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Azure AI Foundry 커뮤니티에 참여하세요

AI 앱을 개발하다가 막히거나 질문이 있다면, MCP에 대해 논의하는 학습자와 경험 많은 개발자들과 함께하세요. 질문을 환영하고 지식을 자유롭게 공유하는 지원적인 커뮤니티입니다.

제품 피드백이나 개발 중 오류가 있다면 다음을 방문하세요:

이 리소스를 사용하려면 다음 단계를 따르세요:

1. 저장소 포크하기: 클릭
2. 저장소 클론하기: git clone https://github.com/microsoft/IoT-For-Beginners.git
3. Microsoft Foundry Discord에 참여하여 전문가와 다른 개발자들을 만나보세요

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IoT for Beginners - 커리큘럼

Microsoft의 Azure Cloud Advocates는 IoT 기본 사항에 대한 12주, 24강의 커리큘럼을 제공합니다. 각 강의에는 강의 전후 퀴즈, 강의를 완료하기 위한 작성 지침, 솔루션, 과제 등이 포함되어 있습니다. 프로젝트 기반 학습 방법을 통해 새로운 기술을 효과적으로 익힐 수 있습니다.

프로젝트는 농장에서 식탁까지의 음식 여정을 다룹니다. 여기에는 농업, 물류, 제조, 소매 및 소비자가 포함되며, 이는 IoT 기기가 널리 사용되는 산업 분야입니다.

스케치노트: Nitya Narasimhan. 이미지를 클릭하면 더 큰 버전을 볼 수 있습니다.

저자 Jen Fox, Jen Looper, Jim Bennett, 그리고 스케치노트 아티스트 Nitya Narasimhan에게 깊은 감사를 드립니다.

또한 이 커리큘럼을 검토하고 번역해 준 Microsoft Learn Student Ambassadors 팀에게도 감사드립니다 - 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, 그리고 Zina Kamel.

팀을 만나보세요!

Gif 제작자 Mohit Jaisal

🎥 위 이미지를 클릭하면 프로젝트에 대한 영상을 볼 수 있습니다!

교사분들, 이 커리큘럼을 활용하는 방법에 대한 제안을 포함했습니다. 직접 강의를 만들고 싶다면 강의 템플릿도 포함되어 있습니다.

학생들, 이 커리큘럼을 독학으로 사용하려면 저장소를 포크하고 강의를 시작하세요. 강의 전 퀴즈를 풀고 강의를 읽은 후 나머지 활동을 완료하세요. 솔루션 코드를 복사하기보다는 강의를 이해하며 프로젝트를 만들어보세요. 하지만 솔루션 코드는 각 프로젝트 기반 강의의 /solutions 폴더에 있습니다. 또 다른 아이디어로는 친구들과 스터디 그룹을 만들어 함께 콘텐츠를 학습하는 것입니다. 추가 학습을 위해 Microsoft Learn을 추천합니다.

이 코스에 대한 비디오 개요는 아래 영상을 확인하세요:

🎥 위 이미지를 클릭하면 프로젝트에 대한 영상을 볼 수 있습니다!

교육 방법론

이 커리큘럼을 개발하면서 두 가지 교육 방법론을 선택했습니다: 프로젝트 기반 학습과 빈번한 퀴즈 포함. 이 시리즈가 끝날 때 학생들은 식물 모니터링 및 물주기 시스템, 차량 추적기, 스마트 공장 설정, 음성 제어 요리 타이머를 구축하며 IoT의 기본 사항을 배우게 됩니다. 여기에는 디바이스 코드 작성, 클라우드 연결, 텔레메트리 분석 및 엣지에서 AI 실행이 포함됩니다.

프로젝트와 연계된 콘텐츠를 통해 학생들에게 더 흥미로운 학습 경험을 제공하며 개념의 유지력을 높일 수 있습니다.

또한, 수업 전 저위험 퀴즈는 학생들이 주제 학습에 집중하도록 하고, 수업 후 퀴즈는 개념의 추가적인 유지력을 보장합니다. 이 커리큘럼은 유연하고 재미있게 설계되었으며 전체 또는 일부를 학습할 수 있습니다. 프로젝트는 작게 시작하여 12주 과정이 끝날 때 점점 복잡해집니다.

