IoT-For-Beginners/translations/sk

Pridajte sa ku komunite Azure AI Foundry

Ak sa zaseknete alebo máte akékoľvek otázky týkajúce sa vytvárania AI aplikácií, pripojte sa k ostatným študentom a skúseným vývojárom v diskusiách o MCP. Je to podporujúca komunita, kde sú otázky vítané a vedomosti sa šíria slobodne.

Ak máte spätnú väzbu k produktu alebo chyby počas vývoja, navštívte:

Postupujte podľa týchto krokov, aby ste začali využívať tieto zdroje:

1. Vytvorte si Fork repozitára: Kliknite
2. Naklonujte repozitár: git clone https://github.com/microsoft/IoT-For-Beginners.git
3. Pripojte sa na Microsoft Foundry Discord a stretnite sa s odborníkmi a kolegami vývojármi

🌐 Podpora viacerých jazykov

Podporované cez GitHub Action (automatizované a vždy aktuálne)

Arabčina | Bengálčina | Bulharčina | Barmčina (Myanmar) | Čínština (zjednodušená) | Čínština (tradičná, Hong Kong) | Čínština (tradičná, Macau) | Čínština (tradičná, Taiwan) | Chorvátčina | Čeština | Dánčina | Holandčina | Estónčina | Fínčina | Francúzština | Nemčina | Gréčtina | Hebrejčina | Hindi | Maďarčina | Indonézština | Taliančina | Japončina | Kannadčina | Khmerčina | Kórejčina | Litovčina | Malajčina | Malayalam | Maratí | Nepálčina | Nigerijský pidžin | Nórčina | Perzština (Farsi) | Poľština | Portugalčina (Brazília) | Portugalčina (Portugalsko) | Pandžábčina (Gurmukhi) | Rumunčina | Ruština | Srbčina (cyrilika) | Slovenčina | Slovinčina | Španielčina | Swahilčina | Švédčina | Tagalog (filipínčina) | Tamilčina | Telugčina | Thajčina | Turečtina | Ukrajinčina | Urdčina | Vietnamčina

Preferujete klonovanie lokálne?

Tento repozitár obsahuje viac ako 50 jazykových prekladov, čo výrazne zvyšuje veľkosť na stiahnutie. Ak chcete klonovať bez prekladov, použite sparse checkout:

Bash / macOS / Linux:

git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/IoT-For-Beginners.git
cd IoT-For-Beginners
git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images'

CMD (Windows):

git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/IoT-For-Beginners.git
cd IoT-For-Beginners
git sparse-checkout set --no-cone "/*" "!translations" "!translated_images"

Toto vám poskytne všetko potrebné na dokončenie kurzu s oveľa rýchlejším sťahovaním.

IoT pre začiatočníkov - učebný plán

Advokáti Azure Cloud v Microsoft s potešením ponúkajú 12-týždňový, 24-lekciový učebný plán o základoch IoT. Každá lekcia obsahuje kvízy pred a po lekcii, písomné pokyny na dokončenie lekcie, riešenie, zadanie a viac. Naša projektovo orientovaná pedagogika vám umožní učiť sa počas tvorby, čo je overený spôsob, ako si nové zručnosti udržať.

Projekty pokrývajú cestu potravín od farmy až po stôl. Zahŕňa to poľnohospodárstvo, logistiku, výrobu, maloobchod a spotrebiteľa - všetky populárne oblasti priemyslu pre IoT zariadenia.

Sketchnote od Nitya Narasimhan. Kliknite na obrázok pre väčšiu verziu.

Srdcové poďakovanie našim autorom Jen Fox, Jen Looper, Jim Bennett a nášmu sketchnote umelcovi Nitya Narasimhan.

Ďakujeme tiež nášmu tímu Microsoft Learn Student Ambassadors, ktorí recenzovali a prekladali tento učebný plán - 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, a Zina Kamel.

Spoznajte tím!

Gif od Mohit Jaisal

🎥 Kliknite na obrázok vyššie pre video o projekte!

Učitelia, priložili sme niekoľko návrhov, ako tento učebný plán používať. Ak chcete vytvoriť vlastné lekcie, našli sme tiež šablónu lekcie.

Študenti [https://aka.ms/student-page], na používanie tohto učebného plánu sami si vytvorte fork celého repozitára a dokončite cvičenia sami, začínajúc prednáškovým kvízom, následným prečítaním prednášky a dokončením ostatných aktivít. Pokúste sa vytvárať projekty porozumením lekcií namiesto kopírovania kódu riešenia; tento kód je však k dispozícii v priečinkoch /solutions v každej projektovo orientovanej lekcii. Ďalšou myšlienkou je vytvoriť študijnú skupinu s priateľmi a prejsť obsah spolu. Na ďalšie štúdium odporúčame Microsoft Learn.

Pre video prehľad tohto kurzu pozrite si toto video:

🎥 Kliknite na obrázok vyššie pre video o projekte!

