# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Yapay zekâ, bir bilgisayarın veya bilgisayar kontrolündeki bir robotun çeşitli faaliyetleri zeki canlılara benzer şekilde yerine getirme kabiliyeti. İngilizce artificial intelligence kavramının akronimi olan AI sözcüğü de bilişimde sıklıkla kullanılır. Yapay zekâ çalışmaları genellikle insanın düşünme yöntemlerini analiz ederek bunların benzeri yapay yönergeleri geliştirmeye yöneliktir.

Bir bakış açısına göre, programlanmış bir bilgisayarın düşünme girişimi gibi görünse de bu tanımlar günümüzde hızla değişmekte, öğrenebilen ve gelecekte insan zekâsından bağımsız gelişebilecek bir yapay zekâ kavramına doğru yeni yönelimler oluşmaktadır. Bu yönelim, insanın evreni ve doğayı anlama çabasında kendisine yardımcı olabilecek belki de kendisinden daha zeki, insan ötesi varlıklar meydana getirme düşünün bir ürünüdür. Bu düş, 1920'li yıllarda yazılan ve sonraları Isaac Asimov'u etkileyen modern bilimkurgu edebiyatının öncü yazarlarından Karel Čapek'in eserlerinde dışa vurmuştur. Karel Čapek, R.U.R adlı tiyatro oyununda yapay zekâya sahip robotlar ile insanlığın ortak toplumsal sorunlarını ele alarak 1920 yılında yapay zekânın insan aklından bağımsız gelişebileceğini öngörmüştü.

İdealize edilmiş bir yaklaşıma göre yapay zekâ, insan zekâsına özgü olan, algılama, öğrenme, çoğul kavramları bağlama, düşünme, fikir yürütme, sorun çözme, iletişim kurma, çıkarımsama yapma ve karar verme gibi yüksek bilişsel fonksiyonları veya otonom davranışları sergilemesi beklenen yapay bir işletim sistemidir. Bu sistem aynı zamanda düşüncelerinden tepkiler üretebilmeli ( eyleyici yapay zekâ) ve bu tepkileri fiziksel olarak dışa vurabilmelidir.

"Yapay zekâ" kavramının geçmişi modern bilgisayar bilimi kadar eskidir. Fikir babası, "Makineler düşünebilir mi?" sorunsalını ortaya atarak makine zekâsını tartışmaya açan Alan Mathison Turing'dir. 1943'te II. Dünya Savaşı sırasında Kripto analizi gereksinimleri ile üretilen elektromekanik cihazlar sayesinde bilgisayar bilimi ve yapay zekâ kavramları doğmuştur.

Alan Turing, Nazilerin Enigma makinesinin şifre algoritmasını çözmeye çalışan matematikçilerin en ünlü olanlarından biriydi. İngiltere, Bletchley Park'ta şifre çözme amacı ile başlatılan çalışmalar, Turing'in prensiplerini oluşturduğu bilgisayar prototipleri olan Heath Robinson, Bombe Bilgisayarı ve Colossus Bilgisayarları, Boole cebirine dayanan veri işleme mantığı ile Makine Zekâsı kavramının oluşmasına sebep olmuştu.

Modern bilgisayarın atası olan bu makineler ve programlama mantıkları aslında insan zekâsından ilham almışlardı. Ancak sonraları, modern bilgisayarlarımız daha çok uzman sistemler diyebileceğimiz programlar ile gündelik hayatımızın sorunlarını çözmeye yönelik kullanım alanlarında daha çok yaygınlaştılar. 1970'li yıllarda büyük bilgisayar üreticileri olan Microsoft, Apple, Xerox, IBM gibi şirketler kişisel bilgisayar ( PC Personal Computer) modeli ile bilgisayarı popüler hale getirdiler ve yaygınlaştırdılar. Yapay zekâ çalışmaları ise daha dar bir araştırma çevresi tarafından geliştirilmeye devam etti.

Bugün, bu çalışmaları teşvik etmek amacı ile Turing'in adıyla anılan Turing Testi ABD'de Loebner ödülleri adı altında makine zekâsına sahip yazılımların üzerinde uygulanarak başarılı olan yazılımlara ödüller dağıtılmaktadır.

Turing Testinin içeriği kısaca şöyledir: birbirini tanımayan birkaç insandan oluşan bir denek grubu birbirleri ile ve bir yapay zekâ diyalog sistemi ile geçerli bir süre sohbet etmektedirler. Birbirlerini yüz yüze görmeden yazışma yolu ile yapılan bu sohbet sonunda deneklere sorulan sorular ile hangi deneğin insan hangisinin makine zekâsı olduğunu saptamaları istenir. İlginçtir ki, şimdiye kadar yapılan testlerin bir kısmında makine zekâsı insan zannedilirken gerçek insanlar makine zannedilmiştir.

Loebner Ödülü kazanan yapay zekâ diyalog sistemlerinin yeryüzündeki en bilinen örneklerinden biri A.L.I.C.E'dir. Carnegie üniversitesinden Dr. Richard Wallace tarafından yazılmıştır. Bu ve benzeri yazılımlarının eleştiri toplamalarının nedeni, testin ölçümlendiği kriterlerin konuşmaya dayalı olmasından dolayı programların ağırlıklı olarak diyalog sistemi ( chatbot) olmalarıdır.

Türkiye'de de makine zekâsı çalışmaları yapılmaktadır. Bu çalışmalar doğal dil işleme, uzman sistemler ve yapay sinir ağları alanlarında Üniversiteler bünyesinde ve bağımsız olarak sürdürülmektedir.Bunlardan biri, D.U.Y.G.U. - Dil Uzam Yapay Gerçek Uslamlayıcı'dır.

İdealize edilmiş tanımıyla yapay zekâ konusundaki ilk çalışmalardan biri McCulloch ve Pitts tarafından yapılmıştır. Bu araştırmacıların önerdiği, yapay sinir hücrelerini kullanan hesaplama modeli, önermeler mantığı, fizyoloji ve Turing'in hesaplama kuramına dayanıyordu. Herhangi bir hesaplanabilir fonksiyonun sinir hücrelerinden oluşan ağlarla hesaplanabileceğini ve mantıksal ve ve veya işlemlerinin gerçekleştirilebileceğini gösterdiler. Bu ağ yapılarının uygun şekilde tanımlanmaları hâlinde öğrenme becerisi kazanabileceğini de ileri sürdüler. Hebb, sinir hücreleri arasındaki bağlantıların şiddetlerini değiştirmek için basit bir kural önerince, öğrenebilen yapay sinir ağlarını gerçekleştirmek de olası hale gelmiştir.

1950'lerde Shannon ve Turing bilgisayarlar için satranç programları yazıyorlardı. İlk yapay sinir ağı temelli bilgisayar SNARC, MIT'de Minsky ve Edmonds tarafından 1951'de yapıldı. Çalışmalarını Princeton Üniversitesi'nde sürdüren Mc Carthy, Minsky, Shannon ve Rochester'le birlikte 1956 yılında Dartmouth'da iki aylık bir açık çalışma düzenledi. Bu toplantıda birçok çalışmanın temelleri atılmakla birlikte, toplantının en önemli özelliği Mc Carthy tarafından önerilen yapay zekâ adının konmasıdır. İlk kuram ispatlayan programlardan Logic Theorist (Mantık kuramcısı) burada Newell ve Simon tarafından tanıtılmıştır.

Daha sonra Newell ve Simon, insan gibi düşünme yaklaşımına göre üretilmiş ilk program olan Genel Sorun Çözücü ( General Problem Solver)'ı geliştirmişlerdir. Simon, daha sonra fiziksel simge varsayımını ortaya atmış ve bu kuram, insandan bağımsız zeki sistemler yapma çalışmalarıyla uğraşanların hareket noktasını oluşturmuştur. Simon'ın bu tanımlaması bilim adamlarının yapay zekâya yaklaşımlarında iki farklı akımın ortaya çıktığını belirginleştirmesi açısından önemlidir: Sembolik Yapay Zekâ ve Sibernetik Yapay Zekâ.

Simon'ın sembolik yaklaşımından sonraki yıllarda mantık temelli çalışmalar egemen olmuş ve programların başarımlarını göstermek için bir takım yapay sorunlar ve dünyalar kullanılmıştır. Daha sonraları bu sorunlar gerçek yaşamı hiçbir şekilde temsil etmeyen oyuncak dünyalar olmakla suçlanmış ve yapay zekânın yalnızca bu alanlarda başarılı olabileceği ve gerçek yaşamdaki sorunların çözümüne ölçeklenemeyeceği ileri sürülmüştür.

Geliştirilen programların gerçek sorunlarla karşılaşıldığında çok kötü bir başarım göstermesinin ardındaki temel neden, bu programların yalnızca sentaktik süreçleri benzeşimlendirerek anlam çıkarma, bağlantı kurma ve fikir yürütme gibi süreçler konusunda başarısız olmasıydı. Bu dönemin en ünlü programlarından Weizenbaum tarafından geliştirilen Eliza, karşısındaki ile sohbet edebiliyor gibi görünmesine karşın, yalnızca karşısındaki insanın cümleleri üzerinde bazı işlemler yapıyordu. İlk makine çevirisi çalışmaları sırasında benzeri yaklaşımlar kullanılıp çok gülünç çevirilerle karşılaşılınca bu çalışmaların desteklenmesi durdurulmuştu. Bu yetersizlikler aslında insan beynindeki semantik süreçlerin yeterince incelenmemesinden kaynaklanmaktaydı.

Yapay sinir ağları çalışmalarının dahil olduğu sibernetik cephede de durum aynıydı. Zeki davranışı benzeşimlendirmek için bu çalışmalarda kullanılan temel yapılardaki bazı önemli yetersizliklerin ortaya konmasıyla birçok araştırmacılar çalışmalarını durdurdular. Buna en temel örnek, Yapay sinir ağları konusundaki çalışmaların Minsky ve Papert'in 1969'da yayınlanan Perceptrons adlı kitaplarında tek katmanlı algaçların bazı basit problemleri çözemeyeceğini gösterip aynı kısırlığın çok katmanlı algaçlarda da beklenilmesi gerektiğini söylemeleri ile bıçakla kesilmiş gibi durmasıdır.