각 프로젝트는 학생들과 취미 활동가들이 사용할 수 있는 실제 하드웨어를 기반으로 합니다. 각 프로젝트는 특정 프로젝트 도메인을 탐구하며 관련 배경 지식을 제공합니다. 성공적인 개발자가 되기 위해서는 문제를 해결하는 도메인을 이해하는 것이 도움이 됩니다. 이러한 배경 지식을 제공함으로써 학생들이 IoT 솔루션과 학습을 실제 IoT 개발자가 해결해야 할 문제의 맥락에서 생각할 수 있도록 합니다. 학생들은 자신이 구축하는 솔루션의 '이유'를 배우고 최종 사용자에 대한 이해를 얻습니다.

하드웨어

개인 선호도, 프로그래밍 언어 지식 또는 선호도, 학습 목표 및 가용성에 따라 프로젝트에 사용할 두 가지 IoT 하드웨어 옵션이 있습니다. 하드웨어에 접근할 수 없거나 구매 전에 더 배우고 싶다면 '가상 하드웨어' 버전도 제공합니다. 자세한 내용과 '쇼핑 리스트'는 하드웨어 페이지에서 확인할 수 있으며, Seeed Studio의 친구들로부터 완전한 키트를 구매할 수 있는 링크도 포함되어 있습니다.

💁 Code of Conduct, Contributing, 및 Translation 가이드를 확인하세요. 건설적인 피드백을 환영합니다!

각 강의에는 다음이 포함됩니다:

• 스케치노트
• 선택적 보충 영상
• 강의 전 워밍업 퀴즈
• 작성된 강의
• 프로젝트 기반 강의의 경우, 프로젝트를 구축하는 단계별 가이드
• 지식 점검
• 도전 과제
• 보충 읽기 자료
• 과제
• 강의 후 퀴즈

퀴즈에 대한 참고 사항: 모든 퀴즈는 quiz-app 폴더에 포함되어 있으며, 총 48개의 퀴즈가 각 3개의 질문으로 구성되어 있습니다. 이들은 강의 내에서 링크로 연결되어 있지만, 퀴즈 앱은 로컬에서 실행하거나 Azure에 배포할 수 있습니다. quiz-app 폴더의 지침을 따르세요. 퀴즈는 점진적으로 현지화되고 있습니다.

