IoT-For-Beginners/translations/tr

Azure AI Foundry Topluluğuna Katılın

Eğer takılırsanız veya yapay zeka uygulamaları oluşturma konusunda sorularınız olursa, MCP hakkında tartışmalara katılın. Bu, soruların memnuniyetle karşılandığı ve bilginin özgürce paylaşıldığı destekleyici bir topluluktur.

Eğer ürünle ilgili geri bildirimleriniz veya oluşturma sırasında hatalarınız varsa, ziyaret edin:

Bu kaynakları kullanmaya başlamak için şu adımları izleyin:

1. Depoyu Çatallayın: bağlantısına tıklayın.
2. Depoyu Klonlayın: git clone https://github.com/microsoft/IoT-For-Beginners.git
3. Microsoft Foundry Discord'a katılın ve uzmanlarla ve diğer geliştiricilerle tanışın

🌐 Çok Dilli Destek

GitHub Action ile Desteklenir (Otomatik ve Her Zaman Güncel)

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 for Beginners - Bir Müfredat

Microsoft'taki Azure Cloud Advocates, IoT temelleri hakkında 12 haftalık, 24 derslik bir müfredat sunmaktan memnuniyet duyar. Her ders, ders öncesi ve sonrası sınavlar, dersi tamamlamak için yazılı talimatlar, bir çözüm, bir ödev ve daha fazlasını içerir. Proje tabanlı pedagojimiz, öğrenirken inşa etmenizi sağlar; bu, yeni becerilerin kalıcı olmasını sağlayan kanıtlanmış bir yöntemdir.

Projeler, yiyeceklerin çiftlikten sofraya yolculuğunu kapsar. Bu, tarım, lojistik, üretim, perakende ve tüketici gibi IoT cihazları için popüler endüstri alanlarını içerir.

Sketchnote Nitya Narasimhan tarafından. Daha büyük bir versiyon için resme tıklayın.

Yazarlarımıza Jen Fox, Jen Looper, Jim Bennett ve sketchnote sanatçımız Nitya Narasimhan'a içten teşekkürler.

Ayrıca bu müfredatı gözden geçiren ve çeviren Microsoft Learn Öğrenci Elçileri ekibimize teşekkürler - Aditya Garg, Anurag Sharma, Arpita Das, Aryan Jain, Bhavesh Suneja, Faith Hunja, Lateefah Bello, Manvi Jha, Mireille Tan, Mohammad Iftekher (Iftu) Ebne Jalal, Mohammad Zulfikar, Priyanshu Srivastav, Thanmai Gowducheruvu, ve Zina Kamel.

Ekibi tanıyın!

Gif Mohit Jaisal tarafından.

🎥 Proje hakkında bir video için yukarıdaki resme tıklayın!

Öğretmenler, bu müfredatı nasıl kullanabileceğinizle ilgili bazı öneriler ekledik. Kendi derslerinizi oluşturmak isterseniz, ders şablonu da ekledik.

Öğrenciler, bu müfredatı kendi başınıza kullanmak için tüm depoyu çatallayın ve alıştırmaları kendi başınıza tamamlayın. Ders öncesi sınavla başlayın, ardından dersi okuyun ve diğer etkinlikleri tamamlayın. Dersleri anlayarak projeleri oluşturmaya çalışın, çözüm kodunu kopyalamaktan kaçının; ancak bu kod, her proje odaklı dersin /solutions klasörlerinde mevcuttur. Başka bir fikir, arkadaşlarınızla bir çalışma grubu oluşturmak ve içeriği birlikte incelemek olabilir. Daha fazla çalışma için Microsoft Learn öneriyoruz.

Bu kursun video genel bakışı için şu videoya göz atın:

🎥 Proje hakkında bir video için yukarıdaki resme tıklayın!

Pedagoji

Bu müfredatı oluştururken iki pedagojik ilkeyi benimsedik: proje tabanlı olmasını sağlamak ve sık sık sınavlar içermesi. Bu serinin sonunda, öğrenciler bir bitki izleme ve sulama sistemi, bir araç takip cihazı, yiyecekleri izlemek ve kontrol etmek için akıllı bir fabrika kurulumu ve ses kontrollü bir pişirme zamanlayıcısı oluşturmuş olacak ve Nesnelerin İnterneti'nin temellerini öğrenmiş olacaklar. Bu, cihaz kodu yazmayı, buluta bağlanmayı, telemetriyi analiz etmeyi ve uçta yapay zeka çalıştırmayı içerir.

İçeriğin projelere uygun olmasını sağlayarak, süreç öğrenciler için daha ilgi çekici hale gelir ve kavramların kalıcılığı artırılır.

Ayrıca, ders öncesi düşük riskli bir sınav, öğrencinin bir konuyu öğrenmeye yönelik niyetini belirlerken, ders sonrası ikinci bir sınav daha fazla kalıcılığı sağlar. Bu müfredat esnek ve eğlenceli olacak şekilde tasarlandı ve tamamı veya bir kısmı alınabilir. Projeler küçük başlar ve 12 haftalık döngünün sonunda giderek daha karmaşık hale gelir.