Sibernetik akımın uğradığı başarısızlığın temel sebebi de benzer şekilde Yapay Sinir Ağının tek katmanlı görevi başarması fakat bu görevle ilgili vargıların veya sonuçların bir yargıya dönüşerek diğer kavramlar ile bir ilişki kurulamamasından kaynaklanmaktadır. Bu durum aynı zamanda semantik süreçlerin de benzeşimlendirilememesi gerçeğini doğurdu.

Uzman sistemler

Her iki akımın da uğradığı başarısızlıklar, her sorunu çözecek genel amaçlı sistemler yerine belirli bir uzmanlık alanındaki bilgiyle donatılmış programları kullanma fikrinin gelişmesine sebep oldu ve bu durum yapay zekâ alanında yeniden bir canlanmaya yol açtı. Kısa sürede Uzman sistemler adı verilen bir metodoloji gelişti.

Uzman sistemler bir konuda belli ön koşullar aynı anda var olduğunda konunun bir uzmanın (bazen ne olasılıkla) ne karar alacağını belirleyen kuralların tümünü içeren bir programı gelen problemlere uygulamak temellidir. Bunun bir avantajı her verilen kararın hangi kurallar uygulanarak verildiğinin kolayca bilinmesi idi. Bu birçok kuralcı bürokratik karar örgütleri için kolayca uygulamalar geliştirilebilmesi demekti. Bu doğal olarak bir otomobilin tamiri için önerilerde bulunan uzman sistem programının otomobilin ne işe yaradığından haberi olmaması da demekti. Buna rağmen uzman sistemlerin başarıları beraberinde ilk ticari uygulamaları da getirdi.

Yapay zekâ yavaş yavaş bir endüstri hâline geliyordu. DEC tarafından kullanılan ve müşteri siparişlerine göre donanım seçimi yapan R1 adlı uzman sistem şirkete bir yılda 40 milyon dolarlık tasarruf sağlamıştı. Birden diğer ülkeler de yapay zekâyı yeniden keşfettiler ve araştırmalara büyük kaynaklar ayrılmaya başlandı. 1988'de yapay zekâ endüstrisinin cirosu 2 milyar dolara ulaşmıştı.

Antropoloji bilimi, gelişmiş insan zekâsı ile dil arasındaki bağlantıyı gözler önüne serdiğinde, dil üzerinden yürütülen yapay zekâ çalışmaları tekrar önem kazandı. İnsan zekâsının doğrudan doğruya kavramlarla düşünmediği, dil ile düşündüğü, dil kodları olan kelimeler ile kavramlar arasında bağlantı kurduğu anlaşıldı. Bu sayede insan aklı kavramlar ile düşünen Hayvan beyninden daha hızlı işlem yapabilmekteydi ve dil dizgeleri olan cümleler yani şablonlar ile etkili bir öğrenmeye ve bilgisini soyut olarak genişletebilme yeteneğine sahip olmuştu. İnsanların iletişimde kullandıkları Türkçe, İngilizce gibi doğal dilleri anlayan bilgisayarlar konusundaki çalışmalar hızlanmaya başladı. Önce, yine Uzman sistemler olarak karşımıza çıkan doğal dil anlayan programlar, daha sonra Sembolik Yapay Zekâ ile ilgilenenler arasında ilgiyle karşılandı ve yazılım alanındaki gelişmeler sayesinde İngilizce olan A.I.M.L ( Artificial intelligence Markup Language) ve T.Y.İ.D ( Türkçe Yapay Zekâ İşaretleme Dili) gibi bilgisayar dilleri ile sentaktik ( Örüntü) işlemine uygun veri erişim metotları geliştirilebildi. Bugün Sembolik Yapay Zekâ araştırmacıları özel Yapay Zekâ dillerini kullanarak verileri birbiri ile ilişkilendirebilmekte, geliştirilen özel prosedürler sayesinde anlam çıkarma ve çıkarımsama yapma gibi ileri seviye bilişsel fonksiyonları benzetimlendirmeye çalışmaktadırlar.

Bütün bu gelişmelerin ve süreçlerin sonunda bir grup yapay zekâ araştırmacısı, insan gibi düşünebilen sistemleri araştırmaya devam ederken, diğer bir grup ise ticari değeri olan rasyonel karar alan sistemler (Uzman sistemler) üzerine yoğunlaştı.

Doğal dil işleme ve makine öğrenmesi gibi yapay zeka teknolojileri kullanılarak insan ve makine (yazılım) arasında bir diyaloğun sürdürülmesini sağlayan yapay zeka alt dalına "diyalog bazlı yapay zeka" (conversational artificial intelligence) denir. Daha önce insanların bilgisayara komut vermesinde kullanılan web, mobil uygulama gibi grafiksel arayüzlerin (GUI) yerine geçmeyi amaçlayan diyalog bazlı arayüzler (CUI) insanların bilgisayara günlük dilde yazarak veya konuşarak komut verebilmesini amaçlar. Günümüzde, chatbotlar ve sesli asistanlar diyalog bazlı yapay zeka alanında sıkça kullanılan teknolojik ürünler olarak karşımıza çıkmaktadır.

Chatbotlar

Chatbotlar, diyalog bazlı yapay zekanın günlük hayatta kullanılan bir örneğidir. Kullanıcılar, Türkçeye sohbet robotları olarak geçmiş bu dijital ürünler ile yazışarak belirli bir konuda bilgi alabilir veya uçak bileti almak, banka havalesi yapmak veya bir kitap satın almak gibi günlük işlerini yapabilirler. Chatbotlar, şirketlerin web sitesinde veya mobil uygulamasında yer alabilirler. Bunun dışında chatbotlar, WhatsApp, Facebook Messenger gibi genel mesajlaşma platformlarında, veya Google Assistant, Siri gibi sesli asistanlarda da yer alabilirler.

Chatbotlar kullanıcı ile etkileşim kurma yöntemini, arkasında yer alan teknolojik altyapıya göre farklı çeşitlerde oluşturulabilir. Örneğin bir chatbot kullanıcı ile, sadece kullanıcı onunla etkileşime girdiğinde iletişim kuruyorsa reaktif bir chatbottur, eğer bir uyarıcı ile tetiklenerek kullanıcı ile olan diyaloğu başlatan taraf oluyorsa buna proaktif bir chatbot denir. Teknoloji açısından bakılacak olursa, yapay zeka tabanlı chatbotların yanında, doğal dil işleme, makine öğrenmesi gibi yapay zeka teknolojileri kullanılmadan geliştirilen kural tabanlı chatbotlar da kullanılmaktadır. Ancak bu iki tür chatbotun davranışı farklıdır. Kural bazlı chatbotlarda genellikle kullanıcıya belirli seçenekler sunulur ve yaratılan deneyim bu seçeneklerle sınırlı kalır.[kaynak belirtilmeli ] Yapay zeka tabanlı chatbotlarda ise kullanıcı serbest bir metin yazabilir, chatbotun doğal dil işleme teknolojisi bu metni anlamlandırıp doğru yanıtı belirleyerek kullanıcıya sunar.[kaynak belirtilmeli ]

Gelecekte yapay zekâ araştırmalarındaki tüm alanların birleşeceğini öngörmek zor değildir. Sibernetik bir yaklaşımla modellenmiş bir Yapay Beyin, Sembolik bir yaklaşımla insan aklına benzetilmiş bilişsel süreçler ve Yapay Bilinç sistemi, insan aklı kadar esnek ve duyguları olan bir İrade ( Karar alma yetisi ), Uzman sistemler kadar yetkin bir bilgi birikimi ve rasyonel yaklaşımın dengeli bir karışımı sayesinde Yapay Zekâ, gelecekte insan zekâsına bir alternatif oluşturabilir.

Bilginin hesaplanması matematiksel gelişme ile mümkün olabilir. Çok yüksek döngü gerektiren NP problemlerin çözümü, satranç oyununda en iyi hamleyi hesaplamak veya görüntü çözümleme işlemlerinde bilgiyi saymak yerine hesaplamak sureti ile sonuca ulaşılabilir.

Yeni matematik kuantum parçacık davranışlarını açıklayacağı gibi kuantum bilgisayarın yapılmasına olanak verir .

Bilişim uzmanları, bir insanın hepsi aynı anda paralel olarak çalışan 100 milyar nöron bağlantısının toplam hesap gücünün alt sınırı olan saniyede 10 katrilyon (1.000.000.000.000.000 = ) hesap düzeyine 2025'te erişeceğini düşünüyorlar.

Beynin bellek kapasitesine gelince, 100 trilyon bağlantının her birine 10.000 bit bilgi depolama gereksinimi tanınırsa, toplam kapasite 10^18 düzeyine çıkıyor. 2020'ye gelindiğinde insan beyninin işlevselliğine erişmiş bir bilgisayarın fiyatının 1000 dolar olacağı tahmin ediliyor. 2030'da 1000 dolarlık bir bilgisayarın bellek kapasitesi 1000 insanın belleğine eşit olacak. 2050'de ise yine 1000 dolara, dünyadaki tüm insanların beyin gücünden daha fazlasını satın alabileceksiniz.

Yapay zekanın uygulama alanlarının bazı örnekleri şu şekildedir:

Önerici sistemler: Kullanıcıların geçmiş davranışlarına dayanarak yeni içerik önerilmesi. Örneğin, sosyal medya sitelerinde yeni arkadaş, mağazalarda başka bir ürün, gazetede başka bir haber önerileri.

Makine çevirisi: Bir dilde ifade edilen cümleyi farklı bir dile çevirmek. Örneğin, Google Translate, Microsoft Tercüman ve Yandex.Çeviri gibi çevrimiçi araçlar.

Sinyal işleme: Ses ve görüntü gibi sinyallerin işlenerek bilgi çıkarımı. Örneğin, yüz ve ses tanıma.

Prosedürel içerik üretimi: Rassal yöntemler kullanarak yapay içerik üretme. Örneğin, üretimsel müzik ve video oyunlarında prosedürel dünyalar.

Regresyon analizi: Geçmiş verilere dayanılarak bir değişkenin gelecekteki değerinin tahmin edilmesi. Örneğin, ekonomik öngörüler, üretim miktarı öngörüleri.

