IoT-For-Beginners/translations/cs

Připojte se ke komunitě Azure AI Foundry

Pokud narazíte na problém nebo máte otázky ohledně vytváření AI aplikací, připojte se k ostatním studentům a zkušeným vývojářům v diskusích o MCP. Je to podpůrná komunita, kde jsou otázky vítány a znalosti se sdílejí volně.

Pokud máte zpětnou vazbu k produktu nebo narazíte na chyby při vytváření, navštivte:

Postupujte podle těchto kroků, abyste mohli začít používat tyto zdroje:

1. Forkněte repozitář: Klikněte
2. Naklonujte repozitář: git clone https://github.com/microsoft/IoT-For-Beginners.git
3. Připojte se na Discord Microsoft Foundry a setkejte se s experty a ostatními vývojáři

🌐 Podpora více jazyků

Podporováno prostřednictvím GitHub Action (automatizované a vždy aktuální)

Arabština | Bengálština | Bulharština | Barmština (Myanmar) | Čínština (zjednodušená) | Čínština (tradiční, Hongkong) | Čínština (tradiční, Macao) | Čínština (tradiční, Tchaj-wan) | Chorvatština | Čeština | Dánština | Nizozemština | Estonština | Finština | Francouzština | Němčina | Řečtina | Hebrejština | Hindština | Maďarština | Indonéština | Italština | Japonština | Korejština | Litevština | Malajština | Maráthština | Nepálština | Nigerijský pidgin | Norština | Perština (Farsi) | Polština | Portugalština (Brazílie) | Portugalština (Portugalsko) | Panjábština (Gurmukhi) | Rumunština | Ruština | Srbština (cyrilice) | Slovenština | Slovinština | Španělština | Svahilština | Švédština | Tagalog (Filipíny) | Tamilština | Thajština | Turečtina | Ukrajinština | Urdu | Vietnamština

IoT pro začátečníky - kurikulum

Azure Cloud Advocates v Microsoftu s potěšením nabízejí 12týdenní kurikulum s 24 lekcemi zaměřenými na základy IoT. Každá lekce obsahuje kvízy před a po lekci, písemné pokyny k dokončení lekce, řešení, úkoly a další. Naše projektově orientovaná pedagogika vám umožní učit se při vytváření, což je osvědčený způsob, jak si osvojit nové dovednosti.

Projekty pokrývají cestu potravin od farmy na stůl. To zahrnuje zemědělství, logistiku, výrobu, maloobchod a spotřebitele – všechny oblíbené oblasti průmyslu pro IoT zařízení.

Sketchnote od Nitya Narasimhan. Klikněte na obrázek pro větší verzi.

Velké díky našim autorům Jen Fox, Jen Looper, Jim Bennett a naší sketchnote umělkyni Nitya Narasimhan.

Děkujeme také našemu týmu Microsoft Learn Student Ambassadors, kteří revidovali a překládali toto kurikulum - 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 a Zina Kamel.

Seznamte se s týmem!

Gif vytvořil Mohit Jaisal

🎥 Klikněte na obrázek výše pro video o projektu!

Učitelé, přidali jsme několik návrhů, jak využít toto kurikulum. Pokud byste chtěli vytvořit vlastní lekce, přidali jsme také šablonu lekce.

Studenti, pokud chcete toto kurikulum použít samostatně, forkněte celý repozitář a dokončete cvičení sami, začněte kvízem před lekcí, poté si přečtěte lekci a dokončete zbytek aktivit. Snažte se vytvářet projekty pochopením lekcí, místo abyste kopírovali kód řešení; tento kód je však k dispozici ve složkách /solutions v každé projektově orientované lekci. Dalším nápadem by bylo vytvořit studijní skupinu s přáteli a projít obsah společně. Pro další studium doporučujeme Microsoft Learn.

Pro video přehled tohoto kurzu se podívejte na toto video:

🎥 Klikněte na obrázek výše pro video o projektu!

Pedagogika

Při vytváření tohoto kurikula jsme zvolili dva pedagogické principy: zajistit, aby bylo projektově orientované, a zahrnout časté kvízy. Na konci této série studenti vytvoří systém monitorování a zavlažování rostlin, sledovač vozidel, chytrou továrnu pro sledování a kontrolu potravin a hlasem ovládaný kuchyňský časovač, a naučí se základy internetu věcí, včetně psaní kódu pro zařízení, připojení ke cloudu, analýzy telemetrie a provozování AI na okraji.

Zajištěním, že obsah odpovídá projektům, je proces pro studenty poutavější a zlepšuje se zapamatování konceptů.

Navíc nízkostresový kvíz před hodinou nastaví záměr studenta na učení daného tématu, zatímco druhý kvíz po hodině zajišťuje další zapamatování. Toto kurikulum bylo navrženo tak, aby bylo flexibilní a zábavné, a lze jej absolvovat celé nebo jen jeho část. Projekty začínají malými úkoly a postupně se stávají složitějšími na konci 12týdenního cyklu.

Každý projekt je založen na reálném hardwaru dostupném studentům a nadšencům. Každý projekt se zaměřuje na konkrétní doménu projektu a poskytuje relevantní základní znalosti. Aby byl vývojář úspěšný, je užitečné rozumět doméně, ve které řeší problémy. Poskytnutí těchto základních znalostí umožňuje studentům přemýšlet o svých IoT řešeních a poznatcích v kontextu reálného problému, který by mohli být požádáni řešit jako IoT vývojáři. Studenti se učí „proč“ řešení, která vytvářejí, a získávají ocenění pro koncového uživatele.

Hardware

Máme dvě možnosti IoT hardwaru, které lze použít pro projekty, v závislosti na osobních preferencích, znalostech programovacího jazyka nebo preferencích, cílech učení a dostupnosti. Poskytli jsme také verzi „virtuálního hardwaru“ pro ty, kteří nemají přístup k hardwaru nebo se chtějí naučit více, než se rozhodnou pro nákup. Více informací a „nákupní seznam“ najdete na stránce o hardwaru, včetně odkazů na nákup kompletních sad od našich přátel v Seeed Studio.

💁 Najděte naše Pravidla chování, Pokyny pro přispívání a Pokyny pro překlad. Vaše konstruktivní zpětná vazba je vítána!

Každá lekce obsahuje:

• sketchnote
• volitelné doplňkové video
• kvíz na zahřátí před lekcí
• písemnou lekci
• u lekcí založených na projektech, podrobné návody, jak projekt vytvořit
• kontrolu znalostí
• výzvu
• doplňkové čtení
• úkol
• kvíz po lekci

Poznámka k kvízům: Všechny kvízy jsou obsaženy ve složce quiz-app, celkem 48 kvízů, každý se třemi otázkami. Jsou propojeny v rámci lekcí, ale aplikaci kvízů lze spustit lokálně nebo nasadit na Azure; postupujte podle pokynů ve složce quiz-app. Postupně jsou lokalizovány.

