Duygu analizi, yapay zeka ile metinleri olumlu, olumsuz veya nötr olarak sınıflandırma sürecidir. Öğrenciler için yapay zeka projeleri.
Yapay zeka, günümüz dünyasının en önemli teknolojik gelişmelerinden biridir. Bu teknoloji, bilgisayarların insan zekasına benzer şekilde öğrenme, karar alma ve problem çözme yeteneklerine sahip olmasını sağlar. Yapay zeka, birçok farklı alanda kullanılmaktadır ve STEM eğitimi de bu alanlardan biridir.
STEM eğitimi, fen bilimleri, teknoloji, mühendislik ve matematik gibi önemli disiplinlerden oluşan bir eğitim yaklaşımıdır. Bu eğitim yaklaşımı, öğrencilerin bu disiplinleri birbiriyle ilişkilendirerek anlamalarını ve günlük yaşam sorunlarına çözüm üretmelerini sağlar.
Yapay zeka, STEM eğitiminde birçok farklı şekilde kullanılabilir. Örneğin, öğrencilere yapay zekanın temel kavramlarını öğretmek için kullanılabilir. Ayrıca, öğrencilerin yapay zeka kullanarak projeler geliştirmesine yardımcı olmak için de kullanılabilir.
Yapay zeka, STEM eğitiminde öğrencilerin öğrenme süreçlerini desteklemek ve onları geleceğin iş dünyasına hazırlamak için önemli bir araçtır. Bu teknoloji, öğrencilerin yaratıcılıklarını, problem çözme becerilerini ve eleştirel düşünme becerilerini geliştirmelerine yardımcı olur.
Yapay zeka, STEM eğitiminde öğrencilerin öğrenme süreçlerini desteklemek ve onları geleceğin iş dünyasına hazırlamak için önemli bir araçtır. Bu teknoloji, öğrencilerin yaratıcılıklarını, problem çözme becerilerini ve eleştirel düşünme becerilerini geliştirmelerine yardımcı olur.
Bu öğrenme senaryosu, ultrasonik sensör verisini çevrimiçi tablolara kaydedebilen bir boy ölçüm aracının tasarlanması üzerine odaklanır. Bilgi temelli hayat problemi, gerçek hayatta okullarda uygulanan “sağlıkta fiziksel uygunluk karnesinden” yola çıkılarak oluşturulmuştur. Öğrenme senaryosunun geliştirilmesinde mühendislik tasarım süreci kullanılmıştır. Öğrenme senaryosu problemin tanımlaması amacıyla öğrenciler tarafından okunur ve öğrenme süreci başlar. Öğrenciler süreç boyunca takımlar hâlinde çalışır. Öğrencilerden senaryo sonucunda onların boyunu hızlı, hatasız ölçen ve ölçüm sonuçlarını elektronik tablolara otomatik olarak kaydeden bir prototip oluşturmaları beklenir.
• Problem durumunu çözmek için uygun algoritmayı geliştirme. • Arduino ile devre kurulumu yapma. • Projelerine uygun yapay zekâ uygulamalarını seçme. • Sensörlerden alınan verinin tabloya aktarılmasını sağlama. • Blok tabanlı programlama aracını kullanarak program geliştirme. • Mühendislik ve tasarım ilişkisini ifade etme. • Çevresindeki ürünleri mühendislik ve tasarım kavramları açısından ilişkilendirebilme. • Mühendislik tasarım sürecindeki sınırlılıkları değerlendirme. • Mühendislik tasarım sürecini kullanarak bir ürün tasarlama. • Bir mühendislik projesinin içerdiği süreçleri tespit etme: Planlama, tasarım, prototip oluşturma, yürütme, kalite kontrol ve raporlama gibi aşamaları açıklayabilme. • Öğrenci proje çalışmasında kendisini farklı rollerdeki bir takım üyesi olarak görme ve o rolün gerektirdiği çalışmaları başarıyla tamamlayabilme. • Çözüm önerisine yönelik düşüncelerini yazarak ve çizerek açıklama. • Başkalarının çözüm önerisine yönelik düşüncelerini dikkate alabilme. • Tasarlanan ürünü açık ve anlaşılır şekilde sınıfa sunabilme. • Sesin yansıması ve soğurulmasına örnek verme. • Veri toplamayı gerektiren araştırma soruları oluşturma. • Uzunluk ölçme birimlerini tanıma; metre-kilometre, metre-desimetre-santimetre-milimetre birimlerini birbirine dönüştürme ve ilgili problemleri çözme. • Araştırma sorularına ilişkin verileri toplama, sıklık tablosu ve sütun grafiğiyle gösterme.