NTV Bilim Dergisi, sayı:1,2009

# data[].attributes.attachment_link.description
Yapay zekâ, bir bilgisayarın veya bilgisayar kontrolündeki bir robotun çeşitli faaliyetleri zeki canlılara benzer şekilde yerine getirme kabiliyeti. İngilizce artificial intelligence kavramının akronimi olan AI sözcüğü de bilişimde sıklıkla kullanılır. Yapay zekâ çalışmaları genellikle insanın düşünme yöntemlerini analiz ederek bunların benzeri yapay yönergeleri geliştirmeye yöneliktir.

# data[].attributes.headline
Yapay zekâ, bir bilgisayarın veya bilgisayar kontrolündeki bir robotun çeşitli faaliyetleri zeki canlılara benzer şekilde yerine getirme kabiliyeti.[1] İngilizce artificial intelligence kavramının akronimi olan AI sözcüğü de bilişimde sıklıkla kullanılır. Yapay zekâ çalışmaları genellikle insanın düşünme yöntemlerini analiz ederek bunların benzeri yapay yönergeleri geliştirmeye yöneliktir.[2]

# data[].attributes.subject
Yapay zekâ, bir bilgisayarın veya bilgisayar kontrolündeki bir robotun çeşitli faaliyetleri zeki canlılara benzer şekilde yerine getirme kabiliyeti.[1] İngilizce artificial intelligence kavramının akronimi olan AI sözcüğü de bilişimde sıklıkla kullanılır. Yapay zekâ çalışmaları genellikle insanın düşünme yöntemlerini analiz ederek bunların benzeri yapay yönergeleri geliştirmeye yöneliktir.[2]

# data[].attributes.body
Çocuğunuzun erken yaşta kodlama eğitimi alması için pek çok önemli neden bulunuyor.

Kodlama eğitimi çocuklara matematik, bilim, problem çözme, takım çalışması, proje bazlı düşünme, yaratıcı sanatlar ve daha pek çok alanda beceri kazandırıyor. Çocuklar her şeyden önce algoritmik ve tasarım odaklı düşünebilmeyi keşfediyor.

Programlama öğrenmek aslında yeni bir dil öğrenmek gibi. Uzmanlara göre de ne kadar erken yaşta başlanırsa öğrenmesi o kadar kolay oluyor.

2020 yılı itibari ile ABD’de mühendis yetersizliği nedeniyle 1 milyon boş teknik iş pozisyonu olacak. Türkiye için bu konuda yapılmış bir araştırma yok ama iş ilanlarına göz attığınızda programlama yavaş yavaş tüm işlerin tanımlarında kendine yer başlıyor diyebiliriz.

Bilim, teknoloji, mühendislik ve matematik alanlarındaki öngörülen yeni işlerin  yüzde 60’ı bilgisayarla ilişkili olacak.

Kod yazma çiftçilikten  hukuka, inşaattan tıbba kadar her endüstride kullanılabiliyor.

Bilgisayar mühendisliği yeni mezunlar arasında en çok kazandıran işlerden biri.

Kodlama aynı zamanda en yeni liberal sanatlardan. Liberal sanatlar insanları hayata hazırlamak ve öğrencilere etraflarındaki dünyayı daha iyi anlamaları konusunda yardım etmek üzere tasarlanıyor. Kodlama ise dijitalleşen hayatta dünyadaki olup biteni anlama adına giderek daha kıymetli hale gelecek bir alan.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Çocuklar için kodlama diğer adıyla bilgisayar programlama gün geçtikçe popülerleşiyor. Geleceğin dili kodlama konusunda farklı kesimler için rehber olacak bilgileri bir araya getirdik.

Kodlama eğitimi ABD'de de yalnızca çok az okulda veriliyor olmasına rağmen ailelerin yüzde 90'ı çocuklarının bu konuda eğitim almasını istiyor. Türkiye'de de bu ay için bir araya geldiğimiz bazı markaların, özel eğitim kurumlarının ve konu hakkında projeler geliştiren girişimlerin çabaları ile kodlama eğitimi ile ilgili bir farkındalık yaratılmaya başlandı. Peki, bugünün ve geleceğin hemen hemen tüm mesleklerine dokunan kodlamayı bu kadar özel kılan temel başlıklar neler? Başka bir ifade ile bugünün çocukları neden kodlama eğitimi almalı?

Çocuklar neden kodlama eğitimi almalı?

Çocuğunuzun erken yaşta kodlama eğitimi alması için pek çok önemli neden bulunuyor.

Kodlama eğitimi çocuklara matematik, bilim, problem çözme, takım çalışması, proje bazlı düşünme, yaratıcı sanatlar ve daha pek çok alanda beceri kazandırıyor. Çocuklar her şeyden önce algoritmik ve tasarım odaklı düşünebilmeyi keşfediyor.

Programlama öğrenmek aslında yeni bir dil öğrenmek gibi. Uzmanlara göre de ne kadar erken yaşta başlanırsa öğrenmesi o kadar kolay oluyor.

2020 yılı itibari ile ABD'de mühendis yetersizliği nedeniyle 1 milyon boş teknik iş pozisyonu olacak. Türkiye için bu konuda yapılmış bir araştırma yok ama iş ilanlarına göz attığınızda programlama yavaş yavaş tüm işlerin tanımlarında kendine yer başlıyor diyebiliriz.

Bilim, teknoloji, mühendislik ve matematik alanlarındaki öngörülen yeni işlerin yüzde 60'ı bilgisayarla ilişkili olacak.

Kod yazma çiftçilikten hukuka, inşaattan tıbba kadar her endüstride kullanılabiliyor.

Bilgisayar mühendisliği yeni mezunlar arasında en çok kazandıran işlerden biri.

Kodlama aynı zamanda en yeni liberal sanatlardan. Liberal sanatlar insanları hayata hazırlamak ve öğrencilere etraflarındaki dünyayı daha iyi anlamaları konusunda yardım etmek üzere tasarlanıyor. Kodlama ise dijitalleşen hayatta dünyadaki olup biteni anlama adına giderek daha kıymetli hale gelecek bir alan.

Kodlama eğitiminin püf noktaları

Çocuklar kodlama eğitimine 5 yaşından itibaren başlayabiliyorlar. Ülkemizde yapılan eğitimler ağırlıklı olarak 8-12 yaş grubunu kapsıyor. Çocuklarda kodlama eğitiminde görsel blok arayüzleri ya da yaşa uygun yazı tabanlı eğitim uygun olabilir. Çocuklar için kodlama eğitiminin püf noktalarına bir göz atalım.

Eğlenceli hale getirin

Çocuklar için kodlama eğitimi her şeyden önce eğlenceli olmalı. Yapılan araştırmalara göre çocukları programlamaya yönlendirmek kolay ancak eğitime devam etmelerini sağlamak çok da kolay değil. Bu nedenle çok akademik bir eğitim programından ziyade eğlenceye yönelik çocuğun ilgisini çekebilecek bir eğitim verilmesi daha doğru olacak. Bazı öğrenciler çok satan oyunlardan Minecraft için tasarım yapmayı tercih ederken diğerleri kendi internet sitelerini tasarlamak isteyebilir.

Tek bir programlama diliyle başlamalı

Pek çok aile çocuğuna mümkün olduğunca fazla programlama dili öğretme çabasında. Tabii kodlama konusunda farkındalığı olan fazla bilinçli ailelerden bahsediyoruz. Ancak bu çok da doğru değil. Bunun yerine çocuğa tek bir dil öğretmekle işe başlamak ve bu konuda mümkün olduğunca gelişmesi için çaba göstermek gerekli. Çünkü çocuk bir dili çok iyi öğrendiğinde zaten diğer dilleri de anlaması çok kolay olacak. Aynı anda birden fazla dil öğretmeye çalışmak çocuğun kafasını karıştırabilir.

Yerel ya da online sınıflar bulun

Mark Zuckerberg'in orta okuldan beri bir bilgisayar programı eğitmeni vardı. Özel hoca ile birebir eğitim çok faydalı olsa da her ailenin buna gücü yetmeyebilir. Kaldı ki bu konuda iyi eğitmen bulmak da dert. Bu nedenle grup dersleri ya da online eğitimler de iyi bir alternatif olacaktır. Türkiye'de birçok özel eğitim kurumunda verilmeye başlayan kodlama dersleri ve birçok markanın kodlama eğitimi aktiviteleri de aklınızda olması gereken alternatifler.

Bir mentor bulun

Pek çok bilgisayar programcısı çocuğunuza birebir ya da online eğitim vermekten memnun olacaktır. Deneyimli bir programcı ile Skype ya da diğer video konferans programları üzerinden bağlantı ise çok faydalı olacak.

# data[].attributes.attachment_link.description
Çocuklar için kodlama diğer adıyla bilgisayar programlama gün geçtikçe popülerleşiyor. Geleceğin dili kodlama konusunda farklı kesimler için rehber olacak bilgileri bir araya getirdik. Kodlama eğitimi ABD'de de yalnızca çok az okulda veriliyor olmasına rağmen ailelerin yüzde 90'ı çocuklarının bu konuda eğitim almasını istiyor.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Algoritmaları daha kolay anlatabilmek için akış şemaları kullanılır.

Algoritma, belli bir problemi çözmek veya belirli bir amaca ulaşmak için tasarlanan yol. Matematikte ve bilgisayar biliminde bir işi yapmak için tanımlanan, bir başlangıç durumundan başladığında, açıkça belirlenmiş bir son durumunda sonlanan, sonlu işlemler kümesidir. Genellikle bilgisayar programlamada kullanılır ve tüm programlama dillerinin temeli algoritmaya dayanır. Aynı zamanda algoritma tek bir problemi çözecek davranışın, temel işleri yapan komutların veya deyimlerin adım adım ortaya konulmasıdır ve bu adımların sıralamasına dikkat edilmelidir. Bir problem çözülürken algoritmik ve sezgisel (herustic) olmak üzere iki yaklaşım vardır. Algoritmik yaklaşımda da çözüm için olası yöntemlerden en uygun olan seçilir ve yapılması gerekenler adım adım ortaya konulur. Algoritmayı belirtmek için; metinsel olarak düz ifade ve akış diyagramı olmak üzere 2 yöntem kullanılır. Algoritmalar bir programlama dili vasıtasıyla bilgisayarlar tarafından işletilebilirler.