Her proje, öğrencilere ve hobi sahiplerine uygun gerçek dünya donanımları etrafında tasarlanmıştır. Her proje, belirli bir proje alanını inceler ve ilgili arka plan bilgisini sağlar. Başarılı bir geliştirici olmak için, sorunları çözdüğünüz alanı anlamak önemlidir. Bu arka plan bilgisi, öğrencilerin IoT çözümleri ve öğrenimleri hakkında gerçek dünya problemleri bağlamında düşünmelerine olanak tanır. Öğrenciler, oluşturdukları çözümlerin 'nedenini' öğrenir ve son kullanıcıya dair bir takdir kazanır.

Donanım

Projeler için kişisel tercihlere, programlama dili bilgisine veya tercihlerine, öğrenme hedeflerine ve erişilebilirliğe bağlı olarak iki IoT donanım seçeneğimiz var. Ayrıca, donanıma erişimi olmayanlar veya satın almadan önce daha fazla öğrenmek isteyenler için 'sanal donanım' versiyonu sağladık. Daha fazla bilgi edinebilir ve Seeed Studio'daki arkadaşlarımızdan tam kitler satın almak için bağlantılar bulabilirsiniz donanım sayfasında.

💁 Davranış Kurallarımızı, Katkıda Bulunma ve Çeviri yönergelerimizi bulun. Yapıcı geri bildirimlerinizi memnuniyetle karşılıyoruz!

Her ders şunları içerir:

• sketchnote
• isteğe bağlı ek video
• ders öncesi ısınma sınavı
• yazılı ders
• proje tabanlı dersler için, projeyi nasıl oluşturacağınızı adım adım anlatan rehberler
• bilgi kontrolleri
• bir meydan okuma
• ek okuma
• ödev
• ders sonrası sınav

Quizler hakkında bir not: Tüm quizler quiz-app klasöründe yer almakta olup, her biri üç sorudan oluşan toplam 48 quiz bulunmaktadır. Derslerin içinden bağlantı verilmiştir ancak quiz uygulaması yerel olarak çalıştırılabilir veya Azure'a dağıtılabilir; quiz-app klasöründeki talimatları takip edin. Quizler kademeli olarak yerelleştirilmektedir.

