23 KiB

Raw Blame History Unescape Escape

IoT dla początkujących - Kurs

Zespół Azure Cloud Advocates w Microsoft z przyjemnością oferuje 12-tygodniowy kurs składający się z 24 lekcji, które wprowadzają w podstawy IoT. Każda lekcja zawiera quizy przed i po lekcji, pisemne instrukcje do realizacji zadań, rozwiązania, zadania domowe i wiele więcej. Nasze podejście oparte na projektach pozwala uczyć się poprzez tworzenie, co jest sprawdzonym sposobem na trwałe przyswajanie nowych umiejętności.

Projekty obejmują podróż żywności od gospodarstwa do stołu. Obejmuje to rolnictwo, logistykę, produkcję, handel detaliczny i konsumentów – wszystkie te obszary są popularnymi zastosowaniami urządzeń IoT.

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

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

Dziękujemy również naszemu zespołowi Microsoft Learn Student Ambassadors, którzy recenzowali i tłumaczyli ten kurs - 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 i Zina Kamel.

Poznaj nasz zespół!

Gif autorstwa Mohit Jaisal

🎥 Kliknij obraz powyżej, aby obejrzeć film o projekcie!

Nauczyciele, przygotowaliśmy kilka sugestii dotyczących wykorzystania tego kursu. Jeśli chcielibyście stworzyć własne lekcje, udostępniliśmy również szablon lekcji.

Studenci, aby korzystać z tego kursu samodzielnie, zrób fork całego repozytorium i realizuj ćwiczenia samodzielnie, zaczynając od quizu przed lekcją, następnie czytając wykład i wykonując pozostałe zadania. Staraj się tworzyć projekty, rozumiejąc lekcje, zamiast kopiować kod rozwiązania; jednakże kod ten jest dostępny w folderach /solutions w każdej lekcji projektowej. Innym pomysłem może być utworzenie grupy naukowej z przyjaciółmi i wspólne przechodzenie przez materiał. Do dalszej nauki polecamy Microsoft Learn.

Aby obejrzeć wideo wprowadzające do tego kursu, sprawdź ten film:

🎥 Kliknij obraz powyżej, aby obejrzeć film o projekcie!

Metodyka nauczania

Podczas tworzenia tego kursu przyjęliśmy dwa główne założenia dydaktyczne: zapewnienie, że jest on oparty na projektach oraz że zawiera częste quizy. Po ukończeniu tego cyklu studenci stworzą system monitorowania i podlewania roślin, tracker pojazdów, inteligentną fabrykę do śledzenia i sprawdzania żywności oraz sterowany głosem minutnik kuchenny, a także poznają podstawy Internetu Rzeczy, w tym pisanie kodu urządzeń, łączenie z chmurą, analizę telemetrii i uruchamianie AI na urządzeniach brzegowych.

Dzięki powiązaniu treści z projektami proces nauki staje się bardziej angażujący dla studentów, a przyswajanie koncepcji jest bardziej efektywne.

Dodatkowo, quizy o niskiej stawce przed lekcją pomagają studentom skupić się na nauce danego tematu, a quizy po lekcji wzmacniają przyswojoną wiedzę. Kurs 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 w trakcie 12-tygodniowego cyklu.

Każdy projekt opiera się na rzeczywistym sprzęcie dostępnym dla studentów i hobbystów. Każdy projekt bada konkretną dziedzinę, dostarczając odpowiednią wiedzę w tle. Aby być skutecznym deweloperem, warto rozumieć dziedzinę, w której rozwiązuje się problemy. Dostarczanie tej wiedzy pozwala studentom myśleć o swoich rozwiązaniach IoT i nauce w kontekście rzeczywistych problemów, które mogą napotkać jako deweloperzy IoT. Studenci uczą się "dlaczego" rozwiązań, które budują, i zyskują zrozumienie potrzeb użytkownika końcowego.