İlk algoritma, el-Hârizmî tarafından "Hisab el-cebir ve el-mukabala" kitabında sunulmuştur. Algoritma sözcüğü de el-Hârizmî'nin isminin Avrupalılarca telaffuzundan doğmuştur.

Algoritma sözcüğü Ebu Abdullah Muhammed bin Musa el Harezmi'nin Latince isminden kaynaklanır.

Algoritma sözcüğü, Özbekistan'ın Harezm, bugünkü Türkmenistan'ın Hive kentinde doğmuş olan Ebu Abdullah Muhammed İbn Musa el Harezmi'den gelir. Bu alim 9. yüzyılda cebir alanındaki algoritmik çalışmalarını kitaba dökerek matematiğe çok büyük bir katkı sağlamıştır. "Hisab el-cebir ve el-mukabala (حساب الجبر و المقابلة)" kitabı dünyanın ilk cebir kitabı ve aynı zamanda ilk algoritma koleksiyonunu oluşturur. Latince çevirisi Avrupa'da çok ilgi görür. Alimin ismini telaffuz edemeyen Avrupalılar "algorizm" sözcüğünü " Arap sayıları kullanarak aritmetik problemler çözme kuralları" manasında kullanırlar. Bu sözcük daha sonra "algoritma"ya dönüşür ve genel kapsamda kullanılır.

Çoğu algoritmalar bilgisayar olarak uygulanmak üzere tasarlanmıştır. Bununla birlikte, başka yöntemlerle de uygulanmaktadır, biyolojik sinir ağı (örneğin insan beyninin hesap yapması veya bir böceğin yemek araması), elektrik devresi veya mekanik cihazlar gibi.

Bilgisayar algoritmasına örnek verelim. Kullanıcının girdiği dört sayının ortalamasını görüntüleyen algoritmayı yazalım:

 A0 --> Başla
 A1 --> Sayaç=0 (Sayaç'ın ilk sayısı 0 olarak başlar.)
 A2 --> Sayı=? : T=T+Sayı (Sayıyı giriniz. T'ye sayıyı ekle ve T'yi göster.)
 A3 --> Sayaç=Sayaç+1 (Sayaç'a 1 ekle ve sayacı göster.)
 A4 --> Sayaç<4 ise A2'ye git. (Eğer sayaç 4'ten küçükse Adım 2'ye git.)
 A5 --> O=T/4 (Ortalama için T değerini 4'e böl)
 A6 --> O'yu göster. (Ortalamayı göster.)
 A7 --> Dur

Quicksort sıralama algoritması animasyonu. Animasyonun başında kırmızı çubukların pivot elemanı olarak işaretlendiği görülmektedir. Örneğin başında sağ tarafın en uzak elemanı pivot olarak seçilmiştir. Bu seçilen pivot değerleri parçalara ayrılmış değerler kümesinin elemanlarıyla karşılaştırılıp sıralama sağlanmaktadır. Özetle, sıralanacak bir sayı dizisini daha küçük parçalara ayırıp oluşan bu küçük parçaların kendi içinde sıralanması ve birleştirilmesi mantığıyla çalışır.

İkinci dereceden ax² + bx + c = 0 biçiminde bir denklemin tüm köklerini bulmak için algoritma yazalım:

Adım 1: Başla.
Adım 2: a, b, c, D, x1, x2, rp ve ip değişkenlerini tanımla.
Adım 3: Diskriminant değerini hesapla.
D ← b2-4ac
Adım 4: Eğer D≥0
x1 ← (-b+√D) / 2a
x2 ← (-b-√D) / 2a
değerlerini hesapla ve x1,x2 değişkenleri göster.
Eğer D≥0 değilse,
Gerçek kısım(rp) ve sanal kısmını(ip) hesapla.
rp ← b / 2a
ip ← √ (D) / 2a
Adım 5: "rp + j(ip)" ve "rp - j(ip)" değerlerini göster.
Adım 6: Dur.

Kullanıcı tarafından girilen bir sayının faktöriyel değerini bulmak için bir algoritma yazalım:

Adım 1: Başla.
Adım 2: factorial,i ve n değişkenlerini tanımla.
Adım 3: Değişkenlerin başlangıç değerlerini tanımla.
factorial ← 1
i ← 1
Adım 4: Ekrandan girilen n değerini oku.
Adım 5: (i=n) eşitliği sağlanana kadar tekrarla.
5.1: factorial←factorial*i
5.2: i←i+1
Adım 6: factorial değişkeninin değerini göster.
Adım 7: Dur.

Hukuki Konular

Algoritmalar, tek başlarına, genellikle patent verilebilir değildirler. Amerika Birleşik Devletleri'nde soyut kavramların, sayıların ve işaretlerin yalnızca basit yönlendirmelerinden oluşan bir iddia " süreç" oluşturmaz (USPTO 2006) ve bundan dolayı algoritmalar patent verilebilir değildir (Gottschalk v.Benson'da olduğu gibi). Bununla birlikte, algoritmanın pratik uygulamaları zaman zaman patent verilebilirdir. Örneğin, Diamond v.Diehr'da, sentetik kauçuğun muhafaza edilmesine yardımcı olmak için kullanılan basit geri bildirim algoritmasının uygulaması patent verilebilir sayılmıştır. Yazılım patenti son derece tartışmalıdır ve algoritmaları içeren birçok eleştirilmiş patent vardır, özellikle veri sıkıştırma algoritmaları, Unisys' LZW patentinde olduğu gibi.

Ek olarak, bazı kriptografik algoritmaların ihracat kısıtlamaları vardır.

Faaliyetlerin birçoğu algoritmanın tanımının geliştirilmesine yönlendirilmiştir ve aktifliği çevredeki sorunlar nedeniyle, özellikle matematiğin temelleri (özellikle Church-Turing tezi) ve akıl felsefesi (özellikle yapay zeka konusundaki tartışmalar) sebebiyle devam etmiştir.

Algoritmaların kullanımı hayatın her alanında giderek yaygınlaşmaktadır. İş yerlerindeki performans değerlendirmelerinden bankaların kime kredi vereceğine, güvenlik sistemlerinden sosyal medya platformlarındaki önerilere kadar hayatın her alanında etkili olan algoritmalara özellikle de sosyal bilimci akademisyenler çeşitli eleştiriler yöneltmektedir. Algoritmaların teknolojik etkilerinin yanı sıra toplumsal bir güce de sahip oldukları, toplumsal gruplar arasındaki eşitsizlikleri derinleştirdikleri, yeni güç dengeleri oluşturdukları ve farklı otoriteler tarafından toplumun belli kesimlerini baskılamak için kullanıldıklarının altı çizilmektedir.

1. "Al-Khwarizmi - Islamic Mathematics". The Story of Mathematics. 25 Temmuz 2019 tarihinde kaynağından arşivlendi.

2. Beer, David (2 Ocak 2017). "The social power of algorithms". Information, Communication & Society. 20 (1): 1-13. doi:10.1080/1369118X.2016.1216147. ISSN 1369-118X.

3. author., Eubanks, Virginia, 1972-. Automating inequality : how high-tech tools profile, police, and punish the poor. ISBN 1-250-21578-1. OCLC 1050280177.

4. Masso, Anu; Kasapoglu, Tayfun (2 Temmuz 2020). "Understanding power positions in a new digital landscape: perceptions of Syrian refugees and data experts on relocation algorithm". Information, Communication & Society. 23 (8): 1203-1219. doi:10.1080/1369118X.2020.1739731. ISSN 1369-118X.

# data[].attributes.attachment_link.description
Algoritma, belli bir problemi çözmek veya belirli bir amaca ulaşmak için tasarlanan yol. Matematikte ve bilgisayar biliminde bir işi yapmak için tanımlanan, bir başlangıç durumundan başladığında, açıkça belirlenmiş bir son durumunda sonlanan, sonlu işlemler kümesidir. Genellikle bilgisayar programlamada kullanılır ve tüm programlama dillerinin temeli algoritmaya dayanır.

# data[].attributes.headline
Algoritma, belli bir problemi çözmek veya belirli bir amaca ulaşmak için tasarlanan yol.[1][2] Matematikte ve bilgisayar biliminde bir işi yapmak için tanımlanan, bir başlangıç durumundan başladığında, açıkça belirlenmiş bir son durumunda sonlanan, sonlu işlemler kümesidir.Genellikle bilgisayar programlamada kullanılır ve tüm programlama dillerinin temeli algoritmaya dayanır. Aynı zamanda algoritma tek bir problemi çözecek davranışın, temel işleri yapan komutların veya deyimlerin adım adım ortaya konulmasıdır ve bu adımların sıralamasına dikkat edilmelidir.

# data[].attributes.subject
Algoritma, belli bir problemi çözmek veya belirli bir amaca ulaşmak için tasarlanan yol.[1][2] Matematikte ve bilgisayar biliminde bir işi yapmak için tanımlanan, bir başlangıç durumundan başladığında, açıkça belirlenmiş bir son durumunda sonlanan, sonlu işlemler kümesidir.Genellikle bilgisayar programlamada kullanılır ve tüm programlama dillerinin temeli algoritmaya dayanır. Aynı zamanda algoritma tek bir problemi çözecek davranışın, temel işleri yapan komutların veya deyimlerin adım adım ortaya konulmasıdır ve bu adımların sıralamasına dikkat edilmelidir.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Vikipedi, özgür ansiklopedi

Akış şeması algoritmaları ve işlemleri birbirine oklarla bağlı değişik tiplerdeki kutular içerisinde gösteren yaygın bir şema tipidir. Akış şemaları çeşitli alanlardaki işlem ve uygulamaların yönetilmesi, belgelendirilmesi, tasarlanması ve çözümlenmesinde kullanılır.

Süreç akışını belgelemek için oluşturulan ilk metot olan "akış süreç şeması" Frank Gilbreth tarafından ASME (Amerikalı Mekanik Mühendisleri Topluluğu) üyelerine 1921'de sunulmuştur. Gilbreth'in araçları endüstri mühendisliği uygulaması yerini edinmiştir. 1930'ların başlarında, endüstri mühendisi olana Allan H. Mogensen New York'ta iş dünyasında kullanılmak üzere bazı endüstriyel uygulamaların eğitimini vermeye başladı.