강의

	프로젝트 이름	학습 개념	학습 목표	연결된 강의
01	시작하기	IoT 소개	IoT의 기본 원리와 센서 및 클라우드 서비스와 같은 IoT 솔루션의 기본 구성 요소를 배우며 첫 번째 IoT 장치를 설정합니다.	IoT 소개
02	시작하기	IoT 심화 학습	IoT 시스템의 구성 요소, 마이크로컨트롤러 및 싱글보드 컴퓨터에 대해 더 깊이 배웁니다.	IoT 심화 학습
03	시작하기	센서와 액추에이터로 물리적 세계와 상호작용	물리적 세계에서 데이터를 수집하는 센서와 피드백을 보내는 액추에이터에 대해 배우며 야간 조명을 만듭니다.	센서와 액추에이터로 물리적 세계와 상호작용
04	시작하기	장치를 인터넷에 연결	IoT 장치를 인터넷에 연결하여 메시지를 보내고 받는 방법을 배우며, 야간 조명을 MQTT 브로커에 연결합니다.	장치를 인터넷에 연결
05	농장	식물 성장 예측	IoT 장치로 수집한 온도 데이터를 사용하여 식물 성장을 예측하는 방법을 배웁니다.	식물 성장 예측
06	농장	토양 수분 감지	토양 수분을 감지하고 토양 수분 센서를 보정하는 방법을 배웁니다.	토양 수분 감지
07	농장	자동 식물 물주기	릴레이와 MQTT를 사용하여 물주기를 자동화하고 타이밍을 조정하는 방법을 배웁니다.	자동 식물 물주기
08	농장	클라우드로 식물 이동	클라우드와 클라우드 호스팅 IoT 서비스에 대해 배우고, 공용 MQTT 브로커 대신 이러한 서비스 중 하나에 식물을 연결하는 방법을 배웁니다.	클라우드로 식물 이동
09	농장	애플리케이션 로직을 클라우드로 이동	IoT 메시지에 응답하는 애플리케이션 로직을 클라우드에서 작성하는 방법을 배웁니다.	애플리케이션 로직을 클라우드로 이동
10	농장	식물 보안 유지	IoT 보안과 키 및 인증서를 사용하여 식물을 안전하게 유지하는 방법을 배웁니다.	식물 보안 유지
11	운송	위치 추적	IoT 장치의 GPS 위치 추적에 대해 배웁니다.	위치 추적
12	운송	위치 데이터 저장	IoT 데이터를 저장하여 나중에 시각화하거나 분석하는 방법을 배웁니다.	위치 데이터 저장
13	운송	위치 데이터 시각화	지도에서 위치 데이터를 시각화하는 방법과 지도가 3차원 세계를 2차원으로 표현하는 방법에 대해 배웁니다.	위치 데이터 시각화
14	운송	지오펜스	지오펜스에 대해 배우고, 공급망의 차량이 목적지에 가까워질 때 알림을 보내는 데 사용하는 방법을 배웁니다.	지오펜스
15	제조	과일 품질 감지기 학습	클라우드에서 이미지 분류기를 학습시켜 과일 품질을 감지하는 방법을 배웁니다.	과일 품질 감지기 학습
16	제조	IoT 장치에서 과일 품질 확인	IoT 장치에서 과일 품질 감지기를 사용하는 방법을 배웁니다.	IoT 장치에서 과일 품질 확인
17	제조	엣지에서 과일 감지기 실행	엣지에서 IoT 장치로 과일 감지기를 실행하는 방법을 배웁니다.	엣지에서 과일 감지기 실행
18	제조	센서로 과일 품질 감지 트리거	센서로 과일 품질 감지를 트리거하는 방법을 배웁니다.	센서로 과일 품질 감지 트리거
19	소매	재고 감지기 학습	객체 감지를 사용하여 상점의 재고를 세는 재고 감지기를 학습하는 방법을 배웁니다.	재고 감지기 학습
20	소매	IoT 장치에서 재고 확인	객체 감지 모델을 사용하여 IoT 장치에서 재고를 확인하는 방법을 배웁니다.	IoT 장치에서 재고 확인
21	소비자	IoT 장치로 음성 인식	IoT 장치에서 음성을 인식하여 스마트 타이머를 만드는 방법을 배웁니다.	IoT 장치로 음성 인식
22	소비자	언어 이해	IoT 장치에 말한 문장을 이해하는 방법을 배웁니다.	언어 이해
23	소비자	타이머 설정 및 음성 피드백 제공	IoT 장치에서 타이머를 설정하고 타이머가 설정되었을 때와 종료되었을 때 음성 피드백을 제공하는 방법을 배웁니다.	타이머 설정 및 음성 피드백 제공
24	소비자	다국어 지원	스마트 타이머에서 말하는 언어와 응답 언어를 모두 지원하는 방법을 배웁니다.	다국어 지원

오프라인 접근

Docsify를 사용하여 이 문서를 오프라인에서 실행할 수 있습니다. 이 저장소를 포크하고, 로컬 머신에 Docsify 설치를 완료한 후, 이 저장소의 루트 폴더에서 docsify serve를 입력하세요. 웹사이트는 로컬호스트의 포트 3000에서 제공됩니다: localhost:3000.

퀴즈

각 장에 대한 지식을 테스트할 수 있는 인터랙티브 퀴즈를 커뮤니티에서 호스팅해 주셨습니다. 여기에서 지식을 테스트해 보세요.

PDF

필요한 경우 오프라인 접근을 위해 이 콘텐츠의 PDF를 생성할 수 있습니다. 이를 위해 npm 설치를 완료한 후, 이 저장소의 루트 폴더에서 다음 명령어를 실행하세요:

npm i
npm run convert

슬라이드

일부 강의에 대한 슬라이드 데크는 slides 폴더에 있습니다.

기타 커리큘럼

우리 팀은 다른 커리큘럼도 제작합니다! 확인해 보세요:

Azure / Edge / MCP / Agents

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생성형 AI 시리즈

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핵심 학습

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Copilot 시리즈

이미지 출처

이 커리큘럼에서 사용된 이미지의 출처는 필요한 경우 Attributions에서 확인할 수 있습니다.

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면책 조항:
이 문서는 AI 번역 서비스 Co-op Translator를 사용하여 번역되었습니다. 정확성을 위해 최선을 다하고 있지만, 자동 번역에는 오류나 부정확성이 포함될 수 있습니다. 원본 문서의 원어 버전이 권위 있는 출처로 간주되어야 합니다. 중요한 정보의 경우, 전문적인 인간 번역을 권장합니다. 이 번역 사용으로 인해 발생하는 오해나 잘못된 해석에 대해 책임지지 않습니다.