Bu öğrenme senaryosu, öğrencilerin STEM becerilerini geliştirmek için etkili bir araçtır. Öğrenciler, bu senaryo aracılığıyla mühendislik tasarım sürecini kullanarak bir ürün tasarlayabilirler. Ayrıca, öğrenciler bilişim teknolojileri, matematik ve fen bilimleri derslerinde öğrendiklerini kullanarak gerçek hayattaki bir problemi çözebilirler.
Akıllı boy ölçer, öğrencilerin boylarını hızlı ve hatasız bir şekilde ölçen, ölçüm sonuçlarını elektronik tablolara otomatik olarak kaydeden bir cihazdır.
Akıllı boy ölçer, ultrasonik mesafe sensörü kullanarak çalışır. Ultrasonik mesafe sensörü, belirlenen nesneye doğru ses dalgalarının yüksek frekansla iletilmesi biçiminde ses dalgası yayar. Nesnelerin yansıtması sonucunda (eko) ses dalgaları mesafe ölçüm sensörü bölgesine geri döner. Ultrasonik sensörün alıcı bölümü gelen ses dalgasını algılar. Burada ses dalgaları, geri dönüş için kullanılan zaman aralığını mesafe ölçümü olarak kabul eder.
Akıllı boy ölçerin devre tasarımı, Arduino ve ultrasonik mesafe sensörü kullanılarak yapılır. Devre şeması, Tinkercad platformu kullanılarak çizilir. Devre tasarımı yapıldıktan sonra, kod bölümünde sistemi test etmek için kodlama yapılır. Kodlama yapıldıktan sonra simülasyon başlatılır ve seri monitörde uzaklık ölçümü sonuçlarının görülüp görülmediği test edilir.
Devre tasarımı test edildikten sonra, prototip oluşturulur. Prototip oluşturulurken, devre şeması dikkate alınarak devre elemanları breadboard üzerine yerleştirilir. Devre elemanları doğru şekilde yerleştirildikten sonra, devre kurulumu yapılır.
Akıllı boy ölçer, ölçüm sonuçlarını Google E-Tablolar'a otomatik olarak kaydeder. Ölçüm sonuçlarının kaydedileceği uygun bir tablo tasarlamak için Google E -Tablolar kullanılır.
Akıllı boy ölçer, öğrencilerin boylarını hızlı ve hatasız bir şekilde ölçen, ölçüm sonuçlarını elektronik tablolara otomatik olarak kaydeden bir cihazdır. Akıllı boy ölçer, öğrencilerin sağlıklı beslenmelerini sağlamak ve fiziksel aktivitelerini arttırmak amacıyla başlatılan Sağlıkla İlgili Fiziksel Uygunluk Karnesi uygulaması için kullanılabilir.
Bu öğrenme senaryosu, bir mağazanın müşteri memnuniyetini artırmak için müşterilerin ürün ve hizmetlerinden memnuniyet durumlarını belirlemek amacıyla tasarlanmıştır. Öğrencilerden metin sınıflandırıcı bir model eğiterek bilgi temelli hayat problemine çözüm üretmeleri beklenmektedir. Öğrenme senaryosunun geliştirilmesinde mühendislik tasarım süreci kullanılmıştır.
Bu öğrenme senaryosu, öğrencilerin metin sınıflandırıcı modellerinin nasıl çalıştığını ve nasıl kullanıldığını anlamalarını ve bu modelleri kullanarak bilgi temelli hayat problemlerine çözüm üretmelerini sağlayacaktır.
Bu etkinlikte, öğrenciler yapay zekâ uygulamalarından biri olan duygu analizi konusunu ele alacak ve bu konuda bir proje geliştireceklerdir.