# data[].attributes.attachment_link.description
Vikipedi, özgür ansiklopedi Akış şeması algoritmaları ve işlemleri birbirine oklarla bağlı değişik tiplerdeki kutular içerisinde gösteren yaygın bir şema tipidir. Akış şemaları çeşitli alanlardaki işlem ve uygulamaların yönetilmesi, belgelendirilmesi, tasarlanması ve çözümlenmesinde kullanılır. Süreç akışını belgelemek için oluşturulan ilk metot olan "akış süreç şeması" Frank Gilbreth tarafından ASME (Amerikalı Mekanik Mühendisleri Topluluğu) üyelerine 1921'de sunulmuştur.

# data[].attributes.headline
Bir algoritmanın daha görsel gösterimidir. Çizgiler, Dörtgen, daire vb. geometrik şekillerle  algoritmanın gösterilmesini sağlar.Akış şemalarının algoritmadan farkı, adımların simgeler şeklinde kutular içine yazılmış olması ve adımlar arasındaki ilişkilerin ve yönünün oklar ile gösterilmesidir.

# data[].attributes.subject
Bir algoritmanın daha görsel gösterimidir. Çizgiler, Dörtgen, daire vb. geometrik şekillerle  algoritmanın gösterilmesini sağlar.Akış şemalarının algoritmadan farkı, adımların simgeler şeklinde kutular içine yazılmış olması ve adımlar arasındaki ilişkilerin ve yönünün oklar ile gösterilmesidir.

# data[].attributes.body
Bu sitede kendi ilgi alanınıza göre panonuzu hazırlayabilirsiniz.

# data[].attributes.body
Kendi internet güncenizi bu çevrimiçi uygulama ile yapın. Günlük tutun, haber oluşturun, etkinlik ekleyin. Blogger ücretsiz ve kullanımı çok kolay.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Choose the perfect design

Create a beautiful blog that fits your style. Choose from a selection of easy-to-use templates – all with flexible layouts and hundreds of background images – or design something new.

Get a domain

Give your blog the perfect home. Get a blogspot.com domain or buy a custom domain with just a few clicks.

Earn money

Get paid for your hard work. Google AdSense can automatically display relevant targeted ads on your blog so that you can earn income by posting about your passion.

Know your audience

Find out which posts are a hit with Blogger’s built-in analytics. You’ll see where your audience is coming from and what they’re interested in. You can even connect your blog directly to Google Analytics for a more detailed look.

Hang onto your memories

Save the moments that matter. Blogger lets you safely store thousands of posts, photos, and more with Google.

# data[].attributes.attachment_link.title
Blogger.com - Create a unique and beautiful blog easily.

# data[].attributes.attachment_link.description
Publish your passions your way. Whether you'd like to share your knowledge, experiences or the latest news, create a unique and beautiful blog.

# data[].attributes.headline
4- Scratch.mit.edu: Bu sitede online scratch uygulaması ile kodlama öğrenebilir, yaptığın programı arkadaşların ile paylaşabilirsin. Ayrıca kullanıcıların paylaştıkları programları da görebilirsin.

# data[].attributes.subject
4- Scratch.mit.edu: Bu sitede online scratch uygulaması ile kodlama öğrenebilir, yaptığın programı arkadaşların ile paylaşabilirsin. Ayrıca kullanıcıların paylaştıkları programları da görebilirsin.

# data[].attributes.attachment_link.description
Scratch is a free programming language and online community where you can create your own interactive stories, games, and animations.

# data[].attributes.headline
3-Tinkercad.com: Çizim yeteneğin mi var? Görsel olarak yeni çizimler mi üretmek istiyorsun. 3 boyutlu görsellere ilgi mi duyuyorsun. Tinkercad bu ihtiyaçlarınızın hepsine cevap verecek. Ayrıca içerindeki Circuits bölümü ile elektronik devreler oluşturup çalıştırabilirsiniz.

# data[].attributes.subject
3-Tinkercad.com: Çizim yeteneğin mi var? Görsel olarak yeni çizimler mi üretmek istiyorsun. 3 boyutlu görsellere ilgi mi duyuyorsun. Tinkercad bu ihtiyaçlarınızın hepsine cevap verecek. Ayrıca içerindeki Circuits bölümü ile elektronik devreler oluşturup çalıştırabilirsiniz.

# data[].attributes.attachment_link.title
Tinkercad | From mind to design in minutes

# data[].attributes.attachment_link.description
Tinkercad is a free, easy-to-use app for 3D design, electronics, and coding.

# data[].attributes.headline
2-Eba.gov.tr: Hem derslerine çalış, hem test çöz hem de zeka oyunları oyna. Bu sitede yok yok.

# data[].attributes.subject
2-Eba.gov.tr: Hem derslerine çalış, hem test çöz hem de zeka oyunları oyna. Bu sitede yok yok.

# data[].attributes.attachment_link.title
EBA, EBATV, Mesleki Gelişim, Eğitim Bilişim Ağı

# data[].attributes.attachment_link.description
Eğitim Bilişim Ağı öğretmenler ile öğrenciler arasında iletişim kurmak, eğitim hayatları boyunca kullanabilecekleri materyalleri sağlamak üzere kurulan eğlenceli bir portaldir.

# data[].attributes.headline
Eğlenmek, öğrenmek, zeka geliştirmek hobi edinmek, boş zamanlarımızı faydalı işlerle değerlendirip, yeni şeyler öğrenmek istiyorsanız bu alan tam size göre. Bu başlık altında faydalı siteler var

# data[].attributes.subject
Eğlenmek, öğrenmek, zeka geliştirmek hobi edinmek, boş zamanlarımızı faydalı işlerle değerlendirip, yeni şeyler öğrenmek istiyorsanız bu alan tam size göre. Bu başlık altında faydalı siteler var

# data[].attributes.body
1-CODE.ORG: 7'den 70'e herkes kodlamayı öğrenebilir

# data[].attributes.attachment_link.title
Learn computer science. Change the world.

# data[].attributes.attachment_link.description
Every student in every school deserves the opportunity to study computer science.

# data[].attributes.headline
Bilişim Teknolojilerini artık küçük büyük herkes kullanıyor. Peki bilişim teknolojilerini kullanırken sağlığımız açısından nelere dikkat etmeliyiz. Kalıcı veya geçici sağlık problemleri ile karşılaşmamak için bilişim teknolojilerini nasıl kullanmalı ve hangi egzersizleri yapmalıyız. Hepsi bu başlık altında.

# data[].attributes.subject
Bilişim Teknolojilerini artık küçük büyük herkes kullanıyor. Peki bilişim teknolojilerini kullanırken sağlığımız açısından nelere dikkat etmeliyiz. Kalıcı veya geçici sağlık problemleri ile karşılaşmamak için bilişim teknolojilerini nasıl kullanmalı ve hangi egzersizleri yapmalıyız. Hepsi bu başlık altında.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Bilgisayar Kullanımı ve Sağlık

Bilgisayarların, bilinçsizce ve uzun süre kullanıldığı zaman sağlık sorunlarına neden olabildiği de bir gerçek.

Bu sağlık sorunları kimilerinde ellerde, bileklerde, kollarda, omuzlarda, boyunda ve sırtta ağrı, tutulma veya kasılmayla

kendini gösterirken, kimilerinde halsizlik, isteksizlik ve görme bozuklukları olarak ortaya çıkabiliyor.

BİLGİSAYAR BAŞINDA İKEN: Birçok kişi bilgisayar başında iken, nasıl oturduğunu çoktan unutmuş, sırt öne eğilmiş, eller klavye ya da fare üstünde, gözleri ekrana kilitlenmiş vaziyette zamanın ne kadar hızlı geçtiğinden habersizdir.

Ancak bilgisayar başından kalktıklarında; gözlerinde yanma, boyun kaslarında ağrı ve sertleşme, elde uyuşukluk, yorgunluk gibi şikâyetlerden söz etmeye başlarlar. dersimiz.com

Bilgisayarla yazarken ellerinize kramp giriyor mu? Ya da gözlerinizin yaşardığı oluyor mu? Bel ağrıları, baş ağrıları sık oluyor mu? Bilinçsizce yapılan davranışlar bilgisayar kullanımı sırasında da sağlık sorunları görülmesine neden olabilir.

Parmak, el bileği ve dirseğinizin TEKRARLAYICI HAREKETLERE BAĞLI BOZUKLUKLAR: bilgisayar kullanırken yaptığı küçük ve tekrarlayıcı hareketler özellikle el bileği hizasında bozukluklara neden olabilir. Bu hastalıkta el bileği içinden geçen kasların kemiğe yapıştığı dokular zedelenip sıkışır. Bu durumda elde uyuşukluk ve ağrı, başparmak hareketlerinde ve el sıkma gücünde azalma ortaya çıkar, el becerisi bozulur.

Uzun süre GÖZ BOZUKLUKLARI: bilgisayar karşısında çalışma sonrası göz çevresi ve başta ağrı, gözlerde yorgunluk hissi, yanma, batma ve kızarıklık görülebilir. Yakınmalar daha çok günde 4-6 saatten fazla bilgisayar karşısında çalışan kişilerde sık görülür.

Yanma, batma, kızarıklık, sulanma gibi yakınmalar ekrana bakarak çalışan kişilerde göz kırpma sayısındaki belirgin azalmaya bağlı olabilir. Ekranın gözlerden 50 - 70 cm. uzakta ve göz hizasından biraz aşağıda bulunması yorgunluk yakınmalarının azalmasını sağlayabilir.

Çalışma sırasında sık ara vermek ve aralarda örneğin pencereden uzak nesnelere bakmak göz sağlığı açısından önemlidir.

Bu rahatsızlıklar BEL, BAŞ VE BOYUN AĞRILARI: bilgisayar kullanımı ile ilgili olarak sıklıkla uzun süre hareketsiz kalma, stres, uygun olmayan duruş biçimi gibi nedenlerle ortaya çıkarlar. Kas, kemik, sinir ve damarların aşırı gerilme ve uygun olmayan duruş biçimlerine bağlı olarak şekil bozuklukları bu tip hastalıkları yaratabilir.

