IoT-For-Beginners/translations/pl

Dołącz do społeczności Azure AI Foundry

Postępuj zgodnie z poniższymi krokami, aby rozpocząć korzystanie z tych zasobów:

1. Sforkuj repozytorium: Kliknij
2. Sklonuj repozytorium: git clone https://github.com/microsoft/IoT-For-Beginners.git
3. Dołącz do Discorda Azure AI Foundry i poznaj ekspertów oraz innych programistów

🌐 Obsługa wielu języków

Obsługiwane przez GitHub Action (Automatyczne i zawsze aktualne)

Arabic | Bengali | Bulgarian | Burmese (Myanmar) | Chinese (Simplified) | Chinese (Traditional, Hong Kong) | Chinese (Traditional, Macau) | Chinese (Traditional, Taiwan) | Croatian | Czech | Danish | Dutch | Finnish | French | German | Greek | Hebrew | Hindi | Hungarian | Indonesian | Italian | Japanese | Korean | Malay | Marathi | Nepali | Norwegian | Persian (Farsi) | Polish | Portuguese (Brazil) | Portuguese (Portugal) | Punjabi (Gurmukhi) | Romanian | Russian | Serbian (Cyrillic) | Slovak | Slovenian | Spanish | Swahili | Swedish | Tagalog (Filipino) | Thai | Turkish | Ukrainian | Urdu | Vietnamese

IoT dla początkujących - Program nauczania

Azure Cloud Advocates w Microsoft z dumą oferują 12-tygodniowy, 24-lekcyjny program nauczania dotyczący podstaw IoT. Każda lekcja zawiera quizy przed i po lekcji, pisemne instrukcje do wykonania lekcji, rozwiązanie, zadanie i wiele więcej. Nasze podejście oparte na projektach pozwala uczyć się poprzez tworzenie, co jest sprawdzonym sposobem na trwałe przyswojenie nowych umiejętności.

Projekty obejmują podróż jedzenia od farmy do stołu. Obejmuje to rolnictwo, logistykę, produkcję, handel detaliczny i konsumentów - wszystkie popularne obszary przemysłowe dla urządzeń IoT.

Sketchnote autorstwa Nitya Narasimhan. Kliknij obrazek, aby zobaczyć większą wersję.

Serdeczne podziękowania dla naszych autorów Jen Fox, Jen Looper, Jim Bennett oraz naszej artystki sketchnote Nitya Narasimhan.

Podziękowania również dla naszego zespołu Microsoft Learn Student Ambassadors, którzy recenzowali i tłumaczyli ten program nauczania - 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, oraz Zina Kamel.

Poznaj zespół!

Gif autorstwa Mohit Jaisal

🎥 Kliknij obrazek powyżej, aby obejrzeć film o projekcie!

Nauczyciele, zamieściliśmy kilka sugestii dotyczących wykorzystania tego programu nauczania. Jeśli chcesz stworzyć własne lekcje, zamieściliśmy również szablon lekcji.

Studenci, aby korzystać z tego programu nauczania samodzielnie, sforkuj całe repozytorium i wykonaj ćwiczenia samodzielnie, zaczynając od quizu przed lekcją, następnie przeczytaj lekcję i wykonaj pozostałe aktywności. Spróbuj stworzyć projekty, rozumiejąc lekcje, zamiast kopiować kod rozwiązania; jednak ten kod jest dostępny w folderach /solutions w każdej lekcji opartej na projekcie. Innym pomysłem może być utworzenie grupy naukowej z przyjaciółmi i wspólne przejście przez treści. Do dalszej nauki polecamy Microsoft Learn.

Aby obejrzeć przegląd kursu, sprawdź ten film:

🎥 Kliknij obrazek powyżej, aby obejrzeć film o projekcie!

Metodyka nauczania

Podczas tworzenia tego programu nauczania wybraliśmy dwa kluczowe założenia pedagogiczne: zapewnienie, że jest on oparty na projektach oraz że zawiera częste quizy. Pod koniec tej serii studenci zbudują system monitorowania i podlewania roślin, tracker pojazdów, inteligentną fabrykę do śledzenia i sprawdzania żywności oraz sterowany głosem timer do gotowania, a także poznają podstawy Internetu Rzeczy, w tym jak pisać kod urządzeń, łączyć się z chmurą, analizować dane telemetryczne i uruchamiać AI na urządzeniach brzegowych.

Zapewniając, że treści są zgodne z projektami, proces staje się bardziej angażujący dla studentów, a przyswajanie koncepcji zostaje wzmocnione.

Dodatkowo, quiz o niskim poziomie trudności przed zajęciami ustawia intencję studenta na naukę danego tematu, podczas gdy drugi quiz po zajęciach zapewnia dalsze przyswajanie wiedzy. Ten program nauczania został zaprojektowany tak, aby był elastyczny i przyjemny, i można go realizować w całości lub częściowo. Projekty zaczynają się od prostych i stają się coraz bardziej złożone pod koniec 12-tygodniowego cyklu.

