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이 리소스를 사용하기 위해 다음 단계를 따라 시작하세요:

1. 저장소 포크하기: 클릭
2. 저장소 클론하기: git clone https://github.com/microsoft/IoT-For-Beginners.git
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IoT for Beginners - 커리큘럼

Microsoft의 Azure Cloud Advocates는 IoT 기초에 대한 12주, 24강의 커리큘럼을 제공합니다. 각 강의에는 강의 전후 퀴즈, 강의 완료를 위한 작성된 지침, 솔루션, 과제 등이 포함되어 있습니다. 프로젝트 기반 학습법을 통해 배우면서 실습할 수 있으며, 이는 새로운 기술을 효과적으로 익히는 방법으로 입증되었습니다.

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

Nitya Narasimhan의 스케치노트. 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 비디오를 볼 수 있습니다!

교사 여러분, 이 커리큘럼을 사용하는 방법에 대한 제안을 포함했습니다. 자신만의 강의를 만들고 싶다면 강의 템플릿도 포함되어 있습니다.

학생들, 이 커리큘럼을 독립적으로 사용하려면 저장소 전체를 포크하고 강의를 시작하세요. 강의 전 퀴즈를 풀고 강의를 읽은 후 나머지 활동을 완료하세요. 강의 내용을 이해하며 프로젝트를 만들어보세요. 솔루션 코드는 각 프로젝트 기반 강의의 /solutions 폴더에 제공되지만, 이를 복사하기보다는 직접 학습하며 프로젝트를 완성하는 것이 좋습니다. 또 다른 아이디어로는 친구들과 스터디 그룹을 만들어 함께 콘텐츠를 학습하는 것입니다. 추가 학습을 위해 Microsoft Learn을 추천합니다.

이 코스에 대한 비디오 개요를 확인하려면 아래 비디오를 시청하세요:

🎥 위 이미지를 클릭하면 프로젝트에 대한 비디오를 볼 수 있습니다!

교육 방법론

이 커리큘럼을 설계할 때 두 가지 교육 방법론을 선택했습니다: 프로젝트 기반 학습과 빈번한 퀴즈 포함. 이 시리즈가 끝날 때 학생들은 식물 모니터링 및 물주기 시스템, 차량 추적기, 음식 추적 및 검사 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 선택하여 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 도메인을 탐구하며 관련 배경 지식을 제공합니다. 성공적인 개발자가 되기 위해서는 문제를 해결하는 도메인을 이해하는 것이 도움이 됩니다. 이러한 배경 지식을 제공함으로써 학생들은 IoT 솔루션과 학습 내용을 실제 IoT 개발자로서 해결해야 할 문제의 맥락에서 생각할 수 있습니다. 학생들은 자신이 구축하는 솔루션의 '이유'를 배우고 최종 사용자에 대한 이해를 얻습니다.

하드웨어

프로젝트에 사용할 IoT 하드웨어는 개인 선호도, 프로그래밍 언어 지식 또는 선호도, 학습 목표 및 가용성에 따라 두 가지 선택지가 있습니다. 하드웨어에 접근할 수 없거나 구매를 결정하기 전에 더 배우고 싶은 경우를 위해 '가상 하드웨어' 버전도 제공됩니다. 하드웨어 페이지에서 '쇼핑 리스트'를 포함한 자세한 내용을 확인할 수 있으며, Seeed Studio의 친구들로부터 완전한 키트를 구매할 수 있는 링크도 포함되어 있습니다.

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

각 강의에는 다음이 포함됩니다:

• 스케치노트
• 선택적 보충 비디오
• 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 각각 세 가지 질문으로 구성되어 있습니다. 퀴즈는 강의 내에서 링크되어 있지만, 퀴즈 앱은 로컬에서 실행하거나 Azure에 배포할 수 있습니다. quiz-app 폴더의 지침을 따르세요. 퀴즈는 점진적으로 현지화되고 있습니다.

수업

	프로젝트 이름	학습 개념	학습 목표	연결된 수업
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 야간등을 만듭니다.	센서와 액추에이터로 물리적 세계와 상호작용
04	시작하기	장치를 인터넷에 연결하기	IoT 장치를 인터넷에 연결하여 메시지를 보내고 받는 방법을 배우며, 야간등을 MQTT 브로커에 연결합니다.	장치를 인터넷에 연결하기
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 급수	릴레이와 MQTT를 사용하여 급수를 자동화하고 타이밍을 맞추는 방법을 배웁니다.	자동 식물 급수
08	농장	식물을 클라우드로 마이그레이션	클라우드 및 클라우드 기반 IoT 서비스에 대해 배우고, 공용 MQTT 브로커 대신 이러한 서비스 중 하나에 식물을 연결하는 방법을 배웁니다.	식물을 클라우드로 마이그레이션
09	농장	애플리케이션 로직을 클라우드로 마이그레이션	IoT 메시지에 반응하는 애플리케이션 로직을 클라우드에서 작성하는 방법을 배웁니다.	애플리케이션 로직을 클라우드로 마이그레이션
10	농장	식물 보안 유지	IoT 보안에 대해 배우고, 키와 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 실제 3D 세계를 2차원으로 표현하는 방법에 대해 배웁니다.	위치 데이터 시각화
14	운송	지오펜스	지오펜스에 대해 배우고, 공급망의 차량이 목적지에 가까워졌을 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	센서에서 과일 품질 감지 트리거	센서에서 과일 품질 감지를 트리거하는 방법을 배웁니다.	센서에서 과일 품질 감지 트리거
19	소매	재고 감지기 학습	객체 감지를 사용하여 상점의 재고를 계산하는 재고 감지기를 학습시키는 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 완료되었을 때 음성 피드백을 제공하는 방법을 배웁니다.	타이머 설정 및 음성 피드백 제공
24	소비자	다국어 지원	스마트 타이머에 대해 말하는 언어와 응답 언어 모두를 지원하는 방법을 배웁니다.	다국어 지원

오프라인 액세스

이 문서를 오프라인에서 실행하려면 Docsify를 사용하세요. 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 챕터에 대한 지식을 테스트할 수 있는 인터랙티브 퀴즈를 커뮤니티에서 제공합니다. 여기에서 지식을 테스트해보세요.

PDF

필요한 경우 이 콘텐츠의 PDF를 생성하여 오프라인에서 액세스할 수 있습니다. 이를 위해 npm 설치를 완료하고, 이 저장소의 루트 폴더에서 다음 명령어를 실행하세요:

npm i
npm run convert

슬라이드

일부 수업에 대한 슬라이드 데크는 slides 폴더에 있습니다.

기타 커리큘럼

우리 팀은 다른 커리큘럼도 제작합니다! 확인해보세요:

• AI Agents for Beginners
• MCP for Beginners
• Generative AI for Beginners
• Generative AI for Beginners .NET
• Generative AI with JavaScript
• Generative AI with Java
• AI for Beginners
• Data Science for Beginners
• ML for Beginners
• Cybersecurity for Beginners
• Web Dev for Beginners
• IoT for Beginners
• XR Development for Beginners
• Mastering GitHub Copilot for Agentic use
• Mastering GitHub Copilot for C#/.NET Developers
• Choose Your Own Copilot Adventure

이미지 출처

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

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면책 조항:
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