersin /solutions klasöründe mevcuttur. Bir diğer yöntem, arkadaşlarınızla bir çalışma grubu oluşturup birlikte içerikleri incelemek olabilir. Daha fazla çalışma için [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/users/jimbobbennett/collections/ke2ehd351jopwr?WT.mc_id=academic-17441-jabenn) öneriyoruz.
Bu kursun video genel bakışına bakmak için, bu videoyu izleyin:
Bu kursun video genel görünümünü izlemek için, bu videoya göz atın:
> 🎥 Proje hakkında bir video için yukarıdaki görsele tıklayın!
## Öğretim Yöntemi
## Pedagoji
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.
Bu müfredatı oluştururken iki pedagojik ilke seçtik: proje tabanlı olması ve sık quizler içermesi. Serinin sonunda öğrenciler, bitki izleme ve sulama sistemi, araç izleyici, yiyecekleri izleyip kontrol eden akıllı fabrika kurulumu ve sesle kontrol edilen pişirme zamanlayıcısı gibi projeler yapacak ve IoT temellerini öğrenecekler; cihaz kodu yazmayı, buluta bağlanmayı, telemetri analizini ve uçta yapay zekanın çalıştırılmasını.
İçeriğin projelerle uyumlu olması, süreci öğrenciler için daha ilgi çekici hale getirir ve kavramların kalıcılığı artırılır.
İçeriğin projelerle uyumlu olması, süreci öğrenciler için daha ilgi çekici hale getirir ve kavramların akılda kalma oranını artırır.
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.
Ayrıca, ders öncesi düşük riskli bir quiz öğrencinin öğrenme niyetini belirlerken, ders sonrası ikinci bir quiz bilgilerin pekişmesini sağlar. Bu müfredat esnek ve eğlenceli olacak şekilde tasarlandı ve tümüyle veya parça parça alınabilir. Projeler ufak başlayıp 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.
Her proje, öğrencilere ve hobiseverlere sunulan gerçek dünya donanımı etrafında şekillenir. Her proje, ilgili proje alanına bakarak gerekli arka plan bilgisini sağlar. Başarılı bir geliştirici olmak için, çözümlediğiniz problemin alanını anlamak yardımcı olur; bu arka plan bilgisi öğrencilere IoT çözümlerini ve öğrenimlerini, bir IoT geliştirici olarak karşılaşabilecekleri gerçek dünya problemlerinin bağlamında düşünme imkanı verir. Öğrenciler, inşa ettikleri çözümlerin 'neden'ini öğrenir ve nihai kullanıcıyı anlar.
## Donanım
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](./hardware.md) Seeed Studio’daki dostlarımızdan tam kit satın alma bağlantıları da dahil bir 'alışveriş listesi' bulabilirsiniz.
Projelerde kullanılacak IoT donanımı için kişisel tercihe, programlama dili bilgisine veya tercihlerine, öğrenme hedeflerine ve kullanılabilirliğe bağlı olarak iki donanım seçeneğimiz var. Ayrıca, donanıma erişimi olmayanlar veya satın almadan önce daha fazla bilgi edinmek isteyenler için 'sanal donanım' sürümünü sağladık. Daha fazlasını okuyabilir ve Seeed Studio’daki arkadaşlarımızdan tam set satın alım bağlantılarını içeren 'alışveriş listesi'ni [donanım sayfasında](./hardware.md) bulabilirsiniz.
> 💁 [Davranış Kuralları](CODE_OF_CONDUCT.md), [Katkıda Bulunma](CONTRIBUTING.md) ve [Çeviri](TRANSLATIONS.md) yönergelerimizi bulun. Yapıcı geri bildirimlerinizi memnuniyetle karşılıyoruz!
> 💁 [Davranış Kurallarımızı](CODE_OF_CONDUCT.md), [Katkıda Bulunma](CONTRIBUTING.md) ve [Çeviri](..) rehberlerimizi bulun. Yapıcı geri bildiriminizi memnuniyetle karşılıyoruz!
