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如果您在建立 AI 應用程式時遇到困難或有任何問題，歡迎加入其他學習者和有經驗的開發者，參與 MCP 的討論。這是一個支持性的社群，歡迎提問並自由分享知識。

如果您有產品回饋或在建置過程中遇到錯誤，請造訪：

請按照以下步驟開始使用這些資源：

1. 分叉此儲存庫：點擊
2. 複製此儲存庫：git clone https://github.com/microsoft/IoT-For-Beginners.git
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IoT 初學者 - 課程

Microsoft 的 Azure Cloud Advocates 很高興提供一個為期 12 週、共 24 課的課程，內容涵蓋 IoT 基礎知識。每堂課包含課前和課後測驗、完成課程的書面指導、解決方案、作業等。我們的專案式教學法讓您在建置中學習，這是一種能讓新技能更容易記住的有效方法。

這些專案涵蓋食物從農場到餐桌的旅程，包括農業、物流、製造、零售和消費者——這些都是 IoT 設備的熱門行業領域。

由 Nitya Narasimhan 繪製的手繪筆記。點擊圖片查看更大的版本。

衷心感謝我們的作者 Jen Fox、Jen Looper、Jim Bennett，以及我們的手繪筆記藝術家 Nitya Narasimhan。

同時感謝我們的 Microsoft Learn 學生大使，他們審核並翻譯了這份課程 - 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、以及 Zina Kamel。

認識團隊！

Gif 由 Mohit Jaisal 製作

🎥 點擊上方圖片觀看專案介紹影片！

教師們，我們提供了一些建議，說明如何使用這份課程。如果您想要創建自己的課程，我們也提供了 課程模板。

學生們，如果您想自行使用這份課程，請分叉整個儲存庫並自行完成練習，從課前測驗開始，然後閱讀課程內容並完成其他活動。嘗試透過理解課程來創建專案，而不是直接複製解決方案程式碼；不過，該程式碼可在每個專案導向課程的 /solutions 資料夾中找到。另一個想法是與朋友組成學習小組，一起學習內容。若需進一步學習，我們推薦 Microsoft Learn。

觀看此課程的影片概述，請查看以下影片：

🎥 點擊上方圖片觀看專案介紹影片！

教學法

在設計這份課程時，我們選擇了兩個教學原則：確保它是專案導向的，並且包含頻繁的測驗。在這系列課程結束時，學生將建置一個植物監測和灌溉系統、一個車輛追蹤器、一個智慧工廠設置來追蹤和檢查食物，以及一個語音控制的烹飪計時器，並學習 IoT 的基礎知識，包括如何撰寫設備程式碼、連接雲端、分析遙測數據以及在邊緣執行 AI。

透過確保內容與專案相符，學習過程對學生來說更具吸引力，並能增強概念的記憶。

此外，課前的低壓力測驗能讓學生專注於學習主題，而課後的第二次測驗則能進一步加強記憶。這份課程設計靈活有趣，可以完整學習或部分學習。專案從簡單開始，並在 12 週的循環結束時逐漸變得複雜。

每個專案都基於學生和愛好者可獲得的真實硬體。每個專案都深入探討特定的專案領域，提供相關背景知識。要成為成功的開發者，了解您正在解決問題的領域非常重要，提供這些背景知識能讓學生在解決 IoT 問題和學習時，能以真實世界的問題為背景進行思考。學生能學到他們正在建置的解決方案的「原因」，並對最終使用者有更深的理解。

硬體

我們提供了兩種 IoT 硬體選擇，供專案使用，取決於個人偏好、程式語言知識或偏好、學習目標和可用性。我們也提供了「虛擬硬體」版本，供那些無法取得硬體或想在購買前學習更多的人使用。您可以在 硬體頁面 上找到更多資訊和「購物清單」，包括我們的合作夥伴 Seeed Studio 提供的完整套件購買連結。

💁 查看我們的 行為準則、貢獻指南 和 翻譯指南。我們歡迎您的建設性回饋！

每堂課包含：

• 手繪筆記
• 可選的補充影片
• 課前暖身測驗
• 書面課程
• 專案導向課程的逐步建置指南
• 知識檢查
• 挑戰
• 補充閱讀
• 作業
• 課後測驗

關於測驗的注意事項：所有測驗都包含在 quiz-app 資料夾中，共有 48 個測驗，每個測驗包含三個問題。這些測驗在課程中有連結，但測驗應用程式可以在本地執行或部署到 Azure；請按照 quiz-app 資料夾中的指示進行操作。這些測驗正在逐步進行本地化。