Duygu analizi, metinlerde yer alan duyguların otomatik olarak belirlenmesi işlemidir. Bu işlem, doğal dil işleme teknikleri kullanılarak yapılır. Duygu analizi, birçok alanda kullanılmaktadır. Örneğin, müşteri yorumlarının analiz edilmesi, sosyal medyada yapılan paylaşımların izlenmesi ve reklam kampanyalarının etkililiğinin değerlendirilmesi gibi.
Öğrenciler, duygu analizi kullanarak bir uygulama geliştireceklerdir. Bu uygulama, müşterilerin ürün yorumlarını olumlu, olumsuz ve tarafsız olarak sınıflandıracaktır. Uygulama, PictoBlox blok tabanlı kodlama aracı kullanılarak geliştirilecektir.
Plaka tanıma sistemleri, araç giriş çıkışının kontrol edilmesi ve bunun otomatikleştirilmesi için kullanılan sistemlerdir. Bu sistemler, plakadaki karakterleri tanıyarak araçların kimliklendirilmesini sağlar. Plaka tanıma sistemleri, günlük hayatımızda birçok alanda kullanılmaktadır. Örneğin, otoparklarda, ücretli yollarda ve güvenlik bariyerlerinde plaka tanıma sistemleri kullanılmaktadır.
Plaka tanıma sistemleri, temel olarak üç ana adımdan oluşur:
Plaka tanıma sistemleri, günlük hayatımızda birçok alanda kullanılmaktadır.
Plaka tanıma sistemleri, günlük hayatımızda birçok alanda karşımıza çıkan ve birçok işimizi kolaylaştıran sistemlerdir. Bu sistemler, araç giriş çıkışının kontrol edilmesi ve bunun otomatikleştirilmesi için kullanılır. Plaka tanıma sistemleri, işletmelerin ve kurumların güvenliğini sağlamak için de sıklıkla kullanılır.
Youtube videosu: https://www.youtube.com/watch?v=vNL7n7o5z0APlaka tanıma sistemi, araçların plakalarını görüntüden tanıyarak giriş çıkış kontrollerini otomatik olarak yapan bir sistemdir. Bu sistem; güvenlik, zaman tasarrufu ve verimlilik sağlar.
Araç geldiğinde, ultrasonik sensör aracı algılar ve Arduino'ya sinyal gönderir. Arduino, servo motoru çalıştırarak kapıyı açar. Araç plakası, kamera tarafından okunur ve Google E-Tablolar'a kaydedilir. Araç çıktığında, aynı işlem ters sırayla gerçekleşir.
Plaka tanıma sistemi, güvenlik, zaman tasarrufu ve verimlilik sağlayan bir sistemdir. Bu sistem, üniversiteler, alışveriş merkezleri, otoparklar gibi birçok alanda kullanılabilir.
İşte plaka tanıma sistemine dair birkaç kaynak linki;
Arduino ile Plaka Tanıma Sistemi | DIY ProjectPlaka tanıma sistemleri, araçların plakalarını otomatik olarak tespit eden ve okuyan elektronik sistemlerdir. Bu sistemler, güvenlik, erişim kontrolü, trafik yönetimi ve otomatik ödeme gibi çeşitli uygulamalarda kullanılır.
Plaka tanıma sistemleri, genellikle bir kamera, bir görüntü işleme birimi ve bir yazılımdan oluşur. Kamera, aracın plakasını belirli bir açıdan çeker ve çekilen görüntü görüntü işleme birimine gönderilir. Görüntü işleme birimi, plakadaki karakterleri algılayarak bunları dijital hale getirir. Ardından, dijital hale getirilen karakterler yazılıma gönderilir ve yazılım tarafından tanınır.
Plaka tanıma sistemleri, günlük hayatımızın önemli bir parçası haline gelmiştir. Bu sistemler, güvenliği artırmak, erişim kontrolünü kolaylaştırmak, trafik yönetimini iyileştirmek ve otomatik ödeme işlemlerini hızlandırmak gibi birçok alanda kullanılmaktadır.
