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9 months ago | |
|---|---|---|
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| 1-getting-started | 12 months ago | |
| 2-farm | 12 months ago | |
| 3-transport | 12 months ago | |
| 4-manufacturing | 12 months ago | |
| 5-retail | 12 months ago | |
| 6-consumer | 12 months ago | |
| docs | 12 months ago | |
| images | 12 months ago | |
| lesson-template | 12 months ago | |
| quiz-app | 12 months ago | |
| CODE_OF_CONDUCT.md | 12 months ago | |
| CONTRIBUTING.md | 12 months ago | |
| README.md | 9 months ago | |
| SECURITY.md | 12 months ago | |
| SUPPORT.md | 12 months ago | |
| attributions.md | 12 months ago | |
| clean-up.md | 12 months ago | |
| for-teachers.md | 12 months ago | |
| hardware.md | 12 months ago | |
| recommended-learning-model.md | 12 months ago | |
README.md
Rejoignez la communauté Azure AI Foundry
Si vous êtes bloqué ou avez des questions sur la création d'applications d'IA, rejoignez d'autres apprenants et développeurs expérimentés pour discuter de MCP. C'est une communauté bienveillante où les questions sont les bienvenues et où le partage de connaissances est encouragé.
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IoT pour les débutants - Un programme
Les Cloud Advocates d'Azure chez Microsoft sont ravis de proposer un programme de 12 semaines et 24 leçons sur les bases de l'IoT. Chaque leçon comprend des quiz avant et après la leçon, des instructions écrites pour compléter la leçon, une solution, un exercice et bien plus encore. Notre pédagogie basée sur les projets vous permet d'apprendre tout en construisant, une méthode éprouvée pour que les nouvelles compétences soient mieux assimilées.
Les projets couvrent le parcours des aliments de la ferme à la table. Cela inclut l'agriculture, la logistique, la fabrication, la vente au détail et le consommateur - tous des domaines populaires pour les dispositifs IoT.
Sketchnote par Nitya Narasimhan. Cliquez sur l'image pour une version plus grande.
Un grand merci à nos auteurs Jen Fox, Jen Looper, Jim Bennett, et à notre artiste sketchnote Nitya Narasimhan.
Merci également à notre équipe de Microsoft Learn Student Ambassadors qui ont examiné et traduit ce programme - 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, et Zina Kamel.
Rencontrez l'équipe !
Gif par Mohit Jaisal
🎥 Cliquez sur l'image ci-dessus pour une vidéo sur le projet !
Enseignants, nous avons inclus quelques suggestions sur la façon d'utiliser ce programme. Si vous souhaitez créer vos propres leçons, nous avons également inclus un modèle de leçon.
Étudiants, pour utiliser ce programme par vous-même, fork le dépôt entier et complétez les exercices par vous-même, en commençant par un quiz avant la leçon, puis en lisant la leçon et en complétant le reste des activités. Essayez de créer les projets en comprenant les leçons plutôt qu'en copiant le code de solution ; cependant, ce code est disponible dans les dossiers /solutions de chaque leçon orientée projet. Une autre idée serait de former un groupe d'étude avec des amis et de parcourir le contenu ensemble. Pour approfondir vos connaissances, nous recommandons Microsoft Learn.
Pour une vue d'ensemble vidéo de ce cours, consultez cette vidéo :
🎥 Cliquez sur l'image ci-dessus pour une vidéo sur le projet !
Pédagogie
Nous avons choisi deux principes pédagogiques lors de la création de ce programme : garantir qu'il est basé sur des projets et qu'il inclut des quiz fréquents. À la fin de cette série, les étudiants auront construit un système de surveillance et d'arrosage des plantes, un tracker de véhicule, une configuration d'usine intelligente pour suivre et vérifier les aliments, et un minuteur de cuisine contrôlé par la voix, et auront appris les bases de l'Internet des objets, y compris comment écrire du code pour les appareils, se connecter au cloud, analyser la télémétrie et exécuter l'IA en périphérie.
En veillant à ce que le contenu soit aligné sur des projets, le processus devient plus engageant pour les étudiants et la rétention des concepts est augmentée.
De plus, un quiz à faible enjeu avant un cours fixe l'intention de l'étudiant d'apprendre un sujet, tandis qu'un deuxième quiz après le cours assure une meilleure rétention. Ce programme a été conçu pour être flexible et amusant et peut être suivi en totalité ou en partie. Les projets commencent petits et deviennent de plus en plus complexes à la fin du cycle de 12 semaines.