BİLGİSAYAR SATIN ALIRKEN; Bilgisayar satın alırken monitörünün ne kadar radyasyon yaydığı, klavye ve faresinin ergonomik olup olmadığı gibi konulara da dikkat edin.

ORTAMI HAVALANDIRIN; Bilgisayarın bulunduğu mekânın havasının mutlaka belli aralıklarla nemlendirilmesini sağlayın.

AYARLANABİLİR SANDALYE KULLANIN; Çalışma sandalyesi satın alırken yükseklik ile sırtlığının ayarlanabilir olup olmadığına dikkat edin. Sandalyenin yanlarda kolları dinlendirebilecek yerlerinin olması ve sırtlığının dik olması çalışma sırasında sizi rahat ettirir. Sandalyeye oturduğunuz zaman başınızın dik, sırtınız destekli, kollarınız rahat, gözleriniz ekranın tam karşısında olsun. Ekrana olan uzaklığınızın 50-70 cm arasında olmasına özen gösterin.

IŞIK YANSIMALARINDAN KORUNUN; Oda aydınlatması için gündüzleri gün ışığı kullanın. Akşamları ise lambanın ışık şiddetinin normalden yarı yarıya daha az olmasını sağlayarak ışık yansımalarını aza indirmeye çalışın. Monitörünüzü yan tarafı pencereye bakacak biçimde yerleştirerek pencereden gelen ışık yansımalarından korunun.

UZUN SÜRE HAREKETSİZ KALMAYIN; Uzun süre hareketsiz oturmak rahatsızlık ve kas yorulmasına yol açabileceği için, çalışırken küçük molalar verilip esneme egzersizleri yapılmalıdır. Bilgisayarda uzun süre çalışacaksanız en azından saatte bir, mümkünse daha da sık olarak kısa molalar verin.

EKRANA BAKARKEN; Gözlerinizi kırpmayı unutmayın. Aslında göz kırpmak düşünmeksizin, kendiliğinden yaptığımız bir eylemdir. Ancak insanlar normal şartlarda bilgisayar kullanırken daha az göz kırpar. Bu durum gözler için zararlıdır. Göz kırpmak, gözlerinizi doğal olarak koruyup nemlendirir ve göz kuruluğunun önlenmesine yardımcı olur.

Her 20 dakikada bir önünüzdeki ekrana bakmaktan vazgeçip yaklaşık 5-6 metre uzaklıktaki bir nesneye bakarak göz kaslarınızın gevşemesini sağlayın.

PEKİ, YA DİZÜSTÜ BİLGİSAYARLAR... Dizüstü bilgisayar ları masa başına oturmadan uzun süreli kullanmayın.
BİLGİSAYAR KARŞISINDA İDEAL OTURUŞ VE DURUŞ ŞEKİLLERİ İDEAL ÇALIŞMA ORTAMI
Yatak gibi rahat mekânlarda dizüstü bilgisayarla çalışırken, ister istemez öne doğru eğiliriz ya da bilgisayarı kucağımıza alırız. Bu tür uzun süreli kullanımlar duruş bozukluğu, omuz, boyun ve bel kaslarının zorlanması ile şiddetli ağrılar duyulmasına neden olabilir. Bu riski azaltmak için, dizlerinizin üstüne koyduğunuz bilgisayar ın ekranını yükseltmek için bacaklarınızın üzerine mutlaka bir destek (kalın bir kitap gibi) koyun.

Ekranın üst kenarı göz hizasında;

Ekran kol boyu mesafede (40-80cm)

Koltuk arkalığı iyi bir bel desteği sağlar.

Koltuk arkalığı ve oturağın yüksekliği ile yatıklığı kullanıcı tarafından kolayca ayarlanabilir.

Klavye yüksekliği, kol ile ön kolun gevşek ve yere paralel durmasına imkan sağlar.

Bilekler düzgün.

Eğer gerekiyorsa, yumuşak yüzeyli ve hareketli bir bilek desteği.

Bacaklar yere paralel.

Ç alışma yüzeyinin altında bacaklar için geniş alan.

Ayaklar tamamen yere veya bir ayaklığa basıyor.

Ekleyen :dersimiz.com Okunma : 12596

bilgisayar kullanımı sağlık bilgisayar bilişim teknolojileri ve yazılım ders notu bilgisayarın zararları doğru bilgisayar kullanımı bilgisayar göze zararlı mı? pc kullanımı

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
bilişim teknolojileri ve yazılım ders notu

# data[].attributes.attachment_link.title
Bilgisayar Kullanımı ve Sağlık, ders ve çalışma notu

# data[].attributes.attachment_link.description
Bilgisayarların, bilinçsizce ve uzun süre kullanıldığı zaman sağlık sorunlarına neden olabildiği de bir gerçek. Bu sağlık sorunları kimilerinde ellerde, bileklerde, kollarda, omuzlarda, boyunda ve sırtta ağrı, tutulma veya kasılmayla kendini gösterirken, kimilerinde halsizlik, isteksizlik ve görme bozuklukları olarak ortaya çıkabiliyor.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
ASIMO adlı insansı robot

Robotik, robotların tasarımı, üretimi ve kullanımı ile ilgilenen çok disiplinli bir bilim dalıdır. Makine mühendisliği, uçak mühendisliği, uzay mühendisliği, elektronik mühendisliği, bilgisayar mühendisliği, mekatronik mühendisliği ve kontrol mühendisliği dallarının ortak çalışma alanıdır. Robotlar bir yazılım aracılığıyla yönetilen ve yararlı bir amaç için iş ve değer üreten karmaşık makinelerdir.

Robotik teknolojisi insanın yerinde geçebilecek ya da insanın eylemlerini taklit edebilecek makineler yapmayı hedefler. Robotların birçok farklı durumda kullanılması amaçlansa da, günümüzde daha çok tehlikeli ortamlarda (örn. bomba imhası), üretim süreçlerinde, veya insanın yaşayamadığı uzay, sualtı, yüksek sıcaklık ve radyasyonlu ortamlarda kullanılmaktadır. Robotlar her biçimde yapılabileceği halde, bazı robotlar insana benzer olarak yapılmaktadır. Bunun, robotların insanlar tarafından kabulünü kolaylaştıracağı düşünülmektedir. Birçok robot doğadan esinlenerek yapılmıştır biyo-ilhamlı robotiğin konusudur.

Türkiye'deki üniversitelerde açılan mekatronik bölümleri robotikle yakından ilişkilidir.

Tarihte robotikle ilintili en erken atıf MÖ 3. yüzyılda Çin'de yazılmış bir Lie Zi yazmasında bulunmuştur. Bu yazma MÖ 1000 yıllarında yaşamış Zhou Kralı Mu'ya sunulan mekanik bir insan mankeninden bahseder. Antik Yunanda, MÖ 3. yüzyılda yaşamış Ktesibios çağını aşan pek çok çalışmalar yapmış, yüzden fazla mekanik otomata tasarlamıştır. Onun çalışmaları Bizantiyonlu Filon ve İskenderiyeli Heron tarafından devam ettirilmiştir.

Onlardan sonra bilinen en önemli robotik öncüsü El-Cezeri'dir. Çağının çok ilerisinde[kime göre?] mekanik otomatalar yapmıştır. Eski tarihlerde yaşamış olan meslektaşlarının icatlarını geliştirmiş ve kendine ait olan birçok tasarım yapmıştır. El Cezeri, Otomatik Makineler tarihinde Çağın Doruğuna Erişmiş Büyük Mühendis İbn-i Razzaz Cezeri adıyla anılır.[kaynak belirtilmeli ] Yazdığı kitabındaki tüm buluşlar insanımsı, estetik değerlere sahiptir ve hiçbiri hayal ürünü değildir.[kime göre?] Alman Profesörü Widemann, tarafından tekrar üretilip çalıştırılmışlardır.[kaynak belirtilmeli ] El Cezeri'nin kaleme aldığı orijinal ismi Kitab-ül Camii Beyn-el ilmi vel-amel En Nafi-i fi Sınaat-il hiyel kitabı, Kültür Bakanlığı 1990 yılında Olağanüstü Mekanik Araçların Bilgisi Hakkında Kitap adında basmıştır. Kitabın Türkçe çevirisi ise Sevim Tekeli tarafından hazırlanarak Türk Tarih Kurumu Yayınları tarafından basılmıştır. El-Cezeri'nin mezarı hâlen Cizre'de Nuh Peygamber Camii'nin avlusunda bulunuyor. Avrupalılar tarafından Al-Jasar olarak bilinmektedir.

İtalya Floransa'da yaşamış Rönesansın en büyük ressam ve heykeltıraşlarından kabul edilen Leonardo Da Vinci'ye ait 1495 yılında tasarlandığı sanılan savaşçı makine kayıt altına alınmış bir başka örnektir. Resimdeki model Leonardo'nun orijinal çizimlerinden yararlanılarak 1950 yılında yeniden yapılmıştır. Robot kollarını çenesini ve başını hareket ettirebilmektedir.[kaynak belirtilmeli ]

18. ve 19. Yüzyılda Avrupa'da Robotik

Bu yüzyıllarda daha çok eğlence amaçlı gerçekleştirilen Robot - Otomatlar zengin sarayların gözdesiydi. Yanda: 1776 yılında Fransız mekanikçi Pierre Jaquet Droz tarafından yapılan org çalan müzisyen Osmanlı Sarayı için geliştirilen otomatlardan biri de 1769 yılında [Baron Von Kempelen] tarafından yapılan satranç oynayan adamdı. Bu otomat Viyana ve Moskova fuarlarında sergilenmişti. Ancak daha sonraları bu otomatın içinde insan gizlendiği iddia edilmiştir. Bir Zemberekten güç alan metal silindir ve üzerindeki kamlar sayesinde olasılıkları hesaplayabilen karmaşık bir mekanizması vardı. O yıllarda Laterna mekaniğinin benzeri olan bu sistemler daha sonraları Thomas Alva Edison'a da ilham kaynağı olacak ve Edison üzerinde sabitlenmiş kamları bulunan silindirin yerine üzerine yazılabilir balmumu silindiri koyarak gramafonu icad edecekti. Bu örnek tarihte icatların öyle gökten düşmediğine ilişkin çarpıcı bir örnektir.