İşte bazı yararlı kaynaklar:
Bu senaryoda öğrenciler, yapay zekâ ve yüz tanıma teknolojilerini kullanarak kayıp olan bireyleri bulan bir program fejlestiriyorlar. Öğrenciler, mühendislik tasarım sürecini kullanarak bu programı geliştiriyorlar.
Günümüzde dünyada ve ülkemizde pek çok kişi kaybolmaktadır. Bu kişileri aramak, bulmak uzun süren, zor ve maliyetli bir süreçtir. Ayrıca bu süreçte kaybolan kişinin yakınları da maddi ve manevi zorluklar yaşamaktadır. Bu yüzden böyle durumlarda kayıp kişilerin oldukça hızlı bir şekilde bulunması önemlidir.
Öğrenciler, problemin tanımlanmasından sonra olası çözümler üretiyorlar. Bu çözümler arasında şunlar yer alıyor:
Öğrenciler, olası çözümleri takım arkadaşlarıyla değerlendiriyorlar ve en uygun çözümü seçiyorlar. Ardından, seçtikleri çözümü prototip olarak geliştiriyorlar.
Öğrenciler, prototiplerini geliştirmek için kodlama araçlarını kullanıyorlar. Öğretmen, öğrencilere kodlama adımlarında rehberlik ediyor.
Öğrenciler, prototiplerini sınıf arkadaşlarına sunuyorlar. Özgrenci sunumları ve prototipleri öğretmen tarafından hazırlanan ölçek ile değerlendiriliyor (Ek-1). Ayrıca öğrenciler öz değerlendirme ölçeğini kullanarak kendilerini değerlendiriyorlar (Ek-2).
Öğrenciler, bu senaryoda mühendislik tasarım sürecini kullanarak bir ürün geliştirdiler. Ayrıca, bilişim teknolojileri ve matematik derslerinde öğrendiklerini mühendislik becerileriyle birlikte kullanarak bir tasarım ürünü oluşturdular.
Kaynaklar Akdeniz Üniversitesi Infusing engineering design into high school STEM courses The engineering desing processDoğal dil işleme, insanların kullandığı dile, yani konuşma şekillerine hâkim olarak konuşma ve diyaloğu anlayan, yorumlayan, raporlayan bir yapay zekâ (YZ) alanı olarak karşımıza çıkmaktadır. Bu alanda YZ’nin temel görevlerini; metin sınıflandırma (duygu analizi, spam filtreleme), makine çevirisi gibi konular oluşturmaktadır.
Metin sınıflandırma, verilen bir metnin, önceden belirlenmiş bir sınıfa ait olup olmadığının belirlenmesidir. Örneğin, bir e-postanın spam olup olmadığını veya bir haber yazısının hangi konuyla ilgili olduğunu belirlemek için metin sınıflandırma kullanılabilir.
Makine çevirisi, bir metnin bir dilden bir başka dile çevrilmesidir. Makine çevirisi, insanların farklı dillerde iletişim kurmasını kolaylaştırmak için kullanılan bir alan olarak karşımıza çıkmaktadır.
Doğal dil işleme, günlük hayatımızda kullanabileceğimiz pek çok imkânı bünyesinde barındırmaktadır. Bu bağlamda, doğal dil işleme alanında yapılan çalışmaların, gelecekte daha da gelişerek hayatımızı daha kolay hale getirmesi beklenmektedir.
COVID-19 salgını sırasında grip, sıtma ve diyabet gibi hastalıklar sıklıkla COVID-19 ile karıştırılmıştır. Bu durum, sağlık kuruluşlarında gereksiz yoğunluğa ve kaynakların tükenmesine neden olmuştur. Bu nedenle, hastalıkları semptomlarına göre tespit edebilen ve insanları doğru şekilde yönlendirebilen bir yapay zekâ uygulaması geliştirmek önemlidir.
Yapay zekâ uygulaması, hastalık belirtilerini analiz ederek hastalığı tahmin eder. Bu tahmin, kullanıcıların girdiği belirtilere göre yapılır. Uygulama, üç farklı hastalığın (sıtma, diyabet ve COVID-19) belirtilerini tanıyabilir ve bu hastalıklara ilişkin tahminde bulunabilir.