>
> 🔧 Sorun mu yaşıyorsunuz? Ortak problemler için çözüm önerilerini görmek üzere [Sorun Giderme Rehberi](TROUBLESHOOTING.md)’mize göz atın.
> 🔧 Sorun mu yaşıyorsunuz? Yaygın sorunların çözümleri için [Sorun Giderme Rehberi](TROUBLESHOOTING.md) sayfamıza göz atın.
## Her ders şunları içerir:
- skeç notu
- isteğe bağlıdestekleyici video
- dersten önce ısınma testi
- çizim notu
- isteğe bağlı ek video
- ders öncesiısınma testi
- yazılı ders
- proje tabanlı derslerde, projeyi adım adım nasıl inşa edeceğinize dair rehberler
- proje tabanlı dersler için, projeyi nasıl yapacağınıza dair adım adım rehberler
- bilgi kontrolü
- bir meydan okuma
- destekleyici okumalar
- ödev
- [dersten sonra quiz](https://ff-quizzes.netlify.app/en/)
- ek okumalar
- görev
- [ders sonrası test](https://ff-quizzes.netlify.app/en/)
> **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.
> **Testler hakkında not:** Tüm testler quiz-app klasöründe toplanmıştır, toplamda üç sorudan oluşan 48 test vardır. Derslerin içinde bağlantılar verilmiştir ancak quiz uygulamasını yerel olarak çalıştırabilir veya Azure’a dağıtabilirsiniz; quiz-app klasöründeki talimatları izleyin. Testler kademeli olarak yerelleştirilmektedir.
## Dersler
| | Proje Adı | Öğretilen Kavramlar | Öğrenme Hedefleri | Bağlantılı Ders |
| 01 | [Başlarken](./1-getting-started/README.md) | 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](./1-getting-started/lessons/1-introduction-to-iot/README.md) |
| 02 | [Başlarken](./1-getting-started/README.md) | IoT’ye Daha Derin Bakış | Bir IoT sisteminin bileşenleri, mikrodenetleyiciler ve tek kartlı bilgisayarlar hakkında daha fazla bilgi alın | [IoT’ye Daha Derin Bakış](./1-getting-started/lessons/2-deeper-dive/README.md) |
| 03 | [Başlarken](./1-getting-started/README.md) | 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](./1-getting-started/lessons/3-sensors-and-actuators/README.md) |
| 04 | [Başlarken](./1-getting-started/README.md) | Cihazınızı İnternete Bağlama | Bir IoT cihazını internete nasıl bağlayabileceğinizi öğrenin, gece lambanızı bir MQTT sunucusuna bağlayarak mesaj gönderip alın | [Cihazınızı İnternete Bağlama](./1-getting-started/lessons/4-connect-internet/README.md) |
| 05 | [Çiftlik](./2-farm/README.md) | Bitki büyümesini tahmin etme | Bir IoT cihazı tarafından yakalanan sıcaklık verisi kullanarak bitki büyümesini tahmin etmeyi öğrenin | [Bitki büyümesini tahmin etme](./2-farm/lessons/1-predict-plant-growth/README.md) |
| 06 | [Çiftlik](./2-farm/README.md) | Toprak nemini algılama | Toprak nemini nasıl algılanacağını ve toprak nem sensörünü nasıl kalibre edeceğinizi öğrenin| [Toprak nemini algılama](./2-farm/lessons/2-detect-soil-moisture/README.md) |
| 07 | [Çiftlik](./2-farm/README.md) | Otomatik bitki sulama | Bir röle ve MQTT kullanarak sulamayı nasıl otomatikleştirip zamanlayacağınızı öğrenin | [Otomatik bitki sulama](./2-farm/lessons/3-automated-plant-watering/README.md) |
| 08 | [Çiftlik](./2-farm/README.md) | 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](./2-farm/lessons/4-migrate-your-plant-to-the-cloud/README.md) |
| 09 | [Çiftlik](./2-farm/README.md) | Uygulama mantığınızı buluta taşıma | IoT mesajlarına yanıt veren uygulama mantığını bulutta nasıl yazabileceğinizi öğrenin | [Uygulama mantığınızı buluta taşıma](./2-farm/lessons/5-migrate-application-to-the-cloud/README.md) |
