IoT-For-Beginners/translations/ro

Alătură-te Comunității Azure AI Foundry

Dacă întâmpini dificultăți sau ai întrebări despre construirea aplicațiilor AI, alătură-te altor cursanți și dezvoltatori experimentați în discuții despre MCP. Este o comunitate de sprijin unde întrebările sunt binevenite și cunoștințele sunt împărtășite liber.

Dacă ai feedback despre produs sau întâmpini erori în timpul construirii, vizitează:

Urmează acești pași pentru a începe să folosești aceste resurse:

1. Forkează Repozitoriul: Click
2. Clonează Repozitoriul: git clone https://github.com/microsoft/IoT-For-Beginners.git
3. Alătură-te Discordului Microsoft Foundry și întâlnește experți și alți dezvoltatori

🌐 Suport Multi-Limbă

Suportat prin GitHub Action (Automat & Mereu Actualizat)

Arabic | Bengali | Bulgarian | Burmese (Myanmar) | Chinese (Simplified) | Chinese (Traditional, Hong Kong) | Chinese (Traditional, Macau) | Chinese (Traditional, Taiwan) | Croatian | Czech | Danish | Dutch | Estonian | Finnish | French | German | Greek | Hebrew | Hindi | Hungarian | Indonesian | Italian | Japanese | Korean | Lithuanian | Malay | Marathi | Nepali | Nigerian Pidgin | Norwegian | Persian (Farsi) | Polish | Portuguese (Brazil) | Portuguese (Portugal) | Punjabi (Gurmukhi) | Romanian | Russian | Serbian (Cyrillic) | Slovak | Slovenian | Spanish | Swahili | Swedish | Tagalog (Filipino) | Tamil | Thai | Turkish | Ukrainian | Urdu | Vietnamese

IoT pentru Începători - Un Curriculum

Advocații Cloud Azure de la Microsoft sunt încântați să ofere un curriculum de 12 săptămâni, cu 24 de lecții despre bazele IoT. Fiecare lecție include teste înainte și după lecție, instrucțiuni scrise pentru a finaliza lecția, o soluție, o temă și multe altele. Pedagogia noastră bazată pe proiecte îți permite să înveți construind, o metodă dovedită pentru a fixa noile abilități.

Proiectele acoperă traseul alimentelor de la fermă la masă. Acest lucru include agricultură, logistică, producție, retail și consumator - toate fiind domenii populare pentru dispozitivele IoT.

Sketchnote de Nitya Narasimhan. Click pe imagine pentru o versiune mai mare.

Mulțumiri sincere autorilor noștri Jen Fox, Jen Looper, Jim Bennett, și artistului nostru de sketchnote Nitya Narasimhan.

De asemenea, mulțumiri echipei noastre de Ambasadori Studenți Microsoft Learn care au revizuit și tradus acest curriculum - 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, și Zina Kamel.

Cunoaște echipa!

Gif de Mohit Jaisal

🎥 Click pe imaginea de mai sus pentru un video despre proiect!

Profesori, am inclus câteva sugestii despre cum să folosiți acest curriculum. Dacă doriți să creați propriile lecții, am inclus și un șablon de lecție.

Studenți, pentru a folosi acest curriculum pe cont propriu, forkați întregul repo și completați exercițiile pe cont propriu, începând cu un test înainte de lecție, apoi citind lecția și completând restul activităților. Încercați să creați proiectele înțelegând lecțiile, mai degrabă decât copierea codului soluției; totuși, acel cod este disponibil în folderele /solutions din fiecare lecție orientată pe proiect. O altă idee ar fi să formați un grup de studiu cu prietenii și să parcurgeți conținutul împreună. Pentru studii suplimentare, recomandăm Microsoft Learn.

Pentru o prezentare video a acestui curs, verificați acest video:

🎥 Click pe imaginea de mai sus pentru un video despre proiect!

Pedagogie

Am ales două principii pedagogice în construirea acestui curriculum: asigurarea că este bazat pe proiecte și că include teste frecvente. Până la sfârșitul acestei serii, studenții vor fi construit un sistem de monitorizare și udare a plantelor, un tracker de vehicule, un setup de fabrică inteligent pentru a urmări și verifica alimentele, și un cronometru de gătit controlat prin voce, și vor fi învățat bazele Internetului Lucrurilor, inclusiv cum să scrie cod pentru dispozitive, să se conecteze la cloud, să analizeze telemetria și să ruleze AI la margine.

Prin asigurarea că conținutul se aliniază cu proiectele, procesul devine mai captivant pentru studenți, iar retenția conceptelor va fi îmbunătățită.