Uygulama, kullanıcı dostu bir arayüze sahiptir. Kullanıcılar, belirtilerini uygulamaya girdikten sonra, uygulama hastalığı tahmin eder ve gerekli yönlendirmeleri yapar. Uygulama, kullanıcıları sağlık kuruluşlarına yönlendirebilir veya evde tedavi önerileri sunabilir.
Uygulama, sağlık kuruluşlarındaki yoğunluğu azaltmaya ve kaynakların daha verimli kullanılmasını sağlamaya yardımcı olur. Ayrıca, uygulama insanların doğru şekilde yönlendirilmesini sağlayarak, acil olarak sağlık hizmetine ihtiyaç duyan bireylere daha hızlı müdahale edilmesini sağlar.
Yapay zekâ uygulamaları, sağlık alanında birçok soruna çözüm sağlayabilir. Bu uygulamalar, hastalıkları doğru şekilde teşhis edebilir, tedavi önerileri sunabilir ve sağlık kuruluşlarındaki yoğunluğu azaltabilir. Bu nedenle, yapay zekâ uygulamalarının sağlık alanında kullanımı giderek artmaktadır.
Yapay Zeka ile Hastalık Teşhisi İnsan Sesinden Hastalık Teşhis Eden Yapay Zeka Sistemi GeliştirildiYapay zekâ (AI), makinelerin insan zekasını taklit etme yeteneğidir. Yapay zekâ, bilgisayarların insan gibi düşünmesini, öğrenmesini ve karar vermesini sağlayan bir dizi teknik ve algoritmadan oluşur.
Yapay zekânın birçok farklı uygulaması vardır. Bunlardan bazıları şunlardır:
Yapay zekâ uygulamaları, birçok alanda önemli faydalar sağlamaktadır. Bunlardan bazıları şunlardır:
Yapay zekâ uygulamaları, bazı riskler de barındırmaktadır. Bunlardan bazıları şunlardır:
Yapay zekâ, birçok alanda önemli faydalar sağlayan güçlü bir teknolojidir. Ancak, yapay zekânın risklerinin de farkında olmak ve bunları yönetmek için önlemler almak önemlidir.
Yapay Zeka Nedir? - Yapay Zeka Nasıl Çalışır? Yapay Zeka Uygulamaları Nelerdir? Yapay Zeka ve GeleceğimizBu senaryoda, öğrenciler yüz tanıma teknolojilerini kullanarak okullarda öğrenci devamsızlığının tespit edilmesini kolaylaştıracak bir program geliştireceklerdir. Dersler sırasında öğretmenlerin yoklama alma işlemi hem zaman kaybına neden olmakta hem de öğrencilerin motivasyonunu etkilemektedir. Ayrıca el yazısıyla yazılan devamsız öğrenci bilgilerinin e-okul sistemine işlenmesi için okunması idareciler için de ek bir iş yükü oluşturmaktadır.
Geliştirilecek olan programın kriterleri şunlardır:
Öğrenciler, tasarım kriterlerini ve sınırlılıklarını dikkate alarak edindikleri bilgilere göre probleme yönelik çözüm önerileri geliştirirler. Öğrencilerin ürettikleri çözüm önerileri şunlardır:
Öğrenciler, mühendislik tasarım sürecini kullanarak bir öğrenci devamsızlık takip sistemi tasarlarlar. Bu sistem, yüz tanıma teknolojisi kullanarak öğrencilerin yoklamalarını otomatik olarak alır ve e-okul sistemine aktarır. Sistem, öğretmenlerin ve velilerin öğrencilerin devamsızlık durumlarını takip etmelerini kolaylaştırır.
Bu projede, öğrencilerin devam takibini yüz tanıma teknolojisi kullanarak otomatikleştiren bir sistem prototipi geliştirilmiştir. Sistem, öğrencilerin yüzlerini bir veri tabanına kaydediyor ve ardından kamera görüntüsünü kullanarak sınıfta bulunan öğrencileri tespit ediyor ve devam kayıtlarını tutuyor.