Każdy projekt opiera się na rzeczywistym sprzęcie dostępnym dla studentów i hobbystów. Każdy projekt bada konkretną dziedzinę projektu, dostarczając odpowiednią wiedzę w tle. Aby odnieść sukces jako programista, warto zrozumieć dziedzinę, w której rozwiązuje się problemy. Dostarczanie tej wiedzy w tle pozwala studentom myśleć o swoich rozwiązaniach IoT i nauce w kontekście rzeczywistego problemu, który mogą być proszeni o rozwiązanie jako programiści IoT. Studenci uczą się "dlaczego" rozwiązań, które budują, i zyskują uznanie dla użytkownika końcowego.

Sprzęt

Mamy dwa wybory sprzętu IoT do wykorzystania w projektach, w zależności od osobistych preferencji, wiedzy programistycznej lub preferencji, celów nauki i dostępności. Zapewniliśmy również wersję "wirtualnego sprzętu" dla tych, którzy nie mają dostępu do sprzętu lub chcą dowiedzieć się więcej przed podjęciem decyzji o zakupie. Możesz przeczytać więcej i znaleźć "listę zakupów" na stronie sprzętu, w tym linki do zakupu kompletnych zestawów od naszych przyjaciół w Seeed Studio.

💁 Znajdź nasze Zasady postępowania, Wskazówki dotyczące współtworzenia oraz Wskazówki dotyczące tłumaczenia. Czekamy na Twoją konstruktywną opinię!

Każda lekcja zawiera:

• sketchnote
• opcjonalny film uzupełniający
• quiz rozgrzewkowy przed lekcją
• pisemną lekcję
• dla lekcji opartych na projektach, przewodniki krok po kroku, jak zbudować projekt
• sprawdzanie wiedzy
• wyzwanie
• dodatkowe materiały do czytania
• zadanie
• quiz po lekcji

Informacja o quizach: Wszystkie quizy znajdują się w folderze quiz-app, łącznie 48 quizów, każdy z trzema pytaniami. Są one powiązane z lekcjami, ale aplikację quizową można uruchomić lokalnie lub wdrożyć na platformie Azure; postępuj zgodnie z instrukcjami w folderze quiz-app. Są stopniowo lokalizowane.