În plus, un test cu miză redusă înainte de o clasă setează intenția studentului spre învățarea unui subiect, în timp ce un al doilea test după clasă asigură o retenție suplimentară. Acest curriculum a fost conceput să fie flexibil și distractiv și poate fi parcurs în întregime sau parțial. Proiectele încep mici și devin din ce în ce mai complexe până la sfârșitul ciclului de 12 săptămâni.

Fiecare proiect se bazează pe hardware real disponibil pentru studenți și pasionați. Fiecare proiect analizează domeniul specific al proiectului, oferind cunoștințe relevante de fundal. Pentru a fi un dezvoltator de succes, este util să înțelegi domeniul în care rezolvi probleme, oferind aceste cunoștințe de fundal permite studenților să gândească despre soluțiile IoT și învățăturile lor în contextul tipului de problemă reală pe care ar putea fi solicitați să o rezolve ca dezvoltatori IoT. Studenții învață 'de ce-ul' soluțiilor pe care le construiesc și obțin o apreciere a utilizatorului final.

Hardware

Avem două opțiuni de hardware IoT pentru utilizarea în proiecte, în funcție de preferințele personale, cunoștințele sau preferințele de limbaj de programare, obiectivele de învățare și disponibilitate. De asemenea, am oferit o versiune de 'hardware virtual' pentru cei care nu au acces la hardware sau doresc să învețe mai mult înainte de a se angaja într-o achiziție. Poți citi mai multe și găsi o 'listă de cumpărături' pe pagina hardware, inclusiv linkuri pentru a cumpăra kituri complete de la prietenii noștri de la Seeed Studio.

💁 Găsește Codul nostru de Conduită, Contribuții, și ghidurile de Traducere. Apreciem feedback-ul tău constructiv!

Fiecare lecție include:

• sketchnote
• video opțional suplimentar
• test de încălzire înainte de lecție
• lecție scrisă
• pentru lecțiile bazate pe proiecte, ghiduri pas cu pas despre cum să construiești proiectul
• verificări de cunoștințe
• o provocare
• lectură suplimentară
• temă
• test după lecție

O notă despre chestionare: Toate chestionarele sunt incluse în folderul quiz-app, pentru un total de 48 de chestionare, fiecare având trei întrebări. Acestea sunt legate din cadrul lecțiilor, dar aplicația de chestionare poate fi rulată local sau implementată pe Azure; urmați instrucțiunile din folderul quiz-app. Ele sunt localizate treptat.