Sistem şu özelliklere sahiptir:
Sistem şu faydaları sağlıyor:
Sistemin şu sınırlamaları bulunuyor:
Öğrenci Devamı Takip Sistemi prototipi, öğrencilerin devam takibini otomatikleştirmek için etkili bir araçtır. Sistem, öğretmenlerin iş yükünü azaltıyor, öğrencilerin devamsızlıklarını erken tespit ederek müdahale edilmesini sağlıyor ve öğrencileri derse daha aktif katılmaya teşvik ediyor.
Sürat kontrol sistemi, araç hızını yavaşlatmak için tasarlanmış bir yapay zeka sistemidir. Sistem, hız limiti gösteren trafik levhalarını tanıyarak ve aracı buna göre yavaşlatarak çalışır. Sürat kontrol sistemi, trafik kazalarını azaltarak yolları daha güvenli hale getirmeyi amaçlamaktadır.
Sürat kontrol sistemi, bir kamera, bir sensör ve bir kontrol ünitesinden oluşur. Kamera, trafik levhalarını algılamak için kullanılır. Sensör, aracın hızını ölçmek için kullanılır. Kontrol ünitesi, kameradan ve sensörden gelen verileri işleyerek aracı yavaşlatmak için gereken komutları verir.
Sürat kontrol sisteminin birçok faydası bulunmaktadır. Bunlardan bazıları şunlardır:
Sürat kontrol sisteminin bazı dezavantajları da bulunmaktadır. Bunlardan bazıları şunlardır:
Sürat kontrol sistemi, trafik kazalarını azaltarak yolları daha güvenli hale getirmeyi amaçlayan bir yapay zeka sistemidir. Sistem, hız limiti gösteren trafik levhalarını tanıyarak ve aracı buna göre yavaşlatarak çalışır. Sürat kontrol sisteminin birçok faydası bulunmaktadır, ancak aynı zamanda bazı dezavantajları da bulunmaktadır. Bu sistemin yaygın olarak kullanılıp kullanılmayacağı, gelecekteki çalışmaların sonucunda ortaya çıkacaktır.
Sürat, bir cismin birim zamanda aldığı yol miktarıdır. Sürat, hız ve yön olmak üzere iki bileşenden oluşur. Hız, bir cismin birim zamanda aldığı yol miktarıdır. Yön, bir cismin hareket ettiği doğrultudur.
Bir cismin süratini etkileyen birçok faktör vardır. Bunlar arasında şunlar yer almaktadır:
Süratin birimi metre/saniyedir (m/s). Bir cismin sürati 1 m/s ise, bu cisim 1 saniyede 1 metre yol almaktadır.
Bir cismin sürati ve aldığı yol zamanla değişebilir. Bu değişimler sürat-zaman ve yol-zaman grafikleriyle gösterilebilir. Sürat-zaman grafiği, bir cismin süratinin zamana göre değişimini gösterir. Yol-zaman grafiği ise, bir cismin aldığı yolun zamana göre değişimini gösterir.
Sürat kontrol sistemleri, aşırı hız nedeniyle meydana gelen kazaları önlemek için kullanılır. Bu sistemler genellikle hız sınırının belirlendiği yerlerde kullanılır ve hız sınırını aşan araçları tespit ederek sürücülere ceza keser.
Sürat Kontrol Sistemleri Nasıl Çalışır?Birleşmiş Milletlerin hedefine ulaşması ve aşırı süratten kaynaklanan sürücü kusurlarının neden olduğu kazaları en aza indirmek için yapay zekâ ve nesne tanıma konularında çalışmalar yapacağız. Geliştirilecek olan modelin sahip olması gereken kriterler şunlardır.
Akıllı ev sistemleri, günlük hayatımızı kolaylaştırmak ve daha konforlu hale getirmek için tasarlanmış teknolojik çözümlerdir. Bu sistemler, çeşitli sensörler ve aktüatörler kullanılarak evdeki cihazların ve sistemlerin uzaktan kontrol edilmesini ve otomasyonunu sağlarlar.