Chaque projet est basé sur du matériel réel disponible pour les étudiants et les amateurs. Chaque projet examine le domaine spécifique du projet, en fournissant des connaissances de base pertinentes. Pour être un développeur performant, il est utile de comprendre le domaine dans lequel vous résolvez des problèmes ; fournir ces connaissances de base permet aux étudiants de réfléchir à leurs solutions IoT et à leurs apprentissages dans le contexte du type de problème réel qu'ils pourraient être amenés à résoudre en tant que développeur IoT. Les étudiants apprennent le "pourquoi" des solutions qu'ils construisent et acquièrent une appréciation de l'utilisateur final.
Matériel
Nous avons deux choix de matériel IoT à utiliser pour les projets en fonction des préférences personnelles, des connaissances ou préférences en matière de langage de programmation, des objectifs d'apprentissage et de la disponibilité. Nous avons également fourni une version "matériel virtuel" pour ceux qui n'ont pas accès au matériel ou qui souhaitent en apprendre davantage avant de s'engager dans un achat. Vous pouvez en savoir plus et trouver une "liste de courses" sur la page matériel, y compris des liens pour acheter des kits complets auprès de nos amis de Seeed Studio.
💁 Retrouvez notre Code de conduite, nos Directives de contribution, et nos Directives de traduction. Nous accueillons vos retours constructifs !
Chaque leçon inclut :
- sketchnote
- vidéo optionnelle complémentaire
- quiz d'échauffement avant la leçon
- leçon écrite
- pour les leçons basées sur des projets, guides étape par étape sur la façon de construire le projet
- vérifications des connaissances
- un défi
- lecture complémentaire
- exercice
- quiz après la leçon
Une note sur les quiz : Tous les quiz sont contenus dans le dossier quiz-app, pour un total de 48 quiz de trois questions chacun. Ils sont liés dans les leçons, mais l'application de quiz peut être exécutée localement ou déployée sur Azure ; suivez les instructions dans le dossier
quiz-app. Ils sont progressivement localisés.
Leçons
| Nom du projet | Concepts enseignés | Objectifs d'apprentissage | Leçon liée | |
|---|---|---|---|---|
| 01 | Premiers pas | Introduction à l'IoT | Apprenez les principes de base de l'IoT et les éléments fondamentaux des solutions IoT comme les capteurs et les services cloud tout en configurant votre premier appareil IoT | Introduction à l'IoT |
| 02 | Premiers pas | Approfondir l'IoT | Apprenez-en davantage sur les composants d'un système IoT, ainsi que sur les microcontrôleurs et les ordinateurs monocartes | Approfondir l'IoT |
| 03 | Premiers pas | Interagir avec le monde physique grâce aux capteurs et actionneurs | Découvrez les capteurs pour collecter des données du monde physique et les actionneurs pour envoyer des retours, tout en construisant une veilleuse | Interagir avec le monde physique grâce aux capteurs et actionneurs |
| 04 | Premiers pas | Connecter votre appareil à Internet | Apprenez à connecter un appareil IoT à Internet pour envoyer et recevoir des messages en connectant votre veilleuse à un broker MQTT | Connecter votre appareil à Internet |
| 05 | Ferme | Prédire la croissance des plantes | Apprenez à prédire la croissance des plantes en utilisant les données de température capturées par un appareil IoT | Prédire la croissance des plantes |
| 06 | Ferme | Détecter l'humidité du sol | Apprenez à détecter l'humidité du sol et à calibrer un capteur d'humidité du sol | Détecter l'humidité du sol |
| 07 | Ferme | Automatiser l'arrosage des plantes | Apprenez à automatiser et à programmer l'arrosage en utilisant un relais et MQTT | Automatiser l'arrosage des plantes |
| 08 | Ferme | Migrer votre plante vers le cloud | Découvrez le cloud et les services IoT hébergés dans le cloud, et comment connecter votre plante à l'un d'eux au lieu d'un broker MQTT public | Migrer votre plante vers le cloud |
| 09 | Ferme | Migrer la logique de votre application vers le cloud | Apprenez à écrire une logique d'application dans le cloud qui répond aux messages IoT | Migrer la logique de votre application vers le cloud |
| 10 | Ferme | Sécuriser votre plante | Apprenez la sécurité avec l'IoT et comment sécuriser votre plante avec des clés et des certificats | Sécuriser votre plante |
| 11 | Transport | Suivi de localisation | Apprenez le suivi de localisation GPS pour les appareils IoT | Suivi de localisation |