| 10 | [Çiftlik](./2-farm/README.md) | Bitkinizi güvende tutma | IoT güvenliği hakkında bilgi edinin ve bitkinizi anahtarlar ve sertifikalarla nasıl güvende tutacağınızı öğrenin | [Bitkinizi güvende tutma](./2-farm/lessons/6-keep-your-plant-secure/README.md) |
| 11 | [Taşımacılık](./3-transport/README.md) | Konum takibi | IoT cihazları için GPS konum takibi hakkında bilgi alın | [Konum takibi](./3-transport/lessons/1-location-tracking/README.md) |
| 12 | [Taşımacılık](./3-transport/README.md) | Konum verisi depolama | Daha sonra görselleştirmek veya analiz etmek için IoT verilerini nasıl depolayacağınızı öğrenin | [Konum verisi depolama](./3-transport/lessons/2-store-location-data/README.md) |
| 13 | [Taşımacılık](./3-transport/README.md) | 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](./3-transport/lessons/3-visualize-location-data/README.md) |
| 14 | [Taşımacılık](./3-transport/README.md) | Coğrafi sınırlar | Coğrafi sınırlar hakkında bilgi edinin ve tedarik zincirindeki araçlar hedeflerine yaklaştığında nasıl uyarı verilebileceğini öğrenin| [Coğrafi sınırlar](./3-transport/lessons/4-geofences/README.md) |
| 15 | [İmalat](./4-manufacturing/README.md) | Meyve kalite detektörü eğitme | Bulutta meyve kalitesini algılayacak bir görüntü sınıflandırıcı eğitimi hakkında bilgi edinin | [Meyve kalite detektörü eğitme](./4-manufacturing/lessons/1-train-fruit-detector/README.md) |
| 16 | [İmalat](./4-manufacturing/README.md) | IoT cihazından meyve kalitesini kontrol etme | IoT cihazınızdan meyve kalite detektörünüzü nasıl kullanacağınızı öğrenin | [IoT cihazından meyve kalitesini kontrol etme](./4-manufacturing/lessons/2-check-fruit-from-device/README.md) |
| 17 | [İmalat](./4-manufacturing/README.md) | Meyve detektörünü kenarda çalıştırma | Meyve detektörünüzü edge’de, yani bir IoT cihazında nasıl çalıştıracağınızı öğrenin | [Meyve detektörünü kenarda çalıştırma](./4-manufacturing/lessons/3-run-fruit-detector-edge/README.md) |
| 18 | [İmalat](./4-manufacturing/README.md) | Bir sensörden meyve kalite algılamasını tetikleme | Bir sensörden meyve kalite algılamasını nasıl tetikleyeceğinizi öğrenin | [Bir sensörden meyve kalite algılamasını tetikleme](./4-manufacturing/lessons/4-trigger-fruit-detector/README.md) |
| 19 | [Perakende](./5-retail/README.md) | Stok detektörü eğitme | Bir mağazadaki stoğu saymak için nesne tanımayı kullanarak stok detektörü eğitme yollarını öğrenin | [Stok detektörü eğitme](./5-retail/lessons/1-train-stock-detector/README.md) |
| 22 | [Tüketici](./6-consumer/README.md) | Dili anlama | IoT cihazına söylenen cümleleri nasıl anlayacağınızı öğrenin | [Dili anlama](./6-consumer/lessons/2-language-understanding/README.md) |
| 23 | [Tüketici](./6-consumer/README.md) | 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](./6-consumer/lessons/3-spoken-feedback/README.md) |
| 24 | [Tüketici](./6-consumer/README.md) | Çoklu dilleri destekleme | Hem IoT cihazına birden fazla dilde konuşabilme hem de akıllı zamanlayıcınızdan verilen cevaplarda çoklu dil desteğini öğrenin | [Çoklu dilleri destekleme](./6-consumer/lessons/4-multiple-language-support/README.md) |
| | Proje Adı| Öğretilen Kavramlar | Öğrenme Hedefleri | Bağlı Ders |