Sprzęt

Do realizacji projektów mamy dwie opcje sprzętu IoT, w zależności od osobistych preferencji, znajomości języków programowania, celów nauki i dostępności. Udostępniliśmy również wersję "wirtualnego sprzętu" dla tych, którzy nie mają dostępu do sprzętu lub chcą nauczyć się więcej przed zakupem. Więcej informacji oraz "listę zakupów" znajdziesz na stronie sprzętu, w tym linki do zakupu kompletnych zestawów od naszych partnerów w Seeed Studio.

💁 Znajdź nasze Zasady postępowania, Wskazówki dotyczące współpracy i Wytyczne dotyczące tłumaczeń. Czekamy na Twoje konstruktywne opinie!

Każda lekcja zawiera:

sketchnote
opcjonalne wideo uzupełniające
quiz rozgrzewkowy przed lekcją
pisemną lekcję
w przypadku lekcji projektowych, przewodniki krok po kroku dotyczące budowy projektu
sprawdzanie wiedzy
wyzwanie
dodatkowe materiały do czytania
zadanie domowe
quiz po lekcji

Uwaga dotycząca quizów: Wszystkie quizy znajdują się w folderze quiz-app, łącznie 48 quizów po trzy pytania każdy. Są one podlinkowane w lekcjach, ale aplikację quizową można uruchomić lokalnie lub wdrożyć w Azure; postępuj zgodnie z instrukcjami w folderze quiz-app. Quizy są stopniowo lokalizowane.

Lekcje

	Nazwa projektu	Nauczane koncepcje	Cele nauki	Powiązana lekcja
01	Pierwsze kroki	Wprowadzenie do IoT	Poznaj podstawowe zasady IoT i 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 aktuatorów	Dowiedz się o czujnikach do zbierania danych ze świata fizycznego i aktuatorach do wysyłania informacji zwrotnej, budując lampkę nocną	Interakcja ze światem fizycznym za pomocą czujników i aktuatorów
04	Pierwsze kroki	Połącz swoje urządzenie z Internetem	Dowiedz się, jak połączyć urządzenie IoT z Internetem, aby wysyłać i odbierać wiadomości, łącząc swoją lampkę nocną z brokerem MQTT	Połącz swoje urządzenie z Internetem
05	Gospodarstwo	Przewidywanie wzrostu roślin	Dowiedz się, jak przewidywać wzrost roślin na podstawie danych o temperaturze zbieranych przez urządzenie IoT	Przewidywanie wzrostu roślin
06	Gospodarstwo	Wykrywanie wilgotności gleby	Dowiedz się, jak wykrywać wilgotność gleby i kalibrować czujnik wilgotności gleby	Wykrywanie wilgotności gleby
07	Gospodarstwo	Automatyczne podlewanie roślin	Dowiedz się, jak automatyzować i planować podlewanie za pomocą przekaźnika i MQTT	Automatyczne podlewanie roślin
08	Gospodarstwo	Migracja roślin do chmury	Dowiedz się o chmurze i usługach IoT hostowanych w chmurze oraz jak połączyć swoje rośliny z jednym z tych rozwiązań zamiast z publicznym brokerem MQTT	Migracja roślin do chmury
09	Gospodarstwo	Migracja logiki aplikacji do chmury	Dowiedz się, jak pisać logikę aplikacji w chmurze, która reaguje na wiadomości IoT	Migracja logiki aplikacji do chmury
10	Farm	Zabezpiecz swoją roślinę	Dowiedz się o bezpieczeństwie w IoT i jak chronić swoją roślinę za pomocą kluczy i certyfikatów	Zabezpiecz swoją roślinę
11	Transport	Śledzenie lokalizacji	Dowiedz się, jak działa śledzenie lokalizacji GPS dla urządzeń IoT	Śledzenie lokalizacji
12	Transport	Przechowywanie danych lokalizacji	Naucz się przechowywać dane IoT, aby można je było wizualizować lub analizować później	Przechowywanie danych lokalizacji
13	Transport	Wizualizacja danych lokalizacji	Dowiedz się, jak wizualizować dane lokalizacyjne na mapie i jak mapy przedstawiają rzeczywisty trójwymiarowy świat w dwóch wymiarach	Wizualizacja danych lokalizacji
14	Transport	Geosiatki	Dowiedz się, czym są geosiatki i jak można ich używać do powiadamiania, gdy pojazdy w łańcuchu dostaw zbliżają się do celu	Geosiatki
15	Manufacturing	Trenuj detektor jakości owoców	Dowiedz się, jak trenować klasyfikator obrazów w chmurze, aby wykrywać jakość owoców	Trenuj detektor jakości owoców
16	Manufacturing	Sprawdzaj jakość owoców za pomocą urządzenia IoT	Dowiedz się, jak używać detektora jakości owoców na urządzeniu IoT	Sprawdzaj jakość owoców za pomocą urządzenia IoT
17	Manufacturing	Uruchamiaj detektor owoców na brzegu sieci	Dowiedz się, jak uruchamiać detektor jakości owoców na urządzeniu IoT na brzegu sieci	Uruchamiaj detektor owoców na brzegu sieci
18	Manufacturing	Wyzwalaj detekcję jakości owoców za pomocą czujnika	Dowiedz się, jak wyzwalać detekcję jakości owoców za pomocą czujnika	Wyzwalaj detekcję jakości owoców za pomocą czujnika
19	Retail	Trenuj detektor zapasów	Dowiedz się, jak używać detekcji obiektów do trenowania detektora zapasów w celu liczenia towarów w sklepie	Trenuj detektor zapasów
20	Retail	Sprawdzaj zapasy za pomocą urządzenia IoT	Dowiedz się, jak sprawdzać zapasy za pomocą urządzenia IoT wykorzystując model detekcji obiektów	Sprawdzaj zapasy za pomocą urządzenia IoT
21	Consumer	Rozpoznawaj mowę za pomocą urządzenia IoT	Dowiedz się, jak rozpoznawać mowę za pomocą urządzenia IoT, aby stworzyć inteligentny timer	Rozpoznawaj mowę za pomocą urządzenia IoT
22	Consumer	Rozumienie języka	Dowiedz się, jak rozumieć zdania wypowiadane do urządzenia IoT	Rozumienie języka
23	Consumer	Ustawianie timera i udzielanie informacji głosowej	Dowiedz się, jak ustawić timer na urządzeniu IoT i udzielać informacji głosowej o tym, kiedy timer został ustawiony i kiedy się kończy	Ustawianie timera i udzielanie informacji głosowej
24	Consumer	Obsługa wielu języków	Dowiedz się, jak obsługiwać wiele języków, zarówno w komunikacji z urządzeniem, jak i w odpowiedziach inteligentnego timera	Obsługa wielu języków

