IoT-For-Beginners/translations/vi

Tham gia Cộng đồng Azure AI Foundry

Nếu bạn gặp khó khăn hoặc có bất kỳ câu hỏi nào về xây dựng ứng dụng AI. Tham gia cùng những người học và nhà phát triển giàu kinh nghiệm trong các cuộc thảo luận về MCP. Đây là một cộng đồng hỗ trợ nơi các câu hỏi được hoan nghênh và kiến thức được chia sẻ một cách thoải mái.

Nếu bạn có phản hồi về sản phẩm hoặc lỗi khi xây dựng, hãy truy cập:

Thực hiện các bước sau để bắt đầu sử dụng các tài nguyên này:

1. Tạo Fork Kho lưu trữ: Nhấn
2. Clone Kho lưu trữ: git clone https://github.com/microsoft/IoT-For-Beginners.git
3. Tham gia Microsot Foundry Discord và gặp gỡ các chuyên gia cũng như những nhà phát triển khác

🌐 Hỗ trợ Đa Ngôn Ngữ

Hỗ trợ qua GitHub Action (Tự động & Luôn Cập nhật)

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

Ưu tiên Clone Cục bộ?

Kho lưu trữ này bao gồm hơn 50 bản dịch ngôn ngữ làm tăng đáng kể kích thước tải xuống. Để clone không bao gồm bản dịch, sử dụng 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"

Điều này cung cấp cho bạn mọi thứ cần thiết để hoàn thành khóa học với tốc độ tải xuống nhanh hơn nhiều.

IoT cho Người mới bắt đầu - Một Chương trình Học

Các Chuyên gia Azure Cloud tại Microsoft vui mừng cung cấp một chương trình học 12 tuần, 24 bài học bao gồm tất cả về kiến thức cơ bản của IoT. Mỗi bài học bao gồm bài kiểm tra trước và sau bài học, hướng dẫn viết để hoàn thành bài học, giải pháp, bài tập và nhiều hơn nữa. Phương pháp giảng dạy dựa trên dự án cho phép bạn học trong khi xây dựng, là cách đã được chứng minh giúp kỹ năng mới 'bám chắc'.

Các dự án bao gồm hành trình của thực phẩm từ trang trại đến bàn ăn. Điều này bao gồm nông nghiệp, logistics, sản xuất, bán lẻ và người tiêu dùng - tất cả đều là những lĩnh vực phổ biến trong ngành dùng thiết bị IoT.

Sketchnote của Nitya Narasimhan. Nhấn vào hình để xem phiên bản lớn hơn.

Xin chân thành cảm ơn các tác giả Jen Fox, Jen Looper, Jim Bennett, và nghệ sĩ sketchnote của chúng tôi Nitya Narasimhan.

Cảm ơn cũng tới nhóm Đại sứ Sinh viên Microsoft Learn đã xem xét và dịch chương trình học này - 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, và Zina Kamel.

Gặp gỡ đội ngũ!

Gif bởi Mohit Jaisal

🎥 Nhấn vào hình trên để xem video về dự án!

Giáo viên, chúng tôi đã đưa ra một số gợi ý về cách sử dụng chương trình học này. Nếu bạn muốn tạo bài học của riêng mình, chúng tôi cũng đã bao gồm một mẫu bài học.

Sinh viên, để sử dụng chương trình học này một cách độc lập, hãy fork toàn bộ repo và hoàn thành các bài tập một mình, bắt đầu với bài kiểm tra trước bài giảng, sau đó đọc bài giảng và hoàn thành các hoạt động còn lại. Cố gắng tạo các dự án bằng cách hiểu bài học thay vì sao chép mã giải pháp; tuy nhiên mã đó có sẵn trong thư mục /solutions trong mỗi bài học hướng dự án. Một ý tưởng khác là thành lập nhóm học với bạn bè và cùng nhau học nội dung. Để học sâu hơn, chúng tôi khuyến nghị Microsoft Learn.

Để xem video tổng quan về khóa học này, xem video sau:

🎥 Nhấn vào hình trên để xem video về dự án!