Lecții

	Numele Proiectului	Concepte Învățate	Obiective de Învățare	Lecția Legată
01	Introducere	Introducere în IoT	Învață principiile de bază ale IoT și elementele fundamentale ale soluțiilor IoT, cum ar fi senzorii și serviciile cloud, în timp ce configurezi primul tău dispozitiv IoT	Introducere în IoT
02	Introducere	O privire mai profundă asupra IoT	Învață mai multe despre componentele unui sistem IoT, precum și despre microcontrolere și computere cu o singură placă	O privire mai profundă asupra IoT
03	Introducere	Interacționează cu lumea fizică folosind senzori și actuatori	Învață despre senzori pentru a colecta date din lumea fizică și actuatori pentru a trimite feedback, în timp ce construiești o lampă de noapte	Interacționează cu lumea fizică folosind senzori și actuatori
04	Introducere	Conectează dispozitivul tău la Internet	Învață cum să conectezi un dispozitiv IoT la Internet pentru a trimite și primi mesaje, conectând lampa ta de noapte la un broker MQTT	Conectează dispozitivul tău la Internet
05	Ferma	Prezice creșterea plantelor	Învață cum să prezici creșterea plantelor folosind datele de temperatură capturate de un dispozitiv IoT	Prezice creșterea plantelor
06	Ferma	Detectează umiditatea solului	Învață cum să detectezi umiditatea solului și să calibrezi un senzor de umiditate a solului	Detectează umiditatea solului
07	Ferma	Udarea automată a plantelor	Învață cum să automatizezi și să programezi udarea folosind un releu și MQTT	Udarea automată a plantelor
08	Ferma	Migrează planta ta în cloud	Învață despre cloud și serviciile IoT găzduite în cloud și cum să conectezi planta ta la unul dintre acestea în loc de un broker MQTT public	Migrează planta ta în cloud
09	Ferma	Migrează logica aplicației tale în cloud	Învață cum să scrii logica aplicației în cloud care răspunde la mesajele IoT	Migrează logica aplicației tale în cloud
10	Ferma	Păstrează planta ta în siguranță	Învață despre securitatea IoT și cum să păstrezi planta ta în siguranță folosind chei și certificate	Păstrează planta ta în siguranță
11	Transport	Urmărirea locației	Învață despre urmărirea locației GPS pentru dispozitive IoT	Urmărirea locației
12	Transport	Stocarea datelor de locație	Învață cum să stochezi datele IoT pentru a fi vizualizate sau analizate ulterior	Stocarea datelor de locație
13	Transport	Vizualizarea datelor de locație	Învață despre vizualizarea datelor de locație pe o hartă și cum hărțile reprezintă lumea reală 3D în 2 dimensiuni	Vizualizarea datelor de locație
14	Transport	Geofencing	Învață despre geofencing și cum poate fi utilizat pentru a alerta atunci când vehiculele din lanțul de aprovizionare sunt aproape de destinația lor	Geofencing
15	Producție	Antrenează un detector de calitate a fructelor	Învață cum să antrenezi un clasificator de imagini în cloud pentru a detecta calitatea fructelor	Antrenează un detector de calitate a fructelor
16	Producție	Verifică calitatea fructelor de pe un dispozitiv IoT	Învață cum să folosești detectorul de calitate a fructelor de pe un dispozitiv IoT	Verifică calitatea fructelor de pe un dispozitiv IoT
17	Producție	Rulează detectorul de fructe la margine	Învață cum să rulezi detectorul de fructe pe un dispozitiv IoT la margine	Rulează detectorul de fructe la margine
18	Producție	Declanșează detectarea calității fructelor de la un senzor	Învață cum să declanșezi detectarea calității fructelor de la un senzor	Declanșează detectarea calității fructelor de la un senzor
19	Retail	Antrenează un detector de stocuri	Învață cum să folosești detectarea obiectelor pentru a antrena un detector de stocuri pentru a număra stocurile dintr-un magazin	Antrenează un detector de stocuri
20	Retail	Verifică stocurile de pe un dispozitiv IoT	Învață cum să verifici stocurile de pe un dispozitiv IoT folosind un model de detectare a obiectelor	Verifică stocurile de pe un dispozitiv IoT
21	Consumator	Recunoaște vorbirea cu un dispozitiv IoT	Învață cum să recunoști vorbirea de pe un dispozitiv IoT pentru a construi un cronometru inteligent	Recunoaște vorbirea cu un dispozitiv IoT
22	Consumator	Înțelege limbajul	Învață cum să înțelegi propozițiile rostite către un dispozitiv IoT	Înțelege limbajul
23	Consumator	Setează un cronometru și oferă feedback vocal	Învață cum să setezi un cronometru pe un dispozitiv IoT și să oferi feedback vocal despre momentul în care cronometru este setat și când se termină	Setează un cronometru și oferă feedback vocal
24	Consumator	Suportă mai multe limbi	Învață cum să oferi suport pentru mai multe limbi, atât pentru cele rostite cât și pentru răspunsurile cronometrului inteligent	Suportă mai multe limbi

Acces offline

Poți rula această documentație offline folosind Docsify. Clonează acest repo, instalează Docsify pe mașina ta locală, apoi în folderul rădăcină al acestui repo, tastează docsify serve. Website-ul va fi servit pe portul 3000 pe localhost-ul tău: localhost:3000.

Chestionar

Mulțumiri comunității pentru găzduirea chestionarului interactiv care testează cunoștințele tale despre fiecare capitol. Îți poți testa cunoștințele aici

PDF

Poți genera un PDF al acestui conținut pentru acces offline, dacă este necesar. Pentru a face acest lucru, asigură-te că ai npm instalat și rulează următoarele comenzi în folderul rădăcină al acestui repo:

npm i
npm run convert

Slide-uri

Există prezentări pentru unele dintre lecții în folderul slides.

Alte Curricule

Echipa noastră produce alte curricule! Verifică:

Azure / Edge / MCP / Agenți

---

Seria AI Generativ

---

Învățare de bază

---

Seria Copilot

Atribuții pentru imagini

Puteți găsi toate atribuțiile pentru imaginile utilizate în acest curriculum, acolo unde este necesar, în Atribuții.

---

Declinarea responsabilității:
Acest document a fost tradus folosind serviciul de traducere AI Co-op Translator. Deși ne străduim să asigurăm acuratețea, vă rugăm să rețineți că traducerile automate pot conține erori sau inexactități. Documentul original în limba sa maternă ar trebui considerat sursa autoritară. Pentru informații critice, se recomandă traducerea profesională realizată de un specialist uman. Nu ne asumăm răspunderea pentru neînțelegerile sau interpretările greșite care pot apărea din utilizarea acestei traduceri.