課程

	專案名稱	教授概念	學習目標	課程連結
01	開始入門	IoT 簡介	學習 IoT 的基本原理以及 IoT 解決方案的基本構建模組，例如感測器和雲端服務，同時設置您的第一個 IoT 裝置	IoT 簡介
02	開始入門	深入了解 IoT	更深入了解 IoT 系統的組成部分，以及微控制器和單板電腦	深入了解 IoT
03	開始入門	使用感測器和致動器與物理世界互動	學習如何使用感測器從物理世界收集數據，以及使用致動器提供回饋，同時製作一個夜燈	使用感測器和致動器與物理世界互動
04	開始入門	將您的裝置連接到網際網路	學習如何將 IoT 裝置連接到網際網路以發送和接收訊息，並將您的夜燈連接到 MQTT broker	將您的裝置連接到網際網路
05	農場	預測植物生長	學習如何使用 IoT 裝置捕捉的溫度數據來預測植物生長	預測植物生長
06	農場	檢測土壤濕度	學習如何檢測土壤濕度並校準土壤濕度感測器	檢測土壤濕度
07	農場	自動植物澆水	學習如何使用繼電器和 MQTT 自動化並定時澆水	自動植物澆水
08	農場	將您的植物遷移到雲端	學習雲端和雲端托管的 IoT 服務，以及如何將您的植物連接到這些服務，而不是公共 MQTT broker	將您的植物遷移到雲端
09	農場	將您的應用程式邏輯遷移到雲端	學習如何在雲端撰寫應用程式邏輯以回應 IoT 訊息	將您的應用程式邏輯遷移到雲端
10	農場	保護您的植物安全	學習 IoT 的安全性以及如何使用密鑰和憑證保護您的植物	保護您的植物安全
11	交通運輸	位置追蹤	學習 IoT 裝置的 GPS 位置追蹤	位置追蹤
12	交通運輸	儲存位置數據	學習如何儲存 IoT 數據以供日後視覺化或分析	儲存位置數據
13	交通運輸	視覺化位置數據	學習如何在地圖上視覺化位置數據，以及地圖如何將真實的三維世界以二維方式呈現	視覺化位置數據
14	交通運輸	地理圍欄	學習地理圍欄，以及如何在供應鏈中的車輛接近目的地時發出警報	地理圍欄
15	製造業	訓練水果品質檢測器	學習如何在雲端訓練影像分類器以檢測水果品質	訓練水果品質檢測器
16	製造業	從 IoT 裝置檢查水果品質	學習如何從 IoT 裝置使用水果品質檢測器	從 IoT 裝置檢查水果品質
17	製造業	在邊緣運行您的水果檢測器	學習如何在邊緣的 IoT 裝置上運行您的水果檢測器	在邊緣運行您的水果檢測器
18	製造業	從感測器觸發水果品質檢測	學習如何從感測器觸發水果品質檢測	從感測器觸發水果品質檢測
19	零售	訓練庫存檢測器	學習如何使用物件檢測訓練庫存檢測器以計算商店中的庫存	訓練庫存檢測器
20	零售	從 IoT 裝置檢查庫存	學習如何使用物件檢測模型從 IoT 裝置檢查庫存	從 IoT 裝置檢查庫存
21	消費者	使用 IoT 裝置進行語音辨識	學習如何從 IoT 裝置進行語音辨識以建立智慧計時器	使用 IoT 裝置進行語音辨識
22	消費者	理解語言	學習如何理解對 IoT 裝置說出的句子	理解語言
23	消費者	設定計時器並提供語音回饋	學習如何在 IoT 裝置上設定計時器，並在計時器設定和完成時提供語音回饋	設定計時器並提供語音回饋
24	消費者	支援多語言	學習如何支援多語言，包括對智慧計時器的語音輸入和回應	支援多語言

離線存取

您可以使用 Docsify 離線運行此文件。Fork 此 repo，並在您的本地機器上 安裝 Docsify，然後在此 repo 的根目錄中輸入 docsify serve。網站將在您的本地端的 3000 埠上提供服務：localhost:3000。

測驗

感謝社群提供互動式測驗，測試您對每章內容的理解。您可以在 這裡 測試您的知識。

PDF

如果需要，您可以生成此內容的 PDF 以供離線存取。為此，請確保您已安裝 npm，並在此 repo 的根目錄中運行以下指令：

npm i
npm run convert

投影片

部分課程的投影片可在 slides 資料夾中找到。

其他課程

我們的團隊還製作了其他課程！查看以下內容：

Azure / Edge / MCP / Agents

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生成式 AI 系列

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核心學習

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Copilot 系列

圖片來源

您可以在 圖片來源 中找到本課程中使用的所有圖片的來源。

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免責聲明：
本文件使用 AI 翻譯服務 Co-op Translator 進行翻譯。我們致力於提供準確的翻譯，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。應以原文文件為權威來源。對於關鍵資訊，建議尋求專業人工翻譯。我們對於因使用本翻譯而產生的任何誤解或誤釋不承擔責任。