1785 yılında Pierre Kintzing tarafından yapılan Müzisyen. Dönemin değer yargılarına göre oldukça estetik bir görünümü olan ve bir tür vurmalı akustik çalgı olan Harpsicord çalan kadın döneminin androidi sayılabilirdi. Bu gün Fransada müzede bulunan bu örnek de kurulan bir zemberekten güç almaktaydı. Bu otomatlar gerçekten de birçok müzik parçasını çalabilen karmaşık makinelerdi. Avrupa'nın bilgi birikimi, o çağda doruğa çıkmış olan saat yapımcılığı ve mekanik ustalığından ileri gelmekteydi. Çok küçük parçalar yapmakta ustalaşmış saat yapımcıları ve mekanik ustaları için otomat yapımı sarayda ve soylu çevrelerde kendilerini gösterebilecekleri eşsiz fırsatlardı.

Charles Roberts adlı bir mekanik ustası tarafından geliştirilen bu örnekteki resim çizen otomatların tarihi bilinmemektedir. Ancak 19. yüzyılda yayınlanan bir kitapta resimleri yer almaktadır. Fransa ulusal müzesinde sergilenen otomatlar son derece karmaşık çizimleri ustalıkla yapmaktadır. Ayrıca şiirde yazabilen otomatlar zemberek - kam prensibiyle çalışmaktaydı.

ISO 8373 Standardına göre belirlenmiş endüstriyel robot tanımı ve robot tiplerinin sınıflandırılması şöyledir:

"Endüstriyel uygulamalarda kullanılan, üç veya daha fazla programlanabilir ekseni olan, otomatik kontrollü, yeniden programlanabilir, çok amaçlı, uzayda sabitlenmiş veya hareketli manipülatördür."

Günümüzde kullanılan robotlar çeşitli sınıflara ayrılabilirler. Bunlar kullanılan eksen takımlarına göre, tiplerine göre, kullanılan tahrik elemanının çesidine göre vb. Bunlardan en önemli olan sınıflandırma yöntemleri aşağıda verilmiştir;

Koordinat Sistemlerine Göre Robotların Sınıflandırılması

Kartezyen koordinat sistemi,

Silindirik koordinat sistemi,

Küresel koordinat sistemi,

Döner koordinat sistemi.

Robot Tiplerine Göre Sınıflandırma

Kartezyen robotlar,

Mafsallı robotlar,

Scara robotlar.

Scara Robotlar

Scara, İngilizce: Selective Compliance Assembly Robotic Arm kelimelerinin baş harflerinden oluşmuştur. Yani seçimlere uyan (faaliyet yerine getirme) montaj robot koludur. Bu robot 1970'ten sonra Japon Endüstriyel Konsorsiyomu ve bir grup araştırmacı tarafından Japonya'da Yamanashi Üniversitesi'nde geliştirilmiştir. Scara tipi robot, çok yüksek hızlara, en iyi tekrarlama kabiliyetine, yüksek hassasiyet ve doğruluk oranlarına sahip bir robot çeşididir.

Scara Tipi Robotun Özellikleri

Scara tipi bir robota ait şematik çizim verilmiştir. Scara robotun genel özellikleri şöyledir:

Scara Tipi Robotun Yapısı

Bu robot genellikle dikey eksen çevresinde dönen 2 veya 3 kol bölümünden meydana gelmiştir. Şekil 16'de görülen 1 numaralı eksen robota ana dönmeyi veren eksendir. Bu eksen en çok montaj robotlarında kullanılmaktadır. 2 numaralı eksen doğrusal dikey eksendir.

Bu eksende sadece dikey hareket yapılabilmektedir. Bu özellik montaj robotlarında istenildiğinden dolayı, montaj robotlarının büyük bir kısmı aşağıya doğru dikey hareket yapar. Dikey eksen hareketleri koordinat hareket eksenleri içinde aşağıya doğru yapılan en çabuk ve düzgün hareketlerdir. 3 numaralı eksende robot kolunun erişebileceği uzaklık değiştirilebilir. 4 numaralı eksende ise dönen kol bileği hareket eder. robotun çalışma alanına ait çizdiği hacim verilmiştir.

Scara Tipi Robotun Kullanım Alanları

Günümüzde Scara tipi robotlar yaygın olarak birçok alanda kullanılmaktadır. Elektronik devre elemanlarının baskılı devre üzerine yerleştirilmesinde, elektromekanik olarak çalışan küçük cihazların ve bilgisayar disk sürücülerinin montajında bu robotlardan faydalanılmaktadır.

Elektronik devre elemanlarının yerleştirilmesi sırasında robotun tutucu kolu kullanılır. Bu kola alınan parça bakırlı plaket üzerinde önceden belirlenen yere yerleştirilir. Yerleştirme işlemi ve öncesi bilgisayar tarafından kontrol edildiği için hata meydana gelmeyecektir.

Robotların elektronik sanayiinde kullanılmasıyla birlikte seri üretim yapılmaya başlanmış ve kalite artmıştır.

Uygulamalar

Dizme, yerleştirme, taşıma, paketleme, silikon çekme, delme, kesme, yapıştırma, kalite kontrol, ölçüm, test işlemleri, yükleme ve boşaltma gibi birçok üretim sürecine kullanılmaktadır.

Otomotiv, beyaz eşya, kimya, cam, mobilya, gıda, elektronik, metal, seramik, kâğıt gibi birçok endüstriyel sektörde kullanıma uygundur.

Operasyonel robotik

İnsanın yaşamasına elverişli olmayan ortamlarda çalışırlar. Örnek: Radyasyon ortamı, su altı, uzay vb. sistemler programlanabilir ve kendi kendine çalışan bir olmaktan çok uzaktan kontrollüdür. Servo DC motor, hidrolik ve pnömatik sistemler tercih edilebilir. Yüksek teknoloji gerektirir. Özel amaçlara göre özel yaklaşımlar geliştirilir. Uzaktan yönetim için güç aktarım sistemleri ( hidrolik veya pnömatik) veya radyo frekansı kullanılır.

Gelişmiş protezler piezo elektrik sensörlerle tendonlardaki gerilimleri (beyin komutlarını) algılayabiliyorlar ve parmaklara veya eksenlere gerilimin şiddetine göre güç gönderebiliyorlar. Güç aktarımı servo motorlar ve yapay tendon sistemleriyle yapılıyor. Bu protezler çok pahalıya malolduğundan çok yaygın olarak şimdilik kullanılamıyor. Mâliyeti düşürmek için son zamanlarda bellekli metâller üzerinde çalışılıyor.

Ameliyat Robotları (tıbbî operasyonlar)

Tamamen adımlı motorlar ve hassas kontrollerle yapılan sistemler, kıtalar arası iletişimle cerrahların ameliyatlara katılmasını sağlıyabilmektedir.

Da Vinci Ameliyat Robotu Yakın zamanda Einstein isimli yeni bir cerrahi robot doktorların ve hastaların hizmetine Medtronic tarafından sunulacaktır.

Sibernetik

Konstruktif mimari (dış görünüm ve beden)

Amaç sistemi canlı dokuya benzetmek olduğu için elektronik, malzeme bilimi, sibernetik ve tıp konunun içine girmiştir. Ayrıca konstruktif fizik, pnomatik, hidrolik ve makine gibi geleneksel mühendislik ve bilim kategorilerinide ilgilendirmektedir. Plastik döküm yöntemleri, Üç boyutlu yaratım yeteneği ve sanatsal görüş gibi soyut yeteneklerde gerektirmektedir. Bâzı sibernetikçi bilim insanları plâstik ve metal yerine kalsiyum ve doğal dokuları kullanmak için araştırmalar yapmaktadırlar.

Yapay zekâ araştırmaları, programcılık ve veri tabanı sorgu dillerini bilmeyi ve yeni algoritmalar geliştirebilmeyi gerektiriyor. Araştırmalar, mevcut ikili bilgi sisteminin (0 ve 1 ( Boole cebiri)) sınırlarını zorluyor. İnsan beyni kadar esnek ve yetenekli bir yapay zekâ, slikon teknolojisiyle mümkün görünmüyor. Bu yüzden bâzı bilim insanları moleküler ve biyolojik bilgisayar sistemleri, üzerinde çalışıyorlar.

Oyuncak robotlar

Elektronik ve mekanik sistemler içeren Robotik oyuncaklar çok karmaşık olabiliyor. Sibernetiğin teorik araştırmaları, ilk ticârî ürünlerini bu alanda veriyor. Furby, Sony'nin AIBO robot köpeği, ünlü robot araştırmacısı Mark Tilden'in Robosapien'i bu alandaki öncü ürünlerden bâzıları.

Robot hobisi Dünya'da çok sayıda kişinin uğraş alanıdır. Bu kategori herkesin değişik eğilimlerine göre şekillenebilmektedir. Örnegin Japonya'da her yıl hobi robotlarının yarıştırıldığı gösteriler düzenlenmektedir. Hobi tutkunlarının kurduğu birçok topluluk mevcuttur. Bu alana yönelik çok sayıda kitap ve yayın vardır. Ulusal ve uluslararası birçok yarışma düzenlenmektedir.

Robotik etkinlikleri özellikle FeTeMM Eğitimi'nde ogrenmenin bir parçası olarak kabul ediliyor. Bu etkinlikler okul sonrasi programlar veya daha genel bir ifade ile okul disi ogrenmenin kapsaminda degerlendirilebiliyor.

# data[].attributes.attachment_link.description
Robotik, robotların tasarımı, üretimi ve kullanımı ile ilgilenen çok disiplinli bir bilim dalıdır. Makine mühendisliği, uçak mühendisliği, uzay mühendisliği, elektronik mühendisliği, bilgisayar mühendisliği, mekatronik mühendisliği ve kontrol mühendisliği dallarının ortak çalışma alanıdır. Robotlar bir yazılım aracılığıyla yönetilen ve yararlı bir amaç için iş ve değer üreten karmaşık makinelerdir.