Pedagogika

Pri tvorbe tohto učebného plánu sme zvolili dve pedagogické zásady: zabezpečiť, aby bol projektovo orientovaný a obsahoval časté kvízy. Po skončení tejto série si študenti vytvoria systém na monitorovanie a zalievanie rastlín, sledovanie vozidiel, inteligentnú továreň na sledovanie a kontrolu potravín a hlasom ovládaný časovač varenia, zároveň sa naučia základy internetu vecí vrátane písania kódu zariadenia, pripojenia ku cloudu, analýzy telemetrie a spúšťania AI na okraji siete.

Zabezpečením, že obsah je zosúladený s projektmi, sa proces pre študentov stáva zaujímavejším a udržanie konceptov bude podporené.

Okrem toho kvíz s nízkym rizikom pred hodinou nastavia študentovi zámer učiť sa o danom téme, zatiaľ čo druhý kvíz po hodine zabezpečuje ďalšie udržanie vedomostí. Tento učebný plán bol navrhnutý tak, aby bol flexibilný a zábavný a možno ho absolvovať celý alebo čiastočne. Projekty začínajú jednoducho a postupne sa komplikujú v priebehu 12-týždňového cyklu.

Každý projekt je založený na hardvéri, ktorý je dostupný študentom a nadšencom. Každý projekt sa zameriava na konkrétnu oblasť projektu, poskytujúc relevantné základné vedomosti. Aby bol vývojár úspešný, pomáha mu porozumieť oblastiam, v ktorých rieši problémy, a poskytnutie týchto základných vedomostí umožňuje študentom premýšľať o svojich IoT riešeniach a naučiť sa ich v kontexte konkrétnych reálnych problémov, ktoré môžu byť IoT vývojárom zadané vyriešiť. Študenti si osvoja "prečo" riešení, ktoré vytvárajú, a získajú pochopenie konečného používateľa.

Hardvér

Máme na výber dva druhy IoT hardvéru, ktoré môžeme použiť na projekty v závislosti od osobných preferencií, znalostí alebo preferovaného programovacieho jazyka, učebných cieľov a dostupnosti. Pre tých, ktorí nemajú prístup k hardvéru alebo sa chcú naučiť viac pred kúpou, sme tiež poskytli verziu „virtuálneho hardvéru“. Viac si môžete prečítať a nájsť „nákupný zoznam“ na stránke hardvéru, vrátane odkazov na kúpu kompletných sád od našich priateľov zo Seeed Studio.

💁 Nájdite náš Kodex správania, Príspevky a pokyny k Prekladom. Radi prijmeme vaše konštruktívne pripomienky!

🔧 Máte problémy? Pozrite si náš Sprievodca riešením problémov pre riešenia bežných problémov.

Každá lekcia obsahuje:

• sketchnote
• nepovinné doplnkové video
• krátky kvíz pred lekciou na rozohriatie
• písomnú lekciu
• pre lekcie založené na projektoch krok za krokom návody, ako projekt zostaviť
• kontroly vedomostí
• výzvu
• doplnkové čítanie
• zadanie
• kvíz po lekcii

Poznámka o kvízoch: Všetky kvízy sa nachádzajú v priečinku quiz-app, celkovo 48 kvízov po troch otázkach. Sú prepojené z lekcií, ale quiz aplikáciu je možné spustiť lokálne alebo nasadiť do Azure; riadte sa návodom v priečinku quiz-app. Postupne sa lokalizujú.