Phương pháp giảng dạy

Chúng tôi đã chọn hai nguyên tắc sư phạm khi xây dựng chương trình học này: đảm bảo nó dựa trên dự án và bao gồm các bài kiểm tra thường xuyên. Vào cuối chuỗi bài học, học viên sẽ xây dựng được hệ thống giám sát và tưới cây, bộ định vị phương tiện, thiết lập nhà máy thông minh để theo dõi và kiểm tra thực phẩm, đồng thời bộ hẹn giờ nấu ăn điều khiển bằng giọng nói, và sẽ học được những kiến thức cơ bản về Internet vạn vật bao gồm cách viết mã thiết bị, kết nối với đám mây, phân tích dữ liệu thu thập và chạy AI ở biên.

Bằng cách đảm bảo nội dung phù hợp với dự án, quá trình học trở nên hấp dẫn hơn với học viên và tăng cường việc ghi nhớ các khái niệm.

Ngoài ra, một bài kiểm tra nhẹ trước lớp thiết lập mục tiêu học tập cho học viên, trong khi bài kiểm tra thứ hai sau lớp giúp củng cố kiến thức. Chương trình học được thiết kế linh hoạt và thú vị, có thể thực hiện toàn bộ hoặc từng phần. Các dự án bắt đầu nhỏ và trở nên phức tạp hơn theo từng tuần trong chu kỳ 12 tuần.

Mỗi dự án dựa trên phần cứng thực tế có sẵn cho học viên và những người đam mê. Mỗi dự án cũng xem xét lĩnh vực chuyên môn, cung cấp kiến thức nền phù hợp. Để trở thành nhà phát triển thành công, cần hiểu lĩnh vực bạn đang giải quyết vấn đề, kiến thức nền này giúp học viên suy nghĩ về giải pháp IoT của họ trong bối cảnh các vấn đề thực tế mà họ có thể được yêu cầu giải quyết như một nhà phát triển IoT. Học viên học được 'tại sao' của các giải pháp họ xây dựng và hiểu rõ người dùng cuối.

Phần cứng

Chúng tôi có hai lựa chọn phần cứng IoT để sử dụng cho các dự án tùy thuộc vào sở thích cá nhân, kiến thức hoặc sở thích về ngôn ngữ lập trình, mục tiêu học tập và tính khả dụng. Chúng tôi cũng đã cung cấp một phiên bản 'phần cứng ảo' dành cho những ai không có phần cứng, hoặc muốn tìm hiểu thêm trước khi cam kết mua. Bạn có thể đọc thêm và tìm danh sách 'mua sắm' trên trang phần cứng, bao gồm các liên kết để mua bộ dụng cụ hoàn chỉnh từ bạn bè của chúng tôi tại Seeed Studio.

💁 Tìm hiểu Bộ Quy Tắc Ứng Xử, Hướng dẫn Đóng góp, và Dịch thuật của chúng tôi. Chúng tôi hoan nghênh phản hồi xây dựng của bạn!

🔧 Gặp sự cố? Hãy xem Hướng dẫn Khắc phục sự cố để tìm giải pháp cho các vấn đề phổ biến.

Mỗi bài học bao gồm:

• bản phác thảo
• video bổ sung tùy chọn
• bài kiểm tra khởi động trước bài học
• bài học viết
• đối với các bài học dựa trên dự án, hướng dẫn từng bước để xây dựng dự án
• kiểm tra kiến thức
• thử thách
• bài đọc bổ sung
• bài kiểm tra sau bài học post-lesson quiz

Lưu ý về các bài kiểm tra: Tất cả các bài kiểm tra đều nằm trong thư mục quiz-app, với tổng cộng 48 bài kiểm tra, mỗi bài gồm ba câu hỏi. Chúng được liên kết trong các bài học nhưng ứng dụng kiểm tra có thể chạy cục bộ hoặc được triển khai lên Azure; vui lòng theo hướng dẫn trong thư mục quiz-app. Chúng đang được địa phương hóa dần.

