IoT-For-Beginners/translations/hu

Csatlakozz az Azure AI Foundry közösséghez

Ha elakadnál, vagy kérdéseid lennének az AI alkalmazások építésével kapcsolatban, csatlakozz más tanulókhoz és tapasztalt fejlesztőkhöz MCP témájú beszélgetésekben. Ez egy támogató közösség, ahol szívesen fogadják a kérdéseket, és a tudás szabadon megosztható.

Ha termékekkel kapcsolatos visszajelzésed van, vagy hibát tapasztalsz az építés során, látogass el ide:

Kezdd el az erőforrások használatát az alábbi lépésekkel:

1. Forkold a repót: Kattints
2. Clone-old a repót: git clone https://github.com/microsoft/IoT-For-Beginners.git
3. Csatlakozz a Microsoft Foundry Discordhoz, és találkozz szakértőkkel és fejlesztőkkel

🌐 Többnyelvű támogatás

Támogatott GitHub Action által (Automatikus és mindig naprakész)

Arab | Bengáli | Bolgár | Burmai (Mianmar) | Kínai (Egyszerűsített) | Kínai (Hagyományos, Hongkong) | Kínai (Hagyományos, Makaó) | Kínai (Hagyományos, Tajvan) | Horvát | Cseh | Dán | Holland | Észt | Finn | Francia | Német | Görög | Héber | Hindi | Magyar | Indonéz | Olasz | Japán | Koreai | Litván | Maláj | Maráthi | Nepáli | Nigériai pidgin | Norvég | Perzsa (Fárszi) | Lengyel | Portugál (Brazília) | Portugál (Portugália) | Pandzsábi (Gurmukhi) | Román | Orosz | Szerb (Cirill) | Szlovák | Szlovén | Spanyol | Szuahéli | Svéd | Tagalog (Filippínó) | Tamil | Thai | Török | Ukrán | Urdu | Vietnámi

IoT kezdőknek - Tananyag

Az Azure Cloud Advocates csapata a Microsoftnál örömmel kínál egy 12 hetes, 24 leckéből álló tananyagot, amely az IoT alapjairól szól. Minden lecke tartalmaz előzetes és utólagos kvízeket, írásos útmutatót a lecke elvégzéséhez, megoldást, feladatot és még sok mást. Projektalapú pedagógiánk lehetővé teszi, hogy tanulás közben építs, ami bizonyítottan segíti az új készségek elsajátítását.

A projektek az élelmiszer útját követik a termeléstől az asztalig. Ez magában foglalja a mezőgazdaságot, a logisztikát, a gyártást, a kiskereskedelmet és a fogyasztót - mind népszerű iparági területek az IoT eszközök számára.

Sketchnote készítette: Nitya Narasimhan. Kattints a képre a nagyobb verzióért.

Szívből köszönjük szerzőinknek Jen Fox, Jen Looper, Jim Bennett, és sketchnote művészünknek Nitya Narasimhan.

Köszönet illeti továbbá a Microsoft Learn Student Ambassadors csapatát, akik átnézték és lefordították ezt a tananyagot - 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, és Zina Kamel.

Ismerd meg a csapatot!

Gif készítette: Mohit Jaisal

🎥 Kattints a fenti képre a projektről szóló videóért!

Tanárok, néhány javaslatot is mellékeltünk, hogyan használhatjátok ezt a tananyagot. Ha saját leckéket szeretnétek készíteni, egy lecke sablont is mellékeltünk.

Diákok, ha önállóan szeretnétek használni ezt a tananyagot, forkoljátok az egész repót, és végezzétek el a gyakorlatokat önállóan, kezdve egy előzetes kvízzel, majd olvassátok el az előadást, és végezzétek el a többi tevékenységet. Próbáljátok meg a projekteket úgy létrehozni, hogy megértitek a leckéket, ahelyett hogy lemásolnátok a megoldás kódját; azonban az a kód elérhető a /solutions mappákban minden projektalapú leckében. Egy másik ötlet lehet, hogy tanulócsoportot alakítotok barátokkal, és együtt haladtok a tartalommal. További tanulmányokhoz ajánljuk a Microsoft Learn platformot.

A tanfolyam videós áttekintéséhez nézd meg ezt a videót:

🎥 Kattints a fenti képre a projektről szóló videóért!

Pedagógia

Két pedagógiai alapelvet választottunk a tananyag összeállításakor: biztosítani, hogy projektalapú legyen, és hogy gyakori kvízeket tartalmazzon. A sorozat végére a diákok építenek egy növényfigyelő és öntözőrendszert, egy járműkövetőt, egy okos gyárat az élelmiszerek nyomon követésére és ellenőrzésére, valamint egy hangvezérelt főzési időzítőt, és megtanulják az IoT alapjait, beleértve az eszközkód írását, a felhőhöz való csatlakozást, a telemetria elemzését és az AI futtatását az edge-en.

A projektekhez igazított tartalom biztosításával a folyamat érdekesebbé válik a diákok számára, és a fogalmak megértése is fokozódik.

