24 KiB

Raw Blame History

IoT kezdőknek - Tananyag

A Microsoft Azure Cloud Advocates csapata örömmel kínál egy 12 hetes, 24 leckéből álló tananyagot, amely az IoT alapjairól szól. Minden lecke tartalmaz előzetes és utólagos kvízeket, írásos útmutatót a lecke elvégzéséhez, megoldást, feladatot és még sok mást. Projektalapú pedagógiai megközelítésünk lehetővé teszi, hogy tanulás közben építs, ami bizonyítottan segíti az új készségek elsajátítását.

A projektek az élelmiszer útját követik a termőföldtől az asztalig. Ez magában foglalja a mezőgazdaságot, a logisztikát, a gyártást, a kiskereskedelmet és a fogyasztót - mind népszerű iparági területek az IoT eszközök számára.

Sketchnote készítette: Nitya Narasimhan. Kattints a képre a nagyobb verzióért.

Szívből köszönjük szerzőinknek: Jen Fox, Jen Looper, Jim Bennett, és sketchnote művészünknek: Nitya Narasimhan.

Köszönet továbbá a Microsoft Learn Student Ambassadors csapatának, akik átnézték és lefordították ezt a tananyagot - 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, és Zina Kamel.

Ismerd meg a csapatot!

Gif készítette: Mohit Jaisal

🎥 Kattints a fenti képre a projektről szóló videóért!

Tanárok, néhány javaslatot is mellékeltünk, hogyan használhatjátok ezt a tananyagot. Ha saját leckéket szeretnétek készíteni, egy lecke sablont is mellékeltünk.

Diákok, ha önállóan szeretnétek használni ezt a tananyagot, fork-oljátok az egész repót, és végezzétek el a gyakorlatokat önállóan, kezdve az előadás előtti kvízzel, majd olvassátok el az előadást, és végezzétek el a többi tevékenységet. Próbáljátok meg a projekteket úgy létrehozni, hogy megértitek a leckéket, nem pedig lemásoljátok a megoldás kódját; azonban a kód elérhető a /solutions mappákban minden projektalapú leckében. Egy másik ötlet lehet, hogy tanulócsoportot alakítotok barátokkal, és együtt haladtok végig a tartalmon. További tanulmányokhoz ajánljuk a Microsoft Learn platformot.

A tanfolyam videós áttekintéséhez nézd meg ezt a videót:

🎥 Kattints a fenti képre a projektről szóló videóért!

Pedagógia

Két pedagógiai alapelvet választottunk a tananyag összeállításakor: biztosítani, hogy projektalapú legyen, és hogy gyakori kvízeket tartalmazzon. A sorozat végére a diákok építenek egy növényfigyelő és öntözőrendszert, egy járműkövetőt, egy okos gyárat az élelmiszerek nyomon követésére és ellenőrzésére, valamint egy hangvezérelt főzési időzítőt, és megtanulják az IoT alapjait, beleértve az eszközkód írását, a felhőhöz való csatlakozást, a telemetria elemzését és az AI futtatását az edge-en.

A projektekhez igazított tartalom biztosításával a folyamat érdekesebbé válik a diákok számára, és a fogalmak megtartása is javul.

Ezenkívül egy alacsony tétű kvíz az óra előtt a diákot arra ösztönzi, hogy egy témát tanuljon, míg egy második kvíz az óra után tovább erősíti a megtartást. Ez a tananyag rugalmas és szórakoztató, és egészében vagy részben is elvégezhető. A projektek kicsiben kezdődnek, és a 12 hetes ciklus végére egyre összetettebbé válnak.

Minden projekt valós hardverre épül, amely elérhető a diákok és hobbi fejlesztők számára. Minden projekt a konkrét projekt domainjét vizsgálja, releváns háttérismereteket nyújtva. Ahhoz, hogy sikeres fejlesztővé válj, segít megérteni azt a domaint, amelyben problémákat oldasz meg. Ez a háttérismeret lehetővé teszi a diákok számára, hogy IoT megoldásaikat és tanulmányaikat olyan valós problémák kontextusában gondolják át, amelyeket IoT fejlesztőként megoldaniuk kell. A diákok megtanulják a megoldások "miértjét", és értékelik a végfelhasználót.