| 01 | [Başlangıç](./1-getting-started/README.md) | IoT'ye Giriş | İlk IoT cihazınızı kurarken IoT'nin temel prensiplerini ve sensörler ile bulut hizmetleri gibi IoT çözümlerinin temel yapı taşlarını öğrenin | [IoT'ye Giriş](./1-getting-started/lessons/1-introduction-to-iot/README.md) |
| 02 | [Başlangıç](./1-getting-started/README.md) | IoT'ye Daha Derin Bakış | Bir IoT sisteminin bileşenleri, mikrodenetleyiciler ve tek kart bilgisayarlar hakkında daha fazla bilgi edinin | [IoT'ye Daha Derin Bakış](./1-getting-started/lessons/2-deeper-dive/README.md) |
| 03 | [Başlangıç](./1-getting-started/README.md) | Sensörler ve aktüatörlerle fiziksel dünya ile etkileşim | Fiziksel dünyadan veri toplamak için sensörler ve geri bildirim göndermek için aktüatörler hakkında bilgi edinin ve bir gece lambası yaparken uygulayın | [Sensörler ve aktüatörlerle fiziksel dünya ile etkileşim](./1-getting-started/lessons/3-sensors-and-actuators/README.md) |
| 04 | [Başlangıç](./1-getting-started/README.md) | Cihazınızı İnternete Bağlayın | Gece lambanızı bir MQTT aracısına bağlayarak IoT cihazınızı İnternete mesaj gönderip alacak şekilde nasıl bağlayacağınızı öğrenin | [Cihazınızı İnternete Bağlayın](./1-getting-started/lessons/4-connect-internet/README.md) |
| 05 | [Çiftlik](./2-farm/README.md) | Bitki büyümesini tahmin etme | IoT cihazınızla yakalanan sıcaklık verilerini kullanarak bitki büyümesini nasıl tahmin edeceğinizi öğrenin | [Bitki büyümesini tahmin etme](./2-farm/lessons/1-predict-plant-growth/README.md) |
| 06 | [Çiftlik](./2-farm/README.md) | Toprak nemini algılama | Toprak nemini nasıl algılayacağınızı ve bir toprak nem sensörünü nasıl kalibre edeceğinizi öğrenin | [Toprak nemini algılama](./2-farm/lessons/2-detect-soil-moisture/README.md) |
| 07 | [Çiftlik](./2-farm/README.md) | Otomatik bitki sulama | Röle ve MQTT kullanarak sulamayı nasıl otomatikleştireceğinizi ve zamanlayacağınızı öğrenin | [Otomatik bitki sulama](./2-farm/lessons/3-automated-plant-watering/README.md) |
| 08 | [Çiftlik](./2-farm/README.md) | Bitkinizi buluta taşıma | Bulut ve bulutta barındırılan IoT hizmetleri hakkında bilgi edinin ve bitkinizi bir genel MQTT aracısı yerine bunlardan birine nasıl bağlayacağınızı öğrenin | [Bitkinizi buluta taşıma](./2-farm/lessons/4-migrate-your-plant-to-the-cloud/README.md) |
| 09 | [Çiftlik](./2-farm/README.md) | Uygulama mantığınızı buluta taşıma| IoT mesajlarına yanıt veren uygulama mantığını bulutta nasıl yazabileceğinizi öğrenin | [Uygulama mantığınızı buluta taşıma](./2-farm/lessons/5-migrate-application-to-the-cloud/README.md) |
| 10 | [Çiftlik](./2-farm/README.md) | Bitkinizi güvende tutma | IoT güvenliği ve anahtarlar ile sertifikalar kullanarak bitkinizi nasıl güvende tutabileceğinizi öğrenin | [Bitkinizi güvende tutma](./2-farm/lessons/6-keep-your-plant-secure/README.md) |
| 11 | [Ulaşım](./3-transport/README.md) | Konum takibi | IoT cihazları için GPS konum takibi hakkında bilgi edinin | [Konum takibi](./3-transport/lessons/1-location-tracking/README.md) |
| 12 | [Ulaşım](./3-transport/README.md) | Konum verilerini saklama | Daha sonra görselleştirmek veya analiz etmek üzere IoT verilerini nasıl depolayacağınızı öğrenin | [Konum verilerini saklama](./3-transport/lessons/2-store-location-data/README.md) |