Lekcje

	Nazwa Projektu	Nauczane Koncepcje	Cele Nauki	Powiązana Lekcja
01	Pierwsze kroki	Wprowadzenie do IoT	Poznaj podstawowe zasady IoT oraz podstawowe elementy rozwiązań IoT, takie jak czujniki i usługi w chmurze, podczas konfiguracji swojego pierwszego urządzenia IoT	Wprowadzenie do IoT
02	Pierwsze kroki	Głębsze spojrzenie na IoT	Dowiedz się więcej o komponentach systemu IoT, a także o mikrokontrolerach i komputerach jednopłytkowych	Głębsze spojrzenie na IoT
03	Pierwsze kroki	Interakcja ze światem fizycznym za pomocą czujników i siłowników	Dowiedz się o czujnikach do zbierania danych ze świata fizycznego oraz siłownikach do wysyłania informacji zwrotnej, budując lampkę nocną	Interakcja ze światem fizycznym za pomocą czujników i siłowników
04	Pierwsze kroki	Podłącz swoje urządzenie do Internetu	Dowiedz się, jak podłączyć urządzenie IoT do Internetu, aby wysyłać i odbierać wiadomości, podłączając lampkę nocną do brokera MQTT	Podłącz swoje urządzenie do Internetu
05	Farma	Przewidywanie wzrostu roślin	Dowiedz się, jak przewidywać wzrost roślin na podstawie danych o temperaturze zbieranych przez urządzenie IoT	Przewidywanie wzrostu roślin
06	Farma	Wykrywanie wilgotności gleby	Dowiedz się, jak wykrywać wilgotność gleby i kalibrować czujnik wilgotności gleby	Wykrywanie wilgotności gleby
07	Farma	Automatyczne podlewanie roślin	Dowiedz się, jak automatyzować i ustalać czas podlewania za pomocą przekaźnika i MQTT	Automatyczne podlewanie roślin
08	Farma	Migracja rośliny do chmury	Dowiedz się o chmurze i usługach IoT hostowanych w chmurze oraz jak podłączyć swoją roślinę do jednego z tych rozwiązań zamiast do publicznego brokera MQTT	Migracja rośliny do chmury
09	Farma	Migracja logiki aplikacji do chmury	Dowiedz się, jak pisać logikę aplikacji w chmurze, która reaguje na wiadomości IoT	Migracja logiki aplikacji do chmury
10	Farma	Zabezpiecz swoją roślinę	Dowiedz się o bezpieczeństwie w IoT i jak zabezpieczyć swoją roślinę za pomocą kluczy i certyfikatów	Zabezpiecz swoją roślinę
11	Transport	Śledzenie lokalizacji	Dowiedz się o śledzeniu lokalizacji GPS dla urządzeń IoT	Śledzenie lokalizacji
12	Transport	Przechowywanie danych lokalizacyjnych	Dowiedz się, jak przechowywać dane IoT, aby można je było później wizualizować lub analizować	Przechowywanie danych lokalizacyjnych
13	Transport	Wizualizacja danych lokalizacyjnych	Dowiedz się, jak wizualizować dane lokalizacyjne na mapie oraz jak mapy przedstawiają rzeczywisty trójwymiarowy świat w dwóch wymiarach	Wizualizacja danych lokalizacyjnych
14	Transport	Geofencing	Dowiedz się o geofencing, czyli jak można go używać do powiadamiania, gdy pojazdy w łańcuchu dostaw są blisko celu	Geofencing
15	Produkcja	Trenowanie detektora jakości owoców	Dowiedz się, jak trenować klasyfikator obrazów w chmurze do wykrywania jakości owoców	Trenowanie detektora jakości owoców
16	Produkcja	Sprawdzanie jakości owoców za pomocą urządzenia IoT	Dowiedz się, jak używać detektora jakości owoców za pomocą urządzenia IoT	Sprawdzanie jakości owoców za pomocą urządzenia IoT
17	Produkcja	Uruchamianie detektora owoców na urządzeniu edge	Dowiedz się, jak uruchamiać detektor owoców na urządzeniu IoT na brzegu sieci	Uruchamianie detektora owoców na urządzeniu edge
18	Produkcja	Wyzwalanie detekcji jakości owoców za pomocą czujnika	Dowiedz się, jak wyzwalać detekcję jakości owoców za pomocą czujnika	Wyzwalanie detekcji jakości owoców za pomocą czujnika
19	Handel detaliczny	Trenowanie detektora zapasów	Dowiedz się, jak używać detekcji obiektów do trenowania detektora zapasów w celu liczenia zapasów w sklepie	Trenowanie detektora zapasów
20	Handel detaliczny	Sprawdzanie zapasów za pomocą urządzenia IoT	Dowiedz się, jak sprawdzać zapasy za pomocą urządzenia IoT, korzystając z modelu detekcji obiektów	Sprawdzanie zapasów za pomocą urządzenia IoT
21	Konsument	Rozpoznawanie mowy za pomocą urządzenia IoT	Dowiedz się, jak rozpoznawać mowę za pomocą urządzenia IoT, aby stworzyć inteligentny timer	Rozpoznawanie mowy za pomocą urządzenia IoT
22	Konsument	Rozumienie języka	Dowiedz się, jak rozumieć zdania wypowiadane do urządzenia IoT	Rozumienie języka
23	Konsument	Ustawianie timera i udzielanie odpowiedzi głosowej	Dowiedz się, jak ustawić timer na urządzeniu IoT i udzielać odpowiedzi głosowej, kiedy timer jest ustawiony i kiedy się kończy	Ustawianie timera i udzielanie odpowiedzi głosowej
24	Konsument	Obsługa wielu języków	Dowiedz się, jak obsługiwać wiele języków, zarówno w komunikacji z urządzeniem, jak i w odpowiedziach z inteligentnego timera	Obsługa wielu języków

Dostęp offline

Możesz uruchomić tę dokumentację offline, korzystając z Docsify. Sforkuj to repozytorium, zainstaluj Docsify na swoim komputerze, a następnie w katalogu głównym tego repozytorium wpisz docsify serve. Strona internetowa zostanie uruchomiona na porcie 3000 na twoim localhost: localhost:3000.

Quiz

Dzięki społeczności możesz przetestować swoją wiedzę na temat każdego z rozdziałów za pomocą interaktywnego quizu. Możesz sprawdzić swoją wiedzę tutaj

PDF

Możesz wygenerować PDF z tej zawartości do dostępu offline, jeśli zajdzie taka potrzeba. Aby to zrobić, upewnij się, że masz zainstalowany npm i uruchom następujące polecenia w katalogu głównym tego repozytorium:

npm i
npm run convert

Prezentacje

W folderze slides znajdują się prezentacje dla niektórych lekcji.

Inne programy nauczania

Nasz zespół tworzy inne programy nauczania! Sprawdź:

• 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

Atrybucje obrazów

Wszystkie atrybucje dla obrazów użytych w tym programie nauczania, gdzie wymagane, znajdziesz w Atrybucje.

---

Zastrzeżenie:
Ten dokument został przetłumaczony za pomocą usługi tłumaczeniowej AI Co-op Translator. Chociaż dokładamy wszelkich starań, aby zapewnić dokładność, prosimy pamiętać, że automatyczne tłumaczenia mogą zawierać błędy lub nieścisłości. Oryginalny dokument w jego rodzimym języku powinien być uznawany za wiarygodne źródło. W przypadku informacji krytycznych zaleca się skorzystanie z profesjonalnego tłumaczenia wykonanego przez człowieka. Nie ponosimy odpowiedzialności za jakiekolwiek nieporozumienia lub błędne interpretacje wynikające z korzystania z tego tłumaczenia.