Sesle kontrol edilen akıllı ev sistemleri, kullanıcıların evdeki cihazları ve sistemleri sesli komutlar aracılığıyla kontrol etmelerini sağlar. Bu sistemler, yapay zekâ ve doğal dil işleme teknolojileri kullanılarak geliştirilir ve kullanıcıların ihtiyaçlarına ve tercihlerine göre özelleştirilebilir.
Bu projede, Arduino Uno R3 mikrodenetleyici ve çeşitli sensörler ve aktüatörler kullanılarak basit bir sesle kontrol edilen akıllı ev sistemi prototipi geliştirilecektir. Bu sistem, kullanıcıların evdeki ışıklandırma, kapı kilidi, termostat ve müzik sistemi gibi cihazları sesli komutlar aracılığıyla kontrol etmelerini sağlayacaktır.
Akıllı ev sistemleri, günlük hayatımızı kolaylaştırmak ve daha konforlu hale getirmek için tasarlanmış teknolojik çözümlerdir. Sesle kontrol edilen akıllı ev sistemleri, kullanıcıların evdeki cihazları ve sistemleri sesli komutlar aracılığıyla kontrol etmelerini sağlar. Bu sistemler, yapay zekâ ve doğal dil işleme teknolojileri kullanılarak geliştirilir ve kullanıcıların ihtiyaçlarına ve tercihlerine göre özelleştirilebilir.
Bu projede, Arduino Uno R3 mikrodenetleyici ve çeşitli sensörler ve aktüatörler kullanılarak basit bir sesle kontrol edilen akıllı ev sistemi prototipi geliştirilmiştir. Bu sistem, kullanıcıların evdeki ışıklandırma, kapı kilidi, termostat ve müzik sistemi gibi cihazları sesli komutlar aracılığıyla kontrol etmelerini sağlar.
Proje, öğrencilerin sesle kontrol edilen akıllı ev sistemlerinin çalışma prensibi ve uygulamaları hakkında bilgi sahibi olmasını, Arduino mikrodenetleyici ve çeşitli sensörler ve aktüatörler kullanarak basit bir akıllı ev sistemi prototipi geliştirme becerisi kazanmasını sağlar. Ayrıca, öğrencilerin problem çözme, yaratıcılık ve eleştirel düşünme becerilerini geliştirir, takım çalışması ve iş birliği becerilerini geliştirir.
Akıllı ev sistemleri, gelecekte günlük hayatımızın vazgeçilmez bir parçası haline gelecektir. Bu sistemler, evimizi daha konforlu ve güvenli hale getirirken, aynı zamanda enerji tasarrufu ve çevre korumaya da katkıda bulunacaktır.
Bu projede, Arduino ve çeşitli sensörler kullanılarak bir akıllı ev sistemi prototipi oluşturulmuştur. Akıllı ev sistemi, sesli komutlarla kontrol edilebilen bir kapı, ışıklar, müzik sistemi, fan ve temizlik robotundan oluşmaktadır. Prototip, karton, strafor ve diğer malzemeler kullanılarak yapılmıştır.
Akıllı ev sistemi, sesli komutlarla kontrol edilir. Ses tanıma modülü, kullanıcının sesini algılar ve metne çevirir. Ardından, Arduino, metni işleyerek ilgili komutu gerçekleştirir.
Örneğin, kullanıcı "Kapıyı aç" dediğinde, Arduino servo motoru çalıştırır ve kapı açılır. "Işıkları aç" dediğinde ise, Arduino LED'leri çalıştırır ve ışıklar yanar.
Akıllı ev sistemleri, günlük yaşamı kolaylaştırmak ve enerji tasarrufu sağlamak için kullanılabilen sistemlerdir. Ancak, maliyetleri yüksektir ve kurulumları zordur. Güvenlik açıklarına sahip oldukları için de dikkatli kullanılmaları gerekir.
Elektrik enerjisi, günlük hayatımızın vazgeçilmez bir parçasıdır. Ancak, elektrik enerjisi sınırlı bir kaynaktır ve tasarruflu kullanılması gerekmektedir. Elektrik enerjisini tasarruflu kullanmak için birçok yöntem bulunmaktadır. Bu yöntemlerden bazıları şunlardır: