IoT-For-Beginners/translations/et

Liitu Azure AI Foundry kogukonnaga

Kui jääd hätta või sul on küsimusi AI rakenduste loomise kohta, liitu teiste õppijate ja kogenud arendajatega MCP aruteludes. See on toetav kogukond, kus küsimused on teretulnud ja teadmisi jagatakse vabalt.

Kui sul on tagasisidet toodete kohta või esineb vigu, külastage:

Järgi neid samme, et alustada nende ressursside kasutamist:

1. Forki repositoorium: Klõpsa
2. Klooni repositoorium: git clone https://github.com/microsoft/IoT-For-Beginners.git
3. Liitu Microsoft Foundry Discordiga ja kohtume ekspertide ja teiste arendajatega

🌐 Mitmekeelne tugi

Toetatud GitHub Actioni kaudu (Automatiseeritud ja alati ajakohane)

Araabia | Bengali | Bulgaaria | Birma (Myanmar) | Hiina (lihtsustatud) | Hiina (traditsiooniline, Hongkong) | Hiina (traditsiooniline, Macau) | Hiina (traditsiooniline, Taiwan) | Horvaatia | Tšehhi | Taani | Hollandi | Eesti | Soome | Prantsuse | Saksa | Kreeka | Heebrea | Hindi | Ungari | Indoneesia | Itaalia | Jaapani | Korea | Leedu | Malai | Marathi | Nepali | Nigeeria pidgin | Norra | Pärsia (Farsi) | Poola | Portugali (Brasiilia) | Portugali (Portugal) | Punjabi (Gurmukhi) | Rumeenia | Vene | Serbia (kirillitsa) | Slovaki | Sloveeni | Hispaania | Suahiili | Rootsi | Tagalogi (Filipino) | Tamili | Tai | Türgi | Ukraina | Urdu | Vietnami

IoT algajatele - õppekava

Microsofti Azure Cloud Advocates pakub rõõmuga 12-nädalast, 24-õppetunniga õppekava, mis käsitleb IoT põhitõdesid. Iga õppetund sisaldab eel- ja järeltesti, kirjalikke juhiseid õppetunni läbimiseks, lahendust, ülesannet ja palju muud. Meie projektipõhine lähenemine võimaldab õppida praktiliselt, mis on tõestatud viis uute oskuste omandamiseks.

Projektid hõlmavad toidu teekonda farmist lauale. See hõlmab põllumajandust, logistikat, tootmist, jaemüüki ja tarbijat - kõik populaarsed tööstusvaldkonnad IoT seadmete jaoks.

Sketšmärkus autorilt Nitya Narasimhan. Klõpsa pildil, et näha suuremat versiooni.

Südamlik tänu meie autoritele Jen Fox, Jen Looper, Jim Bennett ja meie sketšmärkus kunstnikule Nitya Narasimhan.

Samuti tänu meie Microsoft Learn Student Ambassadors meeskonnale, kes on seda õppekava üle vaadanud ja tõlkinud - 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 ja Zina Kamel.

Tutvu meeskonnaga!

Gif autorilt Mohit Jaisal

🎥 Klõpsa ülaloleval pildil, et näha videot projektist!

Õpetajad, oleme lisanud mõned soovitused, kuidas seda õppekava kasutada. Kui soovite luua oma õppetunde, oleme lisanud ka õppetunni malli.

Õpilased, et kasutada seda õppekava iseseisvalt, forkige kogu repo ja täitke harjutused iseseisvalt, alustades eeltestist, seejärel lugedes loengut ja täites ülejäänud tegevused. Proovige projekte luua, mõistes õppetunde, mitte kopeerides lahenduskoodi; siiski on see kood saadaval /solutions kaustades igas projektipõhises õppetunnis. Teine idee oleks moodustada õppegrupp sõpradega ja läbida sisu koos. Edasiseks õppimiseks soovitame Microsoft Learn.

Kursuse videoülevaate jaoks vaadake seda videot:

🎥 Klõpsa ülaloleval pildil, et näha videot projektist!

Pedagoogika

Selle õppekava loomisel oleme valinud kaks pedagoogilist põhimõtet: tagada, et see on projektipõhine ja sisaldab sagedasi teste. Selle seeria lõpuks on õpilased loonud taime jälgimise ja kastmissüsteemi, sõiduki jälgija, nutika tehase seadistuse toidu jälgimiseks ja kontrollimiseks ning hääljuhtimisega toiduvalmistamise taimeri ning õppinud IoT põhitõdesid, sealhulgas seadmekoodi kirjutamist, pilvega ühendamist, telemeetria analüüsimist ja AI käitamist servas.

Tagades, et sisu vastab projektidele, muutub protsess õpilastele kaasahaaravamaks ja kontseptsioonide omandamine paraneb.

Lisaks seab madala panusega test enne tundi õpilase kavatsuse õppida teemat, samas kui teine test pärast tundi tagab edasise omandamise. See õppekava on loodud paindlikuks ja lõbusaks ning seda saab võtta tervikuna või osaliselt. Projektid algavad väikestest ja muutuvad 12-nädalase tsükli lõpuks järjest keerukamaks.

Iga projekt põhineb reaalsel riistvaral, mis on kättesaadav õpilastele ja hobitegijatele. Iga projekt uurib konkreetset projektivaldkonda, pakkudes asjakohaseid taustateadmisi. Edukaks arendajaks saamiseks on kasulik mõista valdkonda, kus probleeme lahendatakse; taustateadmiste pakkumine võimaldab õpilastel mõelda oma IoT lahendustele ja õpingutele reaalse probleemi kontekstis, mida nad võivad IoT arendajana lahendada. Õpilased õpivad lahenduste "miks"-i ja saavad hinnata lõppkasutajat.

Riistvara

Meil on kaks valikut IoT riistvara projektide jaoks, sõltuvalt isiklikest eelistustest, programmeerimiskeele teadmistest või eelistustest, õppimise eesmärkidest ja kättesaadavusest. Oleme pakkunud ka "virtuaalse riistvara" versiooni neile, kellel pole riistvarale juurdepääsu või kes soovivad enne ostu rohkem õppida. Rohkem teavet ja "ostunimekirja" leiate riistvara lehelt, sealhulgas lingid täielike komplektide ostmiseks meie sõpradelt Seeed Studio'st.

💁 Leia meie käitumisjuhend, kaastöö ja tõlkimise juhised. Ootame teie konstruktiivset tagasisidet!

Iga õppetund sisaldab:

• sketšmärkus
• valikuline lisavideo
• eeltest
• kirjalik õppetund
• projektipõhiste õppetundide puhul samm-sammult juhised projekti loomiseks
• teadmiste kontrollid
• väljakutse
• lisalugemine
• ülesanne
• järeltundide test

Märkus viktoriinide kohta: Kõik viktoriinid asuvad kaustas quiz-app, kokku 48 viktoriini, millest igaüks sisaldab kolme küsimust. Need on seotud õppetundidega, kuid viktoriinirakendust saab käivitada kohapeal või juurutada Azure'is; järgige juhiseid kaustas quiz-app. Need lokaliseeritakse järk-järgult.