Các bài học

	Tên Dự Án	Các Khái Niệm Được Dạy	Mục Tiêu Học Tập	Bài học liên kết
01	Bắt đầu	Giới thiệu về IoT	Tìm hiểu các nguyên tắc cơ bản của IoT và các thành phần cơ bản của giải pháp IoT như cảm biến và dịch vụ đám mây trong khi bạn thiết lập thiết bị IoT đầu tiên	Giới thiệu về IoT
02	Bắt đầu	Tìm hiểu sâu hơn về IoT	Tìm hiểu thêm về các thành phần của hệ thống IoT, cũng như vi điều khiển và máy tính bảng đơn	Tìm hiểu sâu hơn về IoT
03	Bắt đầu	Tương tác với thế giới vật lý bằng cảm biến và bộ truyền động	Tìm hiểu về cảm biến để thu thập dữ liệu từ thế giới vật lý, và bộ truyền động để gửi phản hồi, trong khi bạn xây dựng đèn ngủ	Tương tác với thế giới vật lý bằng cảm biến và bộ truyền động
04	Bắt đầu	Kết nối thiết bị của bạn với Internet	Tìm hiểu cách kết nối một thiết bị IoT với Internet để gửi và nhận tin nhắn bằng cách kết nối đèn ngủ của bạn với máy chủ MQTT	Kết nối thiết bị của bạn với Internet
05	Nông trại	Dự đoán sự phát triển của cây	Tìm hiểu cách dự đoán sự phát triển của cây sử dụng dữ liệu nhiệt độ được thu thập bởi thiết bị IoT	Dự đoán sự phát triển của cây
06	Nông trại	Phát hiện độ ẩm đất	Tìm hiểu cách phát hiện độ ẩm đất và hiệu chuẩn cảm biến độ ẩm đất	Phát hiện độ ẩm đất
07	Nông trại	Tưới cây tự động	Tìm hiểu cách tự động hóa và lập lịch tưới cây sử dụng rơ le và MQTT	Tưới cây tự động
08	Nông trại	Di chuyển cây của bạn lên đám mây	Tìm hiểu về đám mây và các dịch vụ IoT được lưu trữ trên đám mây và cách kết nối cây của bạn với một trong số đó thay vì máy chủ MQTT công cộng	Di chuyển cây của bạn lên đám mây
09	Nông trại	Di chuyển logic ứng dụng của bạn lên đám mây	Tìm hiểu cách bạn có thể viết logic ứng dụng trên đám mây phản hồi các tin nhắn IoT	Di chuyển logic ứng dụng của bạn lên đám mây
10	Nông trại	Giữ an toàn cho cây của bạn	Tìm hiểu về bảo mật trong IoT và cách giữ an toàn cho cây của bạn với các khóa và chứng chỉ	Giữ an toàn cho cây của bạn
11	Vận tải	Theo dõi vị trí	Tìm hiểu về theo dõi vị trí GPS cho các thiết bị IoT	Theo dõi vị trí
12	Vận tải	Lưu trữ dữ liệu vị trí	Tìm hiểu cách lưu trữ dữ liệu IoT để trực quan hóa hoặc phân tích sau	Lưu trữ dữ liệu vị trí
13	Vận tải	Trực quan hóa dữ liệu vị trí	Tìm hiểu về trực quan hóa dữ liệu vị trí trên bản đồ, và cách bản đồ biểu diễn thế giới 3 chiều thực tế trong 2 chiều	Trực quan hóa dữ liệu vị trí
14	Vận tải	Vùng hàng rào địa lý	Tìm hiểu về các vùng hàng rào địa lý (geofences), và cách chúng được sử dụng để cảnh báo khi các phương tiện trong chuỗi cung ứng gần điểm đến của chúng	Vùng hàng rào địa lý
15	Sản xuất	Huấn luyện bộ phát hiện chất lượng trái cây	Tìm hiểu cách huấn luyện bộ phân loại hình ảnh trên đám mây để phát hiện chất lượng trái cây	Huấn luyện bộ phát hiện chất lượng trái cây
16	Sản xuất	Kiểm tra chất lượng trái cây từ thiết bị IoT	Tìm hiểu cách sử dụng bộ phát hiện chất lượng trái cây của bạn từ một thiết bị IoT	Kiểm tra chất lượng trái cây từ thiết bị IoT
17	Sản xuất	Chạy bộ phát hiện trái cây trên edge	Tìm hiểu về việc chạy bộ phát hiện trái cây trên thiết bị IoT tại edge	Chạy bộ phát hiện trái cây trên edge
18	Sản xuất	Kích hoạt phát hiện chất lượng trái cây từ cảm biến	Tìm hiểu cách kích hoạt phát hiện chất lượng trái cây từ cảm biến	Kích hoạt phát hiện chất lượng trái cây từ cảm biến
19	Bán lẻ	Huấn luyện bộ phát hiện tồn kho	Tìm hiểu cách sử dụng phát hiện đối tượng để huấn luyện bộ phát hiện tồn kho đếm hàng trong cửa hàng	Huấn luyện bộ phát hiện tồn kho
20	Bán lẻ	Kiểm tra tồn kho từ thiết bị IoT	Tìm hiểu cách kiểm tra tồn kho từ thiết bị IoT sử dụng mô hình phát hiện đối tượng	Kiểm tra tồn kho từ thiết bị IoT
21	Người tiêu dùng	Nhận dạng giọng nói với thiết bị IoT	Tìm hiểu cách nhận dạng giọng nói từ thiết bị IoT để xây dựng bộ hẹn giờ thông minh	Nhận dạng giọng nói với thiết bị IoT
22	Người tiêu dùng	Hiểu ngôn ngữ	Tìm hiểu cách hiểu các câu nói với thiết bị IoT	Hiểu ngôn ngữ
23	Người tiêu dùng	Đặt bộ hẹn giờ và cung cấp phản hồi bằng giọng nói	Tìm hiểu cách đặt bộ hẹn giờ trên thiết bị IoT và cung cấp phản hồi bằng giọng nói khi bộ hẹn giờ được đặt và khi kết thúc	Đặt bộ hẹn giờ và cung cấp phản hồi bằng giọng nói
24	Người tiêu dùng	Hỗ trợ đa ngôn ngữ	Tìm hiểu cách hỗ trợ nhiều ngôn ngữ, cả khi nói chuyện với và những phản hồi từ bộ hẹn giờ thông minh của bạn	Hỗ trợ đa ngôn ngữ