Hardver

Kétféle IoT hardver közül választhatunk a projektekhez, személyes preferenciák, programozási nyelv ismerete vagy preferenciák, tanulási célok és elérhetőség alapján. Virtuális hardver verziót is biztosítottunk azok számára, akik nem férnek hozzá hardverhez, vagy többet szeretnének tanulni, mielőtt vásárlás mellett döntenének. További információkat és egy "bevásárlólistát" a hardver oldalon találhatsz, beleértve a teljes készletek vásárlására vonatkozó linkeket barátainktól a Seeed Studio-nál.

💁 Találd meg a Magatartási kódexünket, Hozzájárulási és Fordítási irányelveinket. Örömmel fogadjuk az építő jellegű visszajelzéseidet!

Minden lecke tartalmaz:

sketchnote
opcionális kiegészítő videó
előzetes bemelegítő kvíz
írásos lecke
projektalapú leckék esetén lépésről lépésre útmutató a projekt elkészítéséhez
tudásellenőrzések
kihívás
kiegészítő olvasmány
feladat
utólagos kvíz

Megjegyzés a kvízekről: Minden kvíz a quiz-app mappában található, összesen 48 kvíz, mindegyik három kérdéssel. A leckékből hivatkozva érhetők el, de a quiz app helyben futtatható vagy Azure-ra telepíthető; kövesd az utasításokat a quiz-app mappában. Fokozatosan lokalizáljuk őket.

Leckék

	Projekt neve	Tanított fogalmak	Tanulási célok	Kapcsolódó lecke
01	Első lépések	Bevezetés az IoT világába	Ismerd meg az IoT alapelveit és az IoT megoldások alapvető építőelemeit, mint például az érzékelők és felhőszolgáltatások, miközben beállítod az első IoT eszközödet	Bevezetés az IoT világába
02	Első lépések	Mélyebb betekintés az IoT világába	Tudj meg többet az IoT rendszer összetevőiről, valamint a mikrokontrollerekről és az egykártyás számítógépekről	Mélyebb betekintés az IoT világába
03	Első lépések	Érzékelők és aktuátorok segítségével lépj kapcsolatba a fizikai világgal	Ismerd meg az érzékelőket, amelyek adatokat gyűjtenek a fizikai világból, és az aktuátorokat, amelyek visszacsatolást küldenek, miközben egy éjszakai fényt építesz	Érzékelők és aktuátorok segítségével lépj kapcsolatba a fizikai világgal
04	Első lépések	Csatlakoztasd az eszközödet az internethez	Ismerd meg, hogyan csatlakoztathatsz egy IoT eszközt az internethez, hogy üzeneteket küldj és fogadj, miközben az éjszakai fényedet egy MQTT brokerhez csatlakoztatod	Csatlakoztasd az eszközödet az internethez
05	Farm	Növény növekedésének előrejelzése	Ismerd meg, hogyan lehet előre jelezni a növény növekedését az IoT eszköz által gyűjtött hőmérsékleti adatok segítségével	Növény növekedésének előrejelzése
06	Farm	Talajnedvesség érzékelése	Ismerd meg, hogyan lehet érzékelni a talajnedvességet és kalibrálni egy talajnedvesség érzékelőt	Talajnedvesség érzékelése
07	Farm	Automatikus növényöntözés	Ismerd meg, hogyan lehet automatizálni és időzíteni az öntözést egy relé és MQTT segítségével	Automatikus növényöntözés
08	Farm	Növényed migrálása a felhőbe	Ismerd meg a felhőt és a felhőben hosztolt IoT szolgáltatásokat, valamint azt, hogyan csatlakoztathatod növényedet egy ilyenhez egy nyilvános MQTT broker helyett	Növényed migrálása a felhőbe
09	Farm	Alkalmazáslogikád migrálása a felhőbe	Ismerd meg, hogyan írhatod meg az alkalmazáslogikát a felhőben, amely IoT üzenetekre reagál	Alkalmazáslogikád migrálása a felhőbe
10	Farm	Tartsd biztonságban a növényedet	Ismerd meg az IoT biztonságot, és hogyan védheted meg a növényedet kulcsokkal és tanúsítványokkal	Tartsd biztonságban a növényedet
11	Transport	Helymeghatározás	Ismerd meg az IoT eszközök GPS helymeghatározását	Helymeghatározás
12	Transport	Helyadatok tárolása	Tanuld meg, hogyan tárolhatod az IoT adatokat, hogy később vizualizálni vagy elemezni lehessen őket	Helyadatok tárolása
13	Transport	Helyadatok vizualizálása	Ismerd meg, hogyan lehet helyadatokat térképen megjeleníteni, és hogyan ábrázolják a térképek a valós 3D világot 2D-ben	Helyadatok vizualizálása
14	Transport	Geokerítések	Ismerd meg a geokerítéseket, és hogyan használhatók arra, hogy értesítést kapj, amikor a szállítási lánc járművei közel vannak a célállomásukhoz	Geokerítések
15	Manufacturing	Gyümölcsminőség-ellenőrző betanítása	Ismerd meg, hogyan lehet a felhőben képosztályozót betanítani a gyümölcsminőség ellenőrzésére	Gyümölcsminőség-ellenőrző betanítása
16	Manufacturing	Gyümölcsminőség ellenőrzése IoT eszközről	Ismerd meg, hogyan használhatod a gyümölcsminőség-ellenőrzőt egy IoT eszközről	Gyümölcsminőség ellenőrzése IoT eszközről
17	Manufacturing	Gyümölcsminőség-ellenőrző futtatása a peremen	Ismerd meg, hogyan futtathatod a gyümölcsminőség-ellenőrzőt egy IoT eszközön a peremen	Gyümölcsminőség-ellenőrző futtatása a peremen
18	Manufacturing	Gyümölcsminőség-ellenőrzés indítása érzékelőről	Ismerd meg, hogyan indíthatod el a gyümölcsminőség-ellenőrzést egy érzékelőről	Gyümölcsminőség-ellenőrzés indítása érzékelőről
19	Retail	Készletellenőrző betanítása	Ismerd meg, hogyan használhatod a tárgyfelismerést egy készletellenőrző betanításához, hogy megszámold a készletet egy boltban	Készletellenőrző betanítása
20	Retail	Készlet ellenőrzése IoT eszközről	Ismerd meg, hogyan ellenőrizheted a készletet egy IoT eszközről tárgyfelismerési modell segítségével	Készlet ellenőrzése IoT eszközről
21	Consumer	Beszédfelismerés IoT eszközzel	Ismerd meg, hogyan lehet beszédet felismerni egy IoT eszközről, hogy egy okos időzítőt készíts	Beszédfelismerés IoT eszközzel
22	Consumer	Nyelv megértése	Ismerd meg, hogyan értheted meg az IoT eszköznek mondott mondatokat	Nyelv megértése
23	Consumer	Időzítő beállítása és beszédes visszajelzés	Ismerd meg, hogyan állíthatsz be időzítőt egy IoT eszközön, és hogyan adhatsz beszédes visszajelzést az időzítő beállításáról és lejártáról	Időzítő beállítása és beszédes visszajelzés
24	Consumer	Több nyelv támogatása	Ismerd meg, hogyan támogathatsz több nyelvet, mind a beszédben, mind az okos időzítő válaszaiban	Több nyelv támogatása