Õppetunnid

	Projekti nimi	Õpetatavad kontseptsioonid	Õpieesmärgid	Lingitud õppetund
01	Alustamine	Sissejuhatus IoT-sse	Õpi IoT põhiprintsiipe ja IoT lahenduste põhielemente, nagu andurid ja pilveteenused, samal ajal kui seadistad oma esimest IoT-seadet	Sissejuhatus IoT-sse
02	Alustamine	Sügavam sukeldumine IoT-sse	Õpi rohkem IoT-süsteemi komponentide, samuti mikrokontrollerite ja üheplaadiarvutite kohta	Sügavam sukeldumine IoT-sse
03	Alustamine	Suhtlemine füüsilise maailmaga andurite ja täituritega	Õpi tundma andureid, et koguda andmeid füüsilisest maailmast, ja täitureid, et saata tagasisidet, samal ajal kui ehitad öölampi	Suhtlemine füüsilise maailmaga andurite ja täituritega
04	Alustamine	Ühenda oma seade Internetiga	Õpi, kuidas ühendada IoT-seade Internetiga, et saata ja vastu võtta sõnumeid, ühendades oma öölambi MQTT-brokeriga	Ühenda oma seade Internetiga
05	Talu	Ennusta taimede kasvu	Õpi, kuidas ennustada taimede kasvu, kasutades IoT-seadme poolt kogutud temperatuurandmeid	Ennusta taimede kasvu
06	Talu	Tuvasta mulla niiskust	Õpi, kuidas tuvastada mulla niiskust ja kalibreerida mulla niiskuse andurit	Tuvasta mulla niiskust
07	Talu	Automaatne taimede kastmine	Õpi, kuidas automatiseerida ja ajastada kastmist, kasutades releed ja MQTT-d	Automaatne taimede kastmine
08	Talu	Viige oma taim pilve	Õpi tundma pilve ja pilvepõhiseid IoT-teenuseid ning kuidas ühendada oma taim ühega neist avaliku MQTT-brokeri asemel	Viige oma taim pilve
09	Talu	Viige oma rakendusloogika pilve	Õpi, kuidas kirjutada rakendusloogikat pilves, mis reageerib IoT-sõnumitele	Viige oma rakendusloogika pilve
10	Talu	Hoidke oma taim turvalisena	Õpi IoT turvalisuse kohta ja kuidas hoida oma taim turvalisena võtmete ja sertifikaatidega	Hoidke oma taim turvalisena
11	Transport	Asukoha jälgimine	Õpi GPS-i asukoha jälgimist IoT-seadmete jaoks	Asukoha jälgimine
12	Transport	Asukohaandmete salvestamine	Õpi, kuidas salvestada IoT-andmeid, et neid hiljem visualiseerida või analüüsida	Asukohaandmete salvestamine
13	Transport	Asukohaandmete visualiseerimine	Õpi asukohaandmete visualiseerimist kaardil ja kuidas kaardid esindavad reaalset 3D-maailma 2D-s	Asukohaandmete visualiseerimine
14	Transport	Geopiirded	Õpi geopiire ja kuidas neid kasutada, et teavitada, kui tarneahela sõidukid on sihtkohale lähedal	Geopiirded
15	Tootmine	Puuvilja kvaliteedi tuvastaja treenimine	Õpi pilves pildiklassifikaatori treenimist puuvilja kvaliteedi tuvastamiseks	Puuvilja kvaliteedi tuvastaja treenimine
16	Tootmine	Puuvilja kvaliteedi kontroll IoT-seadmest	Õpi, kuidas kasutada oma puuvilja kvaliteedi tuvastajat IoT-seadmest	Puuvilja kvaliteedi kontroll IoT-seadmest
17	Tootmine	Käivitage oma puuvilja tuvastaja ääres	Õpi, kuidas käivitada oma puuvilja tuvastajat IoT-seadmel ääres	Käivitage oma puuvilja tuvastaja ääres
18	Tootmine	Käivitage puuvilja kvaliteedi tuvastamine andurist	Õpi, kuidas käivitada puuvilja kvaliteedi tuvastamine andurist	Käivitage puuvilja kvaliteedi tuvastamine andurist
19	Jaekaubandus	Lao tuvastaja treenimine	Õpi, kuidas kasutada objektituvastust, et treenida lao tuvastajat poe laoseisu loendamiseks	Lao tuvastaja treenimine
20	Jaekaubandus	Lao kontroll IoT-seadmest	Õpi, kuidas kontrollida laoseisu IoT-seadmest, kasutades objektituvastusmudelit	Lao kontroll IoT-seadmest
21	Tarbija	Kõne tuvastamine IoT-seadmest	Õpi, kuidas tuvastada kõnet IoT-seadmest, et luua nutikas taimer	Kõne tuvastamine IoT-seadmest
22	Tarbija	Keele mõistmine	Õpi, kuidas mõista IoT-seadmele öeldud lauseid	Keele mõistmine
23	Tarbija	Taimeri seadistamine ja kõne tagasiside andmine	Õpi, kuidas seadistada IoT-seadmel taimerit ja anda kõne tagasisidet, millal taimer on seadistatud ja millal see lõpeb	Taimeri seadistamine ja kõne tagasiside andmine
24	Tarbija	Mitme keele tugi	Õpi, kuidas toetada mitut keelt, nii et neid räägitakse kui ka vastuseid nutikast taimerist	Mitme keele tugi

Võrguta juurdepääs

Seda dokumentatsiooni saab kasutada võrguühenduseta, kasutades Docsify. Forkige see repo, installige Docsify oma kohalikku masinasse ja seejärel tippige selle repo juurkaustas docsify serve. Veebisait teenindatakse pordil 3000 teie localhostis: localhost:3000.

Viktoriin

Tänu kogukonnale, kes korraldab interaktiivset viktoriini, mis testib teie teadmisi iga peatüki kohta. Te saate oma teadmisi testida siin

PDF

Vajadusel saate luua selle sisu PDF-i võrguühenduseta juurdepääsuks. Selleks veenduge, et teil on npm installitud ja käivitage järgmised käsud selle repo juurkaustas:

npm i
npm run convert

Esitlused

Mõne õppetunni jaoks on olemas slaidikomplektid kaustas slides.

Muud õppekavad

Meie meeskond koostab ka teisi õppekavasid! Vaadake:

Azure / Edge / MCP / Agendid

---

Generatiivse tehisintellekti sari

---

Põhiõpe

---

Copilot sari

Pildikrediidid

Kõik selle õppekava jaoks kasutatud piltide krediidid leiate vajadusel Krediidid lehelt.

---

Lahtiütlus:
See dokument on tõlgitud AI tõlketeenuse Co-op Translator abil. Kuigi püüame tagada täpsust, palume arvestada, et automaatsed tõlked võivad sisaldada vigu või ebatäpsusi. Algne dokument selle algkeeles tuleks lugeda autoriteetseks allikaks. Olulise teabe puhul soovitame kasutada professionaalset inimtõlget. Me ei vastuta selle tõlke kasutamisest tulenevate arusaamatuste või valede tõlgenduste eest.