Ezenkívül egy alacsony tétű kvíz az óra előtt a diákot a téma tanulására irányítja, míg egy második kvíz az óra után tovább erősíti a megértést. Ez a tananyag rugalmas és szórakoztató, és egészében vagy részben is elvégezhető. A projektek kicsiben kezdődnek, és a 12 hetes ciklus végére egyre összetettebbé válnak.

Minden projekt valós hardverre épül, amely elérhető a diákok és hobbi fejlesztők számára. Minden projekt a konkrét projekt domainjét vizsgálja, releváns háttérismereteket nyújtva. Ahhoz, hogy sikeres fejlesztővé válj, segít megérteni azt a területet, amelyben problémákat oldasz meg. Ez a háttérismeret lehetővé teszi a diákok számára, hogy IoT megoldásaikat és tanulmányaikat a valós problémák kontextusában gondolják át, amelyeket IoT fejlesztőként megoldhatnak. A diákok megtanulják a megoldások "miértjét", és értékelik a végfelhasználót.

Hardver

Két IoT hardver választási lehetőségünk van a projektekhez, személyes preferenciák, programozási nyelv ismeretek vagy preferenciák, tanulási célok és elérhetőség alapján. Virtuális hardver verziót is biztosítottunk azok számára, akik nem férnek hozzá hardverhez, vagy többet szeretnének tanulni, mielőtt vásárlás mellett döntenének. További információt és "bevásárlólistát" a hardver oldalon találhatsz, beleértve a teljes készletek vásárlására vonatkozó linkeket barátainktól a Seeed Studio-nál.

💁 Találd meg a Magatartási kódexünket, Hozzájárulási, és Fordítási irányelveinket. Szívesen fogadjuk az építő jellegű visszajelzéseidet!

Minden lecke tartalmaz:

• sketchnote
• opcionális kiegészítő videó
• előzetes bemelegítő kvíz
• írásos lecke
• projektalapú leckék esetén lépésről lépésre útmutató a projekt elkészítéséhez
• tudásellenőrzések
• kihívás
• kiegészítő olvasmány
• feladat
• utólagos kvíz

Megjegyzés a kvízekről: Minden kvíz a quiz-app mappában található, összesen 48 darab, mindegyik három kérdésből áll. A leckékből elérhetők, de a kvíz alkalmazás helyileg futtatható vagy Azure-ra telepíthető; kövesd az quiz-app mappában található utasításokat. Folyamatosan lokalizáljuk őket.