| 13 | [Ulaşım](./3-transport/README.md) | Konum verilerini görselleştirme | Konum verilerini harita üzerinde nasıl görselleştireceğinizi ve haritaların gerçek 3B dünyayı 2 boyutlu olarak nasıl temsil ettiğini öğrenin | [Konum verilerini görselleştirme](./3-transport/lessons/3-visualize-location-data/README.md) |
| 14 | [Ulaşım](./3-transport/README.md) | Coğrafi sınırlar | Coğrafi sınırlar (geofences) hakkında bilgi edinin ve tedarik zincirindeki araçların hedeflerine yaklaştığında nasıl uyarı verebileceğinizi öğrenin | [Coğrafi sınırlar](./3-transport/lessons/4-geofences/README.md) |
| 15 | [Üretim](./4-manufacturing/README.md) | Meyve kalite detektörü eğitimi | Bulutta meyve kalitesini algılayan bir görüntü sınıflandırıcı eğitimi hakkında bilgi edinin | [Meyve kalite detektörü eğitimi](./4-manufacturing/lessons/1-train-fruit-detector/README.md) |
| 16 | [Üretim](./4-manufacturing/README.md) | IoT cihazından meyve kalitesini kontrol etme | IoT cihazınız üzerinden meyve kalite detektörünüzü nasıl kullanacağınızı öğrenin | [IoT cihazından meyve kalitesini kontrol etme](./4-manufacturing/lessons/2-check-fruit-from-device/README.md) |
| 17 | [Üretim](./4-manufacturing/README.md) | Meyve detektörünüzü uçta çalıştırma | Meyve detektörünüzü uçtaki IoT cihazında nasıl çalıştıracağınızı öğrenin | [Meyve detektörünüzü uçta çalıştırma](./4-manufacturing/lessons/3-run-fruit-detector-edge/README.md) |
| 18 | [Üretim](./4-manufacturing/README.md) | Sensörden meyve kalitesi algılamasını tetikleme | Sensörden meyve kalitesi algılamasını tetikleme hakkında bilgi edinin | [Sensörden meyve kalitesi algılamasını tetikleme](./4-manufacturing/lessons/4-trigger-fruit-detector/README.md) |
| 19 | [Perakende](./5-retail/README.md) | Stok detektörü eğitimi | Bir mağazadaki stok miktarını saymak için nesne algılama kullanarak stok detektörü eğitimi nasıl yapılır öğrenin | [Stok detektörü eğitimi](./5-retail/lessons/1-train-stock-detector/README.md) |
| 20 | [Perakende](./5-retail/README.md) | IoT cihazından stok kontrolü | Nesne algılama modeli kullanarak IoT cihazı üzerinden stok kontrolü nasıl yapılır öğrenin | [IoT cihazından stok kontrolü](./5-retail/lessons/2-check-stock-device/README.md) |
| 22 | [Tüketici](./6-consumer/README.md) | Dil anlama | Bir IoT cihazına söylenen cümleleri anlama hakkında bilgi edinin | [Dil anlama](./6-consumer/lessons/2-language-understanding/README.md) |
| 23 | [Tüketici](./6-consumer/README.md) | Zamanlayıcı kurma ve sözlü geri bildirim verme | Bir IoT cihazında zamanlayıcı kurmayı ve zamanlayıcı ayarlandığında ve bittiğinde sözlü geri bildirim vermeyi öğrenin | [Zamanlayıcı kurma ve sözlü geri bildirim verme](./6-consumer/lessons/3-spoken-feedback/README.md) |
| 24 | [Tüketici](./6-consumer/README.md) | Birden çok dili destekleme | Hem konuşulan hem de zamanlayıcınızın verdiği yanıtların birden fazla dili desteklemesini öğrenin | [Birden çok dili destekleme](./6-consumer/lessons/4-multiple-language-support/README.md) |
## Çevrimdışı erişim
Bu dokümantasyonu çevrimdışı olarak [Docsify](https://docsify.js.org/#/) kullanarak çalıştırabilirsiniz. Bu depoyu çatallayın, yerel makinenize [Docsify kurun](https://docsify.js.org/#/quickstart) ve ardından bu deponun kök klasöründe `docsify serve` yazın. Web sitesi localhost: `localhost:3000` portunda çalışacaktır.