Truy cập ngoại tuyến

Bạn có thể chạy tài liệu này ngoại tuyến bằng cách sử dụng Docsify. Fork repo này, cài đặt Docsify trên máy cục bộ của bạn, rồi trong thư mục gốc của repo này, gõ docsify serve. Website sẽ được phục vụ trên cổng 3000 trên máy localhost của bạn: localhost:3000.

Bài kiểm tra

Cảm ơn cộng đồng đã tổ chức bài kiểm tra tương tác để kiểm tra kiến thức của bạn về mỗi chương. Bạn có thể kiểm tra kiến thức của mình tại đây

PDF

Bạn có thể tạo file PDF từ nội dung này để truy cập ngoại tuyến nếu cần. Để làm điều này, hãy chắc chắn bạn đã cài đặt npm và chạy các lệnh sau trong thư mục gốc của repo này:

npm i
npm run convert

Slides

Có các bộ slide cho một số bài học trong thư mục slides.

Các chương trình học khác

Đội ngũ chúng tôi còn sản xuất các chương trình học khác! Hãy xem:

LangChain

Azure / Edge / MCP / Agents

---

Series AI Sinh tạo

---

Học tập Cốt lõi

---

Series Copilot

Phân quyền hình ảnh

Bạn có thể tìm tất cả các phân quyền cho các hình ảnh được sử dụng trong chương trình học này khi cần trong Phân quyền.

---

Tuyên bố từ chối trách nhiệm:
Tài liệu này đã được dịch bằng dịch vụ dịch thuật AI Co-op Translator. Mặc dù chúng tôi cố gắng đảm bảo độ chính xác, xin lưu ý rằng các bản dịch tự động có thể chứa lỗi hoặc không chính xác. Tài liệu gốc bằng ngôn ngữ gốc của nó nên được coi là nguồn thông tin chính thức. Đối với những thông tin quan trọng, khuyến nghị sử dụng dịch vụ dịch thuật chuyên nghiệp. Chúng tôi không chịu trách nhiệm về bất kỳ sự hiểu nhầm hoặc giải thích sai nào phát sinh từ việc sử dụng bản dịch này.