Leckék

	Projekt neve	Tanított fogalmak	Tanulási célok	Kapcsolódó lecke
01	Első lépések	Bevezetés az IoT világába	Ismerd meg az IoT alapelveit és az IoT megoldások alapvető építőelemeit, mint például az érzékelők és felhőszolgáltatások, miközben beállítod az első IoT eszközödet	Bevezetés az IoT világába
02	Első lépések	Mélyebb betekintés az IoT világába	Tudj meg többet az IoT rendszer összetevőiről, valamint a mikrokontrollerekről és az egykártyás számítógépekről	Mélyebb betekintés az IoT világába
03	Első lépések	Érzékelők és aktuátorok segítségével lépj kapcsolatba a fizikai világgal	Ismerd meg, hogyan gyűjthetsz adatokat a fizikai világból érzékelők segítségével, és hogyan küldhetsz visszajelzést aktuátorokkal, miközben egy éjjeli fényt építesz	Érzékelők és aktuátorok segítségével lépj kapcsolatba a fizikai világgal
04	Első lépések	Kapcsold az eszközödet az internetre	Ismerd meg, hogyan csatlakoztathatsz egy IoT eszközt az internetre, hogy üzeneteket küldj és fogadj, miközben az éjjeli fényedet egy MQTT brokerhez csatlakoztatod	Kapcsold az eszközödet az internetre
05	Farm	Növekedés előrejelzése	Ismerd meg, hogyan lehet előre jelezni a növények növekedését az IoT eszköz által gyűjtött hőmérsékleti adatok segítségével	Növekedés előrejelzése
06	Farm	Talajnedvesség érzékelése	Ismerd meg, hogyan lehet érzékelni a talajnedvességet és kalibrálni egy talajnedvesség-érzékelőt	Talajnedvesség érzékelése
07	Farm	Automatikus növényöntözés	Ismerd meg, hogyan lehet automatizálni és időzíteni az öntözést egy relé és MQTT segítségével	Automatikus növényöntözés
08	Farm	Növényed áthelyezése a felhőbe	Ismerd meg a felhőt és a felhőben hosztolt IoT szolgáltatásokat, valamint azt, hogyan csatlakoztathatod növényedet ezekhez egy nyilvános MQTT broker helyett	Növényed áthelyezése a felhőbe
09	Farm	Alkalmazás logikájának áthelyezése a felhőbe	Ismerd meg, hogyan írhatod meg az alkalmazás logikáját a felhőben, amely IoT üzenetekre reagál	Alkalmazás logikájának áthelyezése a felhőbe
10	Farm	Növényed biztonságának megőrzése	Ismerd meg az IoT biztonságot, és hogyan őrizheted meg növényed biztonságát kulcsok és tanúsítványok segítségével	Növényed biztonságának megőrzése
11	Szállítás	Helymeghatározás	Ismerd meg az IoT eszközök GPS helymeghatározását	Helymeghatározás
12	Szállítás	Helyadatok tárolása	Ismerd meg, hogyan tárolhatod az IoT adatokat későbbi vizualizáció vagy elemzés céljából	Helyadatok tárolása
13	Szállítás	Helyadatok vizualizálása	Ismerd meg, hogyan lehet helyadatokat térképen megjeleníteni, és hogyan ábrázolják a térképek a valós 3D világot 2D-ben	Helyadatok vizualizálása
14	Szállítás	Geokerítések	Ismerd meg a geokerítéseket, és hogyan használhatók arra, hogy értesítést küldjenek, amikor az ellátási láncban lévő járművek közel vannak a célállomásukhoz	Geokerítések
15	Gyártás	Gyümölcsminőség-érzékelő betanítása	Ismerd meg, hogyan lehet a felhőben képosztályozót betanítani a gyümölcsminőség érzékelésére	Gyümölcsminőség-érzékelő betanítása
16	Gyártás	Gyümölcsminőség ellenőrzése IoT eszközről	Ismerd meg, hogyan használhatod a gyümölcsminőség-érzékelőt IoT eszközről	Gyümölcsminőség ellenőrzése IoT eszközről
17	Gyártás	Gyümölcsérzékelő futtatása az edge-en	Ismerd meg, hogyan futtathatod a gyümölcsérzékelőt egy IoT eszközön az edge-en	Gyümölcsérzékelő futtatása az edge-en
18	Gyártás	Gyümölcsminőség-érzékelés indítása érzékelőről	Ismerd meg, hogyan indíthatod el a gyümölcsminőség-érzékelést egy érzékelőről	Gyümölcsminőség-érzékelés indítása érzékelőről
19	Kiskereskedelem	Készletérzékelő betanítása	Ismerd meg, hogyan használhatod az objektumérzékelést készletérzékelő betanítására, hogy megszámold a készletet egy boltban	Készletérzékelő betanítása
20	Kiskereskedelem	Készlet ellenőrzése IoT eszközről	Ismerd meg, hogyan ellenőrizheted a készletet IoT eszközről egy objektumérzékelő modell segítségével	Készlet ellenőrzése IoT eszközről
21	Fogyasztó	Beszédfelismerés IoT eszközzel	Ismerd meg, hogyan lehet beszédet felismerni IoT eszközről egy okos időzítő építéséhez	Beszédfelismerés IoT eszközzel
22	Fogyasztó	Nyelv megértése	Ismerd meg, hogyan lehet megérteni az IoT eszköznek mondott mondatokat	Nyelv megértése
23	Fogyasztó	Időzítő beállítása és beszédes visszajelzés	Ismerd meg, hogyan állíthatsz be időzítőt IoT eszközön, és hogyan adhatsz beszédes visszajelzést arról, mikor van beállítva az időzítő és mikor ér véget	Időzítő beállítása és beszédes visszajelzés
24	Fogyasztó	Több nyelv támogatása	Ismerd meg, hogyan támogathatsz több nyelvet, mind az IoT eszköznek mondott szövegek, mind az okos időzítő válaszai esetében	Több nyelv támogatása

Offline hozzáférés

Ezt a dokumentációt offline is futtathatod a Docsify segítségével. Forkold ezt a repót, telepítsd a Docsify-t a helyi gépedre, majd a repó gyökérmappájában írd be: docsify serve. A weboldal a localhost 3000-es portján lesz elérhető: localhost:3000.

Kvíz

Köszönjük a közösségnek, hogy hosztolja az interaktív kvízt, amely teszteli a tudásodat az egyes fejezetekről. Tudásodat itt tesztelheted

PDF

PDF-et is generálhatsz erről a tartalomról offline hozzáféréshez, ha szükséges. Ehhez győződj meg róla, hogy npm telepítve van, majd futtasd az alábbi parancsokat a repó gyökérmappájában:

npm i
npm run convert

Diák

Néhány leckéhez diák is elérhetők a slides mappában.

Egyéb tananyagok

Csapatunk más tananyagokat is készít! Nézd meg:

Azure / Edge / MCP / Ügynökök

---

Generatív AI sorozat

---

Alapvető tananyagok

---

Copilot sorozat

Képek forrásmegjelölése

A tananyagban használt képek forrásmegjelöléseit, ahol szükséges, megtalálhatod az Attributions fájlban.

---

Felelősség kizárása:
Ezt a dokumentumot az Co-op Translator AI fordítási szolgáltatás segítségével fordították le. Bár törekszünk a pontosságra, kérjük, vegye figyelembe, hogy az automatikus fordítások hibákat vagy pontatlanságokat tartalmazhatnak. Az eredeti dokumentum az eredeti nyelvén tekintendő hiteles forrásnak. Kritikus információk esetén javasolt professzionális emberi fordítást igénybe venni. Nem vállalunk felelősséget a fordítás használatából eredő félreértésekért vagy téves értelmezésekért.