Lekce

	Název projektu	Učené koncepty	Cíle učení	Propojená lekce
01	Začínáme	Úvod do IoT	Naučte se základní principy IoT a základní stavební bloky IoT řešení, jako jsou senzory a cloudové služby, zatímco nastavujete své první IoT zařízení	Úvod do IoT
02	Začínáme	Hlubší pohled na IoT	Naučte se více o komponentách IoT systému, stejně jako o mikrokontrolérech a jednodeskových počítačích	Hlubší pohled na IoT
03	Začínáme	Interakce s fyzickým světem pomocí senzorů a akčních členů	Naučte se o senzorech pro sběr dat z fyzického světa a akčních členech pro zpětnou vazbu, zatímco stavíte noční světlo	Interakce s fyzickým světem pomocí senzorů a akčních členů
04	Začínáme	Připojte své zařízení k internetu	Naučte se, jak připojit IoT zařízení k internetu pro odesílání a přijímání zpráv připojením svého nočního světla k MQTT brokeru	Připojte své zařízení k internetu
05	Farma	Předpověď růstu rostlin	Naučte se předpovídat růst rostlin pomocí teplotních dat zachycených IoT zařízením	Předpověď růstu rostlin
06	Farma	Detekce vlhkosti půdy	Naučte se detekovat vlhkost půdy a kalibrovat senzor vlhkosti půdy	Detekce vlhkosti půdy
07	Farma	Automatické zalévání rostlin	Naučte se automatizovat a načasovat zalévání pomocí relé a MQTT	Automatické zalévání rostlin
08	Farma	Migrace vaší rostliny do cloudu	Naučte se o cloudu a cloudových IoT službách a jak připojit svou rostlinu k jedné z nich místo veřejného MQTT brokeru	Migrace vaší rostliny do cloudu
09	Farma	Migrace logiky aplikace do cloudu	Naučte se, jak můžete psát logiku aplikace v cloudu, která reaguje na IoT zprávy	Migrace logiky aplikace do cloudu
10	Farma	Zabezpečte svou rostlinu	Naučte se o zabezpečení IoT a jak udržet svou rostlinu v bezpečí pomocí klíčů a certifikátů	Zabezpečte svou rostlinu
11	Doprava	Sledování polohy	Naučte se o sledování polohy GPS pro IoT zařízení	Sledování polohy
12	Doprava	Ukládání dat o poloze	Naučte se ukládat IoT data pro jejich pozdější vizualizaci nebo analýzu	Ukládání dat o poloze
13	Doprava	Vizualizace dat o poloze	Naučte se vizualizovat data o poloze na mapě a jak mapy reprezentují skutečný 3D svět ve 2 rozměrech	Vizualizace dat o poloze
14	Doprava	Geofencing	Naučte se o geofencích a jak je lze použít k upozornění, když se vozidla v dodavatelském řetězci blíží ke svému cíli	Geofencing
15	Výroba	Trénink detektoru kvality ovoce	Naučte se trénovat klasifikátor obrázků v cloudu pro detekci kvality ovoce	Trénink detektoru kvality ovoce
16	Výroba	Kontrola kvality ovoce z IoT zařízení	Naučte se používat detektor kvality ovoce z IoT zařízení	Kontrola kvality ovoce z IoT zařízení
17	Výroba	Spuštění detektoru ovoce na okraji	Naučte se spouštět detektor kvality ovoce na IoT zařízení na okraji	Spuštění detektoru ovoce na okraji
18	Výroba	Spouštění detekce kvality ovoce ze senzoru	Naučte se spouštět detekci kvality ovoce ze senzoru	Spouštění detekce kvality ovoce ze senzoru
19	Maloobchod	Trénink detektoru zásob	Naučte se používat detekci objektů k trénování detektoru zásob pro počítání zásob v obchodě	Trénink detektoru zásob
20	Maloobchod	Kontrola zásob z IoT zařízení	Naučte se kontrolovat zásoby z IoT zařízení pomocí modelu detekce objektů	Kontrola zásob z IoT zařízení
21	Spotřebitel	Rozpoznávání řeči pomocí IoT zařízení	Naučte se rozpoznávat řeč z IoT zařízení pro vytvoření chytrého časovače	Rozpoznávání řeči pomocí IoT zařízení
22	Spotřebitel	Porozumění jazyku	Naučte se porozumět větám mluveným k IoT zařízení	Porozumění jazyku
23	Spotřebitel	Nastavení časovače a poskytování mluvené zpětné vazby	Naučte se nastavit časovač na IoT zařízení a poskytovat mluvenou zpětnou vazbu o tom, kdy je časovač nastaven a kdy skončí	Nastavení časovače a poskytování mluvené zpětné vazby
24	Spotřebitel	Podpora více jazyků	Naučte se podporovat více jazyků, jak pro mluvené vstupy, tak pro odpovědi z vašeho chytrého časovače	Podpora více jazyků

Offline přístup

Tuto dokumentaci můžete spustit offline pomocí Docsify. Forkněte tento repozitář, nainstalujte Docsify na svůj lokální počítač a poté v kořenové složce tohoto repozitáře zadejte docsify serve. Webová stránka bude spuštěna na portu 3000 na vašem localhostu: localhost:3000.

Kvíz

Děkujeme komunitě za hostování interaktivního kvízu, který testuje vaše znalosti z každé kapitoly. Své znalosti můžete otestovat zde

PDF

Pokud potřebujete, můžete vygenerovat PDF tohoto obsahu pro offline přístup. K tomu se ujistěte, že máte nainstalovaný npm a spusťte následující příkazy v kořenové složce tohoto repozitáře:

npm i
npm run convert

Prezentace

Pro některé lekce jsou k dispozici prezentace ve složce slides.

Další kurzy

Náš tým vytváří další kurzy! Podívejte se na:

Azure / Edge / MCP / Agents

---

Generativní AI série

---

Základní učení

---

Série Copilot

Přisuzování obrázků

Všechna přisuzování obrázků použitých v tomto kurzu, kde je to vyžadováno, najdete v Přisuzování.

---

Prohlášení:
Tento dokument byl přeložen pomocí služby AI pro překlady Co-op Translator. Ačkoliv se snažíme o přesnost, mějte prosím na paměti, že automatizované překlady mohou obsahovat chyby nebo nepřesnosti. Původní dokument v jeho původním jazyce by měl být považován za autoritativní zdroj. Pro důležité informace doporučujeme profesionální lidský překlad. Neodpovídáme za žádná nedorozumění nebo nesprávné interpretace vyplývající z použití tohoto překladu.