| 12 | Transport | Stocker les données de localisation | Apprenez à stocker les données IoT pour les visualiser ou les analyser ultérieurement | Stocker les données de localisation |
| 13 | Transport | Visualiser les données de localisation | Découvrez comment visualiser les données de localisation sur une carte, et comment les cartes représentent le monde réel en 3D dans deux dimensions | Visualiser les données de localisation |
| 14 | Transport | Géofences | Découvrez les géofences et comment elles peuvent être utilisées pour alerter lorsque les véhicules de la chaîne d'approvisionnement sont proches de leur destination | Géofences |
| 15 | Fabrication | Entraîner un détecteur de qualité des fruits | Apprenez à entraîner un classificateur d'images dans le cloud pour détecter la qualité des fruits | Entraîner un détecteur de qualité des fruits |
| 16 | Fabrication | Vérifier la qualité des fruits depuis un appareil IoT | Apprenez à utiliser votre détecteur de qualité des fruits depuis un appareil IoT | Vérifier la qualité des fruits depuis un appareil IoT |
| 17 | Fabrication | Exécuter votre détecteur de fruits en périphérie | Apprenez à exécuter votre détecteur de fruits sur un appareil IoT en périphérie | Exécuter votre détecteur de fruits en périphérie |
| 18 | Fabrication | Déclencher la détection de qualité des fruits depuis un capteur | Apprenez à déclencher la détection de qualité des fruits depuis un capteur | Déclencher la détection de qualité des fruits depuis un capteur |
| 19 | Commerce | Entraîner un détecteur de stock | Apprenez à utiliser la détection d'objets pour entraîner un détecteur de stock afin de compter les stocks dans un magasin | Entraîner un détecteur de stock |
| 20 | Commerce | Vérifier le stock depuis un appareil IoT | Apprenez à vérifier le stock depuis un appareil IoT en utilisant un modèle de détection d'objets | Vérifier le stock depuis un appareil IoT |
| 21 | Consommateur | Reconnaître la parole avec un appareil IoT | Apprenez à reconnaître la parole depuis un appareil IoT pour créer un minuteur intelligent | Reconnaître la parole avec un appareil IoT |
| 22 | Consommateur | Comprendre le langage | Apprenez à comprendre les phrases prononcées à un appareil IoT | Comprendre le langage |
| 23 | Consommateur | Régler un minuteur et fournir un retour vocal | Apprenez à régler un minuteur sur un appareil IoT et à donner un retour vocal sur le moment où le minuteur est réglé et lorsqu'il se termine | Régler un minuteur et fournir un retour vocal |
| 24 | Consommateur | Prendre en charge plusieurs langues | Apprenez à prendre en charge plusieurs langues, tant pour les phrases prononcées que pour les réponses de votre minuteur intelligent | Prendre en charge plusieurs langues |
Accès hors ligne
Vous pouvez exécuter cette documentation hors ligne en utilisant Docsify. Clonez ce dépôt, installez Docsify sur votre machine locale, puis dans le dossier racine de ce dépôt, tapez docsify serve. Le site web sera servi sur le port 3000 de votre localhost : localhost:3000.
Quiz
Merci à la communauté d'héberger le quiz interactif qui teste vos connaissances sur chacun des chapitres. Testez vos connaissances ici
Vous pouvez générer un PDF de ce contenu pour un accès hors ligne si nécessaire. Pour ce faire, assurez-vous d'avoir npm installé et exécutez les commandes suivantes dans le dossier racine de ce dépôt :
npm i
npm run convert
Diapositives
Il existe des présentations pour certaines des leçons dans le dossier slides.
Autres programmes
Notre équipe produit d'autres programmes ! Découvrez :
Azure / Edge / MCP / Agents
Série IA Générative
Apprentissage Fondamental
Série Copilot
Attributions des images
Vous pouvez trouver toutes les attributions pour les images utilisées dans ce programme, si nécessaire, dans le fichier Attributions.
Avertissement :
Ce document a été traduit à l'aide du service de traduction automatique Co-op Translator. Bien que nous nous efforcions d'assurer l'exactitude, veuillez noter que les traductions automatiques peuvent contenir des erreurs ou des inexactitudes. Le document original dans sa langue d'origine doit être considéré comme la source faisant autorité. Pour des informations critiques, il est recommandé de recourir à une traduction humaine professionnelle. Nous ne sommes pas responsables des malentendus ou des interprétations erronées résultant de l'utilisation de cette traduction.