Dersler

	Proje Adı	Öğretilen Kavramlar	Öğrenme Hedefleri	Bağlantılı Ders
01	Başlarken	IoT'ye Giriş	IoT'nin temel prensiplerini ve sensörler ile bulut hizmetleri gibi IoT çözümlerinin temel yapı taşlarını öğrenirken ilk IoT cihazınızı kurmayı öğrenin	IoT'ye Giriş
02	Başlarken	IoT'ye Daha Derinlemesine Bakış	Bir IoT sisteminin bileşenlerini, mikrodenetleyicileri ve tek kartlı bilgisayarları daha detaylı öğrenin	IoT'ye Daha Derinlemesine Bakış
03	Başlarken	Sensörler ve Aktüatörlerle Fiziksel Dünya ile Etkileşim	Fiziksel dünyadan veri toplamak için sensörleri ve geri bildirim göndermek için aktüatörleri öğrenin, gece lambası yaparken bunları uygulayın	Sensörler ve Aktüatörlerle Fiziksel Dünya ile Etkileşim
04	Başlarken	Cihazınızı İnternete Bağlayın	IoT cihazınızı internete bağlayarak mesaj gönderip almayı öğrenin, gece lambanızı bir MQTT broker'a bağlayın	Cihazınızı İnternete Bağlayın
05	Tarım	Bitki Büyümesini Tahmin Et	IoT cihazı tarafından yakalanan sıcaklık verilerini kullanarak bitki büyümesini tahmin etmeyi öğrenin	Bitki Büyümesini Tahmin Et
06	Tarım	Toprak Nemini Tespit Et	Toprak nemini tespit etmeyi ve bir toprak nem sensörünü kalibre etmeyi öğrenin	Toprak Nemini Tespit Et
07	Tarım	Otomatik Bitki Sulama	Bir röle ve MQTT kullanarak sulamayı otomatikleştirmeyi ve zamanlamayı öğrenin	Otomatik Bitki Sulama
08	Tarım	Bitkinizi Buluta Taşıyın	Bulut ve bulut barındırmalı IoT hizmetleri hakkında bilgi edinin ve bitkinizi bir genel MQTT broker yerine bunlardan birine bağlamayı öğrenin	Bitkinizi Buluta Taşıyın
09	Tarım	Uygulama Mantığınızı Buluta Taşıyın	IoT mesajlarına yanıt veren uygulama mantığını bulutta nasıl yazabileceğinizi öğrenin	Uygulama Mantığınızı Buluta Taşıyın
10	Tarım	Bitkinizi Güvende Tutun	IoT ile güvenlik hakkında bilgi edinin ve bitkinizi anahtarlar ve sertifikalarla nasıl güvende tutacağınızı öğrenin	Bitkinizi Güvende Tutun
11	Taşımacılık	Konum Takibi	IoT cihazları için GPS konum takibi hakkında bilgi edinin	Konum Takibi
12	Taşımacılık	Konum Verilerini Depolama	IoT verilerini daha sonra görselleştirmek veya analiz etmek için nasıl depolayacağınızı öğrenin	Konum Verilerini Depolama
13	Taşımacılık	Konum Verilerini Görselleştirme	Haritalar üzerinde konum verilerini görselleştirmeyi ve haritaların gerçek 3D dünyayı 2 boyutta nasıl temsil ettiğini öğrenin	Konum Verilerini Görselleştirme
14	Taşımacılık	Coğrafi Çitler	Coğrafi çitler hakkında bilgi edinin ve tedarik zincirindeki araçlar varış noktalarına yaklaştığında nasıl uyarı alabileceğinizi öğrenin	Coğrafi Çitler
15	Üretim	Meyve Kalitesi Dedektörü Eğitimi	Meyve kalitesini tespit etmek için bulutta bir görüntü sınıflandırıcı eğitimi hakkında bilgi edinin	Meyve Kalitesi Dedektörü Eğitimi
16	Üretim	IoT Cihazından Meyve Kalitesini Kontrol Et	IoT cihazından meyve kalitesi dedektörünüzü kullanmayı öğrenin	IoT Cihazından Meyve Kalitesini Kontrol Et
17	Üretim	Meyve Dedektörünüzü Kenarda Çalıştırın	Meyve dedektörünüzü kenarda bir IoT cihazında çalıştırmayı öğrenin	Meyve Dedektörünüzü Kenarda Çalıştırın
18	Üretim	Sensörden Meyve Kalitesi Tespiti Tetikleme	Sensörden meyve kalitesi tespiti tetiklemeyi öğrenin	Sensörden Meyve Kalitesi Tespiti Tetikleme
19	Perakende	Stok Dedektörü Eğitimi	Bir mağazada stok saymak için nesne algılama kullanarak bir stok dedektörü eğitimi hakkında bilgi edinin	Stok Dedektörü Eğitimi
20	Perakende	IoT Cihazından Stok Kontrolü	Nesne algılama modeli kullanarak bir IoT cihazından stok kontrolü yapmayı öğrenin	IoT Cihazından Stok Kontrolü
21	Tüketici	IoT Cihazıyla Konuşmayı Tanıma	Akıllı bir zamanlayıcı oluşturmak için bir IoT cihazından konuşmayı tanımayı öğrenin	IoT Cihazıyla Konuşmayı Tanıma
22	Tüketici	Dili Anlama	IoT cihazına söylenen cümleleri anlamayı öğrenin	Dili Anlama
23	Tüketici	Zamanlayıcı Ayarla ve Sesli Geri Bildirim Sağla	IoT cihazında bir zamanlayıcı ayarlamayı ve zamanlayıcı ayarlandığında ve bittiğinde sesli geri bildirim vermeyi öğrenin	Zamanlayıcı Ayarla ve Sesli Geri Bildirim Sağla
24	Tüketici	Birden Fazla Dili Destekle	Hem konuşulan hem de akıllı zamanlayıcınızın yanıtları için birden fazla dili desteklemeyi öğrenin	Birden Fazla Dili Destekle

Çevrimdışı Erişim

Bu dokümantasyonu Docsify kullanarak çevrimdışı çalıştırabilirsiniz. Bu repoyu fork edin, Docsify'i yükleyin ve ardından bu repounun kök klasöründe docsify serve yazın. Web sitesi localhost'unuzda 3000 portunda çalıştırılacaktır: localhost:3000.

Quiz

Her bir bölümdeki bilginizi test eden interaktif quiz için topluluğa teşekkürler. Bilginizi buradan test edebilirsiniz

PDF

Bu içeriği çevrimdışı erişim için PDF olarak oluşturabilirsiniz. Bunun için npm yüklediğinizden emin olun ve bu repounun kök klasöründe aşağıdaki komutları çalıştırın:

npm i
npm run convert

Slaytlar

Bazı dersler için slaytlar klasöründe slayt setleri bulunmaktadır.

Diğer Müfredatlar

Ekibimiz başka müfredatlar da üretmektedir! Şunlara göz atın:

Azure / Edge / MCP / Agents

---

Üretken AI Serisi

---

Temel Öğrenim

---

Copilot Serisi

Görsel Atıfları

Bu müfredatta kullanılan görsellerin gerekli olduğu yerlerdeki tüm atıfları Atıflar bölümünde bulabilirsiniz.

---

Feragatname:
Bu belge, Co-op Translator adlı yapay zeka çeviri hizmeti kullanılarak çevrilmiştir. Doğruluk için çaba göstersek de, otomatik çevirilerin hata veya yanlışlıklar içerebileceğini lütfen unutmayın. Belgenin orijinal dilindeki hali, yetkili kaynak olarak kabul edilmelidir. Kritik bilgiler için profesyonel insan çevirisi önerilir. Bu çevirinin kullanımından kaynaklanan yanlış anlamalar veya yanlış yorumlamalar için sorumluluk kabul edilmez.