Lekcie

	Názov projektu	Učené koncepty	Učebné ciele	Prepojená lekcia
01	Začíname	Úvod do IoT	Naučte sa základné princípy IoT a základné stavebné kamene IoT riešení ako senzory a cloudové služby, kým si nastavujete svoje prvé IoT zariadenie	Úvod do IoT
02	Začíname	Hlbší pohľad na IoT	Naučte sa viac o súčastiach IoT systému, ako aj o mikrokontroléroch a jednodoskových počítačoch	Hlbší pohľad na IoT
03	Začíname	Interakcia s fyzickým svetom pomocou senzorov a aktuátorov	Spoznajte senzory na zber údajov z fyzického sveta a aktuátory na spätnú väzbu, kým staviate nočné svetlo	Interakcia s fyzickým svetom pomocou senzorov a aktuátorov
04	Začíname	Pripojenie zariadenia na internet	Naučte sa, ako pripojiť IoT zariadenie na internet na odosielanie a príjem správ pripojením nočného svetla k MQTT brokeru	Pripojenie zariadenia na internet
05	Farma	Predpovedanie rastu rastlín	Naučte sa predpovedať rast rastlín pomocou teplotných údajov zachytených IoT zariadením	Predpovedanie rastu rastlín
06	Farma	Detekcia vlhkosti pôdy	Naučte sa detegovať vlhkosť pôdy a kalibrovať senzor vlhkosti pôdy	Detekcia vlhkosti pôdy
07	Farma	Automatické zalievanie rastlín	Naučte sa automatizovať a načasovať zalievanie pomocou relé a MQTT	Automatické zalievanie rastlín
08	Farma	Migrácia rastliny do cloudu	Spoznajte cloud a cloud-hostované IoT služby a ako pripojiť svoju rastlinu k jednej z týchto služieb namiesto verejného MQTT brokeru	Migrácia rastliny do cloudu
09	Farma	Migrácia aplikačnej logiky do cloudu	Naučte sa, ako môžete písať aplikačnú logiku v cloude, ktorá reaguje na IoT správy	Migrácia aplikačnej logiky do cloudu
10	Farma	Zaistenie bezpečnosti vašej rastliny	Naučte sa o bezpečnosti v IoT a ako zabezpečiť svoju rastlinu pomocou kľúčov a certifikátov	Zaistenie bezpečnosti vašej rastliny
11	Doprava	Sledovanie polohy	Naučte sa o sledovaní GPS polohy pre IoT zariadenia	Sledovanie polohy
12	Doprava	Ukladanie údajov o polohe	Naučte sa ukladať údaje IoT na následnú vizualizáciu alebo analýzu	Ukladanie údajov o polohe
13	Doprava	Vizualizácia údajov o polohe	Naučte sa o vizualizácii údajov o polohe na mape a o tom, ako mapy reprezentujú reálny 3D svet v 2 rozmeroch	Vizualizácia údajov o polohe
14	Doprava	Geozóny	Naučte sa o geozónach a o tom, ako ich možno použiť na upozornenie, keď sú vozidlá v dodávateľskom reťazci blízko svojho cieľa	Geozóny
15	Výroba	Tréning detektora kvality ovocia	Naučte sa trénovať klasifikátor obrázkov v cloude na detekciu kvality ovocia	Tréning detektora kvality ovocia
16	Výroba	Kontrola kvality ovocia z IoT zariadenia	Naučte sa používať svoj detektor kvality ovocia z IoT zariadenia	Kontrola kvality ovocia z IoT zariadenia
17	Výroba	Spustenie detektora ovocia na edge zariadení	Naučte sa spúšťať svoj detektor ovocia na IoT zariadení na edge	Spustenie detektora ovocia na edge zariadení
18	Výroba	Spustenie detekcie kvality ovocia zo senzora	Naučte sa spúšťať detekciu kvality ovocia zo senzora	Spustenie detekcie kvality ovocia zo senzora
19	Maloobchod	Tréning detektora zásob	Naučte sa použiť detekciu objektov na trénovanie detektora zásob na sčítanie zásob v obchode	Tréning detektora zásob
20	Maloobchod	Kontrola zásob z IoT zariadenia	Naučte sa kontrolovať zásoby z IoT zariadenia pomocou modelu detekcie objektov	Kontrola zásob z IoT zariadenia
21	Konzument	Rozpoznávanie reči s IoT zariadením	Naučte sa rozpoznávať reč z IoT zariadenia na zostrojenie inteligentného časovača	Rozpoznávanie reči s IoT zariadením
22	Konzument	Porozumenie jazyka	Naučte sa rozumieť vetám hovorenej reči IoT zariadením	Porozumenie jazyka
23	Konzument	Nastavenie časovača a poskytnutie hovorených spätnej väzby	Naučte sa nastaviť časovač na IoT zariadení a poskytnúť hovorenú spätnú väzbu, kedy je časovač nastavený a kedy skončí	Nastavenie časovača a poskytnutie hovorených spätnej väzby
24	Konzument	Podpora viacerých jazykov	Naučte sa podporovať viac jazykov, ako v hovorení, tak vo výstupoch vášho inteligentného časovača	Podpora viacerých jazykov

Prístup offline

Túto dokumentáciu môžete spustiť offline pomocou Docsify. Forknite tento repozitár, nainštalujte Docsify na svojom počítači a potom v koreňovom priečinku tohto repozitára zadajte docsify serve. Webová stránka bude dostupná na porte 3000 na vašom localhoste: localhost:3000.

Kvíz

Vďaka komunite za hosťovanie interaktívneho kvízu, ktorý testuje vaše znalosti v každej kapitole. Vyskúšajte si vedomosti tu

PDF

Ak potrebujete, môžete si vytvoriť PDF tohto obsahu pre offline použitie. Na to sa uistite, že máte nainštalovaný npm a spustite nasledujúce príkazy v koreňovom priečinku tohoto repozitára:

npm i
npm run convert

Prezentácie

Pre niektoré lekcie sú dostupné prezentácie v priečinku slides.

Iné kurikuly

Náš tím vytvára ďalšie kurikuly! Pozrite sa na:

LangChain

Azure / Edge / MCP / Agenti

---

Séria Generatívnej AI

---

Základné učenie

---

Séria Copilot

Priradenie obrázkov

Všetky priradenia k obrázkom použitým v tomto učebnom pláne nájdete tam, kde je to potrebné, v Priradeniach.

---

Zrieknutie sa zodpovednosti: Tento dokument bol preložený pomocou AI prekladateľskej služby Co-op Translator. Hoci sa snažíme o presnosť, vezmite, prosím, na vedomie, že automatizované preklady môžu obsahovať chyby alebo nepresnosti. Pôvodný dokument v jeho natívnom jazyku by mal byť považovaný za autoritatívny zdroj. Pre kritické informácie sa odporúča profesionálny ľudský preklad. Nezodpovedáme za žiadne nedorozumenia alebo nesprávne interpretácie vyplývajúce z použitia tohto prekladu.