Dostęp offline

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

PDF

Możesz wygenerować plik PDF z tą zawartością 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 do niektórych lekcji.

Potrzebna pomoc!

Chciałbyś przyczynić się do tłumaczenia? Przeczytaj nasze wytyczne dotyczące tłumaczeń i dodaj swoje uwagi do jednego z problemów związanych z tłumaczeniami. Jeśli chcesz przetłumaczyć na nowy język, otwórz nowy problem w celu śledzenia.

Inne kursy

Nasz zespół tworzy inne kursy! Sprawdź:

Atrybucje obrazów

Wszystkie atrybucje dla obrazów użytych w tym kursie, jeśli są wymagane, znajdziesz w pliku Attributions.

Zastrzeżenie:
Ten dokument został przetłumaczony za pomocą usługi tłumaczenia AI Co-op Translator. Chociaż dokładamy wszelkich starań, aby tłumaczenie było precyzyjne, prosimy pamiętać, że automatyczne tłumaczenia mogą zawierać błędy lub nieścisłości. Oryginalny dokument w jego rodzimym języku powinien być uznawany za autorytatywne źródło. W przypadku informacji o kluczowym znaczeniu zaleca się skorzystanie z profesjonalnego tłumaczenia przez człowieka. Nie ponosimy odpowiedzialności za jakiekolwiek nieporozumienia lub błędne interpretacje wynikające z użycia tego tłumaczenia.

23 KiB Raw Blame History Unescape Escape