Bu dokümantasyonu [Docsify](https://docsify.js.org/#/) kullanarak çevrimdışı çalıştırabilirsiniz. Bu depoyu çatallayın, yerel makinenize [Docsify'ı yükleyin](https://docsify.js.org/#/quickstart) ve ardından bu deponun kök klasöründe `docsify serve` yazın. Web sitesi localhost’ta 3000 portunda servis edilecektir: `localhost:3000`.
## Quiz
Topluluk sayesinde her bölüm hakkında bilginizi test eden interaktif quizler barındırılmaktadır. Bilginizi [burada](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) test edin.
Her bölümdeki bilginizi test eden etkileşimli quiz’i barındıran topluluğa teşekkür ederiz. Bilginizi [buradan](https://ff-quizzes.netlify.app/en/) test edebilirsiniz.
### PDF
Gerekirse bu içeriğin bir PDF’sini çevrimdışı erişim için üretebilirsiniz. Bunu yapmak için [npm yüklü olduğundan](https://docs.npmjs.com/downloading-and-installing-node-js-and-npm) emin olun ve bu deponun kök klasöründe şu komutları çalıştırın:
İsterseniz bu içeriğin çevrimdışı erişim için PDF’sini oluşturabilirsiniz. Bunu yapmak için [npm yüklü](https://docs.npmjs.com/downloading-and-installing-node-js-and-npm) olduğundan emin olun ve bu deponun kök klasöründe aşağıdaki komutları çalıştırın:
```sh
npm i
@ -164,22 +164,21 @@ npm run convert
### Slaytlar
Bazı dersler için slayt desteleri [slides](../../slides) klasöründe bulunmaktadır.
Bazı dersler için [slides](../../slides) klasöründe slayt sunumları bulunmaktadır.
[](https://aka.ms/langchain4j-for-beginners)
[](https://aka.ms/langchainjs-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin)
[](https://github.com/microsoft/langchain-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin)
[](https://github.com/microsoft/AZD-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[](https://github.com/microsoft/edgeai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[](https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
[](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
@ -213,11 +212,11 @@ Ekibimiz diğer müfredatlar da üretiyor! Göz atın:
## Görsel atıfları
Bu müfredatta kullanılan tüm görseller için gerekli gördüğünüzde atıfları [Atıflar](./attributions.md) sayfasında bulabilirsiniz.
Bu müfredatta kullanılan görseller için gereken atıfları [Atıflar](./attributions.md) dosyasında bulabilirsiniz.
---
<!-- CO-OP TRANSLATOR DISCLAIMER START -->
**Feragatname**:
Bu belge, AI çeviri servisi [Co-op Translator](https://github.com/Azure/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.
Bu belge, AI çeviri servisi [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) kullanılarak çevrilmiştir. Doğruluk için çaba gösterilse de, otomatik çevirilerin hatalar veya yanlışlıklar içerebileceğini lütfen unutmayın. Orijinal belge, kendi ana dilinde, otoriter kaynak olarak kabul edilmelidir. Kritik bilgiler için profesyonel insan çevirisi önerilir. Bu çevirinin kullanımı nedeniyle oluşabilecek yanlış anlamalar veya yanlış yorumlamalardan sorumlu değiliz.
localizeflow[bot]
3 weeks ago