Offline hozzáférés

Ezt a dokumentációt offline is futtathatod a Docsify segítségével. Forkold ezt a repót, telepítsd a Docsify-t a helyi gépedre, majd a repó gyökérmappájában írd be: docsify serve. A weboldal a localhost 3000-es portján lesz elérhető: localhost:3000.

PDF

Ha szükséges, generálhatsz PDF-et a tartalomról offline hozzáféréshez. Ehhez győződj meg róla, hogy npm telepítve van, majd futtasd az alábbi parancsokat a repó gyökérmappájában:

npm i
npm run convert

Diák

Néhány leckéhez tartoznak diákkészletek, amelyeket a slides mappában találhatsz.

Segítségre van szükségünk!

Szeretnél hozzájárulni egy fordítással? Kérlek, olvasd el a fordítási irányelveinket, és adj visszajelzést egy fordítási problémához. Ha új nyelvre szeretnél fordítani, kérlek, nyiss egy új problémát a nyomon követéshez.

Egyéb tananyagok

Csapatunk más tananyagokat is készít! Nézd meg:

Képek forrásmegjelölései

A tananyagban használt képek forrásmegjelöléseit, ahol szükséges, megtalálod az Attributions fájlban.

Felelősség kizárása:
Ez a dokumentum az AI fordítási szolgáltatás, a Co-op Translator segítségével lett lefordítva. Bár törekszünk a pontosságra, kérjük, vegye figyelembe, hogy az automatikus fordítások hibákat vagy pontatlanságokat tartalmazhatnak. Az eredeti dokumentum az eredeti nyelvén tekintendő hiteles forrásnak. Fontos információk esetén javasolt professzionális, emberi fordítást igénybe venni. Nem vállalunk felelősséget semmilyen félreértésért vagy téves értelmezésért, amely a fordítás használatából eredhet.

24 KiB Raw Blame History