# data[].attributes.headline
Robotik, robotların tasarımı, üretimi ve kullanımı ile ilgilenen çok disiplinli bir bilim dalıdır. Makine mühendisliği, uçak mühendisliği,[1] uzay mühendisliği,[2] elektronik mühendisliği, bilgisayar mühendisliği, mekatronik mühendisliği ve kontrol mühendisliği dallarının ortak çalışma alanıdır. Robotlar bir yazılım aracılığıyla yönetilen ve yararlı bir amaç için iş ve değer üreten karmaşık makinelerdir.

# data[].attributes.subject
Robotik, robotların tasarımı, üretimi ve kullanımı ile ilgilenen çok disiplinli bir bilim dalıdır. Makine mühendisliği, uçak mühendisliği,[1] uzay mühendisliği,[2] elektronik mühendisliği, bilgisayar mühendisliği, mekatronik mühendisliği ve kontrol mühendisliği dallarının ortak çalışma alanıdır. Robotlar bir yazılım aracılığıyla yönetilen ve yararlı bir amaç için iş ve değer üreten karmaşık makinelerdir.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Nesnelerin interneti ( Internet of Things, kısaca IoT), fiziksel nesnelerin birbirleriyle veya daha büyük sistemlerle bağlantılı olduğu iletişim ağıdır. Nesnelerin tekil anahtar (unique identifier) ile işaretlenerek İnternet altyapısı üzerinden birlikte çalışabilmesi ve bu sayede küçük parçaların toplamından daha büyük değerler oluşturulması öngörülmüştür.

Amerikan Federal Ticaret Komisyonu nesnelerin internetini "günlük kullanımımızda olan nesnelerin internete bağlanıp veri gönderip alması kabiliyeti" olarak tanımlamıştır.

Nesnelerin interneti açısından, nesne kavramı oldukça geniş bir anlama sahiptir. Her türlü izleme cihazları, sensörler, biochipler veya erişim düzenekleri nesne olarak nitelendirilmektedir. Bir cihazın "akıllı" sayılabilmesi ve nesne olarak nitelendirilebilmesi için gerekli şartlar: Tekil bir isme sahip olması (unique id), bağlanılabilir olması ve bir sensörü olmasıdır. Bu sayede, akıllı nesne dünyanın herhangi bir yerinden erişilebilir ve kontrol edilebilir hale gelmektedir. Nesnelerin tekil bir isme sahip olması günümüzde yaygın olarak kullanılan IP adreslerinin sınırlı olması sebebi ile pek mümkün değildir, bu durumu aşmak için tasarlanmış olan IPv6nın kullanımı ile birlikte nesneler gerçek manada benzersiz hale gelebilecektir.

Nesnelerin interneti uygulamaları, sensörlerin tek tek erişilebilir olmasından başka, pek çok sensörün verisinin birleştirilerek değer üretilmesi amacıyla da kullanılmaktadır. Fiziksel ortamlardan akarak gelen yüksek miktardaki sensör verilerinin (data), yapılan değerlendirmelerin ardından bilgi (information) olarak operatörlere veya ilgili kişilere iletilmesi ya da verinin sistemler yardımıyla işlenerek bir faaliyet icra edilmesi sağlanmaktadır. Bu açıdan bakıldığında Nesnelerin internetinin Büyük Veri kavramları ve uygulamaları ile iç içe olduğu görülmektedir.

Örneğin akıllı trafik sistemlerinde, trafikteki kişilerin konumlarını sürekli olarak merkezi bir sisteme iletmeleri sayesinde, sistem, kişilerin hareket bilgilerini analiz ederek, bölgedeki trafik yoğunluğunu, trafiğin akış hızını, belirli bir rota üzerinde tahmini varış süresini tespit edebilir. Bu sayede trafiğe yeni çıkacak kişiler trafik yoğunluğuna göre alternatif rotaları tercih edebilirler.

Bir başka örnek olarak, bir oteldeki her bir odadaki karbonmonoksit oranı sensörler yardımıyla ölçülüp, yönetici sisteme iletilir. Yönetici sistem, kritik eşik aşılınca elektrik/gaz vanalarının kapatılması ve gerekli odalardaki yangın musluklarının açılmasını denetleyebilir. Bunun yanı sıra yönetici sistem, kritik eşik aşılmasa bile zaman içerisinde gelen verileri inceleyerek odalardaki karbonmonoksit oranının günün hangi saatlerinde daha yüksek olduğunu analiz ederek, o saatlerde pencerelerin kapalı kalmasını önerebilir.

Kavramın Türkçe karşılığı olarak " Nesnelerin interneti" olarak geçmesi, TBD 32. Ulusal Bilişim Kurultayı esnasında Prof. Dr. Aydın Köksal tarafından oldukça olumlu bulunmakla beraber, "Nesneler interneti" karşılığı da önerilmiştir.

Akıllı şehir uygulamaları; trafik, park yeri, ışıklandırma, atık yönetimi gibi konularda yerel yönetimlerin ve şehir sakinlerinin zamanı ve diğer kaynakları daha verimli kullanmalarını, işbirliği içerisinde çalışmalarını sağlayan sistemlerdir.

Trafik sistemlerinde; anlık veya geleceğe dönük tahmini trafik yoğunluğu bilgilerinin oluşturulması ve dağıtılmasına yönelik uygulamalar bulunmaktadır.

Araç park uygulamaları, gideceğiniz bölgedeki mevcut park yerlerini, park yerlerine ait doluluk oranlarını ve park yeri ücretini size sağlayabilmektedirler.

Atık yönetimi uygulamaları, çöp konteynerlarının doluluk oranlarının takip edilmesi ile çöp araçları ile yapılan toplama faaliyetlerinin optimizasyonu, konteyner noktalarının değiştirilmesi ve konteyner büyüklüklerinin değiştirilmesi konularında bilgi verebilmektedirler.

Akıllı çevre uygulamaları hava kirliliği, yağış durumu, baraj doluluğu, orman yangını gibi çevresel faktörlerin gözlenmesini ve gereken durumlarda acil eylemlerde bulunulmasını sağlamak amacıyla kurulmaktadırlar.

Işık, ısı, havalandırma, eğlence, güvenlik gibi konularda evlerin sağladığı hizmetlerin uzaktan yönetilmesi ve durumunun takibi amacıyla akıllı ev uygulamaları geliştirilmektedir.

Stokta azalmakta olan, son kullanma tarihi yaklaşmakta olan ürünlerin takibini, gerek görülmesi durumunda tekrar sipariş verilmesi gibi tedarik uygulamalarına katkıda bulunmaları amacıyla geliştirilmektedir.

Hayvanların bulunduğu ortamların ısı, zararlı gaz durumu gibi parametrelerinin takip edilmesi amacıyla geliştirilmektedir.

Veri analizi mimarisi

Nesnelerin İnternet'i projelerinde çıktının, şirketin iş katmanına bir kabiliyet veya katma değer eklemesi beklenmektedir. Fiziksel ortamlardan akarak gelen yüksek miktardaki sensör verilerinin (data), analizler ardından iş katmanına bilgi (information) olarak iletilmesi amacıyla gerekli olan analiz mimarisinin ve çözümlerinin bulunduğu analiz sistemleri geliştirilmektedir.

Veri toplama mimarisi

Nesnelerin İnternet'i projelerinde hangi sensörlerden nasıl veri toplanacağı, hangi geçit (gateway) üzerinden merkezi sunuculara veri iletileceği, veri iletişim protokolleri, karar mekanizmalarının planlanması faaliyetleri bu başlık altında gerçekleştirilmektedir.

Sensörlerin enerji ihtiyaçlarının ve iletişim donanımı gereksinimlerinin en düşük düzeyde tutulması amacıyla, güvenli iletişim prensipleri de göz önünde tutularak özel veri iletişim mekanizmaları/protokolleri geliştirilmektedir.

Bu cihazları yönetmek için çok çeşitli protokoller geliştirilmiştir. Bunları toparlayıp temel oluşturmayı hedefleyen oluşumlardan bir tanesi UPnP dir.

Sistemlerde kullanılacak olan sensörler, RFID gibi basit bir mekanizma, belirli periyotlarda ortam ısısını sunan bir termometre devresi gibi basit sensörler olabileceği gibi, harekete odaklanan bir kamera gibi karar verip işlem yapabilen sistemler olabilmektedir.

Sensörlerin, kişisel verileri paylaşması durumunda, anonimliği sağlaması gerekmektedir. Bir sensörün ürettiği verilerden hangilerinin kimler tarafından görülebileceği, bir erişim düzeneğinin yönetiminin kimler tarafından yapılabileceği gibi konular önem arz etmektedir. Düşük enerji gereksinimleri olan ve işlemci seviyeleri düşük olan sensörlerin gönderdiği verilerin hızlı ve güvenli bir şekilde şifrelenmesi için güvenlik algoritmaları geliştirilmektedir.

# data[].attributes.attachment_link.description
Nesnelerin interneti ( Internet of Things, kısaca IoT), fiziksel nesnelerin birbirleriyle veya daha büyük sistemlerle bağlantılı olduğu iletişim ağıdır. Nesnelerin tekil anahtar (unique identifier) ile işaretlenerek İnternet altyapısı üzerinden birlikte çalışabilmesi ve bu sayede küçük parçaların toplamından daha büyük değerler oluşturulması öngörülmüştür.

# data[].attributes.headline
Nesnelerin interneti (Internet of Things, kısaca IoT), fiziksel nesnelerin birbirleriyle veya daha büyük sistemlerle bağlantılı olduğu iletişim ağıdır. Nesnelerin tekil anahtar (unique identifier) ile işaretlenerek İnternet altyapısı üzerinden birlikte çalışabilmesi ve bu sayede küçük parçaların toplamından daha büyük değerler oluşturulması öngörülmüştür.

# data[].attributes.subject
Nesnelerin interneti (Internet of Things, kısaca IoT), fiziksel nesnelerin birbirleriyle veya daha büyük sistemlerle bağlantılı olduğu iletişim ağıdır. Nesnelerin tekil anahtar (unique identifier) ile işaretlenerek İnternet altyapısı üzerinden birlikte çalışabilmesi ve bu sayede küçük parçaların toplamından daha büyük değerler oluşturulması öngörülmüştür.