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IoT 初學者課程

Microsoft 的 Azure Cloud Advocates 團隊很高興提供一個為期 12 週、共 24 節課的課程，專注於 IoT 基礎知識。每節課都包含課前和課後測驗、完成課程的書面指導、解決方案、作業等。我們的專案導向教學法讓您在實作中學習，這是一種能讓新技能更牢固掌握的有效方式。

這些專案涵蓋了食物從農場到餐桌的旅程，包括農業、物流、製造、零售和消費者——這些都是 IoT 設備的熱門行業領域。

Sketchnote 由 Nitya Narasimhan 創作。點擊圖片查看更大的版本。

衷心感謝我們的作者 Jen Fox、Jen Looper、Jim Bennett，以及我們的 Sketchnote 藝術家 Nitya Narasimhan。

同時感謝我們的 Microsoft Learn 學生大使團隊，他們審核並翻譯了這份課程——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、以及 Zina Kamel。

來認識這個團隊吧！

Gif 由 Mohit Jaisal 創作

🎥 點擊上方圖片觀看專案介紹影片！

教師們，我們提供了一些建議來幫助您使用這份課程。如果您想創建自己的課程，我們也提供了課程模板。

學生們，如果您想自行使用這份課程，請 fork 整個 repo 並自行完成練習，從課前測驗開始，然後閱讀課程並完成其他活動。嘗試透過理解課程內容來創建專案，而不是直接複製解決方案代碼；不過，這些代碼可以在每個專案導向課程的 /solutions 資料夾中找到。另一個想法是與朋友組成學習小組，一起學習內容。若需進一步學習，我們推薦 Microsoft Learn。

觀看課程概述影片，請查看以下影片：

🎥 點擊上方圖片觀看專案介紹影片！

教學法

在設計這份課程時，我們選擇了兩個教學原則：確保課程是專案導向的，並且包含頻繁的測驗。到本系列結束時，學生將完成植物監測和灌溉系統、車輛追蹤器、智慧工廠設置以追蹤和檢查食物，以及語音控制的烹飪計時器，並學習 IoT 的基礎知識，包括如何編寫設備代碼、連接雲端、分析遙測數據以及在邊緣運行 AI。

透過專案導向的內容，學習過程對學生來說更具吸引力，概念的記憶也會得到增強。

此外，課前的低壓測驗能幫助學生專注於學習主題，而課後的第二次測驗則能進一步加強記憶。這份課程設計靈活有趣，可以完整學習或部分選擇。專案從簡單開始，隨著 12 週的進程逐漸變得複雜。

每個專案都基於學生和愛好者可用的真實硬體。每個專案都深入探討特定的專案領域，提供相關背景知識。成為成功的開發者需要了解解決問題的領域，提供這些背景知識能讓學生在解決 IoT 問題時，將所學內容與真實世界的問題情境聯繫起來。學生不僅學習解決方案的「如何」，還能理解其「原因」，並對最終使用者有更深的認識。

硬體

我們提供了兩種 IoT 硬體選擇，供學生根據個人偏好、程式語言知識或偏好、學習目標和可用性進行選擇。我們還提供了「虛擬硬體」版本，適合那些無法獲得硬體或希望在購買前學習更多內容的人。您可以在硬體頁面上找到更多資訊和「購物清單」，包括來自 Seeed Studio 的完整套件購買連結。

💁 查看我們的行為準則、貢獻指南和翻譯指南。我們歡迎您的建設性反饋！

每節課包含：

Sketchnote
可選的補充影片
課前暖身測驗
書面課程
專案導向課程的逐步建設指南
知識檢查
挑戰
補充閱讀
作業
課後測驗

關於測驗的說明：所有測驗都包含在 quiz-app 資料夾中，共有 48 個測驗，每個測驗包含三個問題。測驗在課程中有連結，但 quiz-app 可以在本地運行或部署到 Azure；請按照 quiz-app 資料夾中的指示進行操作。測驗正在逐步本地化。

課程

	專案名稱	教授概念	學習目標	課程連結
01	入門	IoT 簡介	學習 IoT 的基本原理以及 IoT 解決方案的基本構建模塊，例如感測器和雲端服務，同時設置您的第一個 IoT 設備	IoT 簡介
02	入門	深入了解 IoT	進一步了解 IoT 系統的組成部分，以及微控制器和單板電腦	深入了解 IoT
03	入門	使用感測器和致動器與物理世界互動	學習如何使用感測器收集物理世界的數據，以及使用致動器發送反饋，同時建造一個夜燈	使用感測器和致動器與物理世界互動
04	入門	將您的設備連接到互聯網	學習如何將 IoT 設備連接到互聯網以發送和接收消息，通過將您的夜燈連接到 MQTT broker	將您的設備連接到互聯網
05	農場	預測植物生長	學習如何使用 IoT 設備捕獲的溫度數據來預測植物生長	預測植物生長
06	農場	檢測土壤濕度	學習如何檢測土壤濕度並校準土壤濕度感測器	檢測土壤濕度
07	農場	自動植物灌溉	學習如何使用繼電器和 MQTT 自動化和定時灌溉	自動植物灌溉
08	農場	將您的植物遷移到雲端	學習雲端和雲端托管的 IoT 服務，以及如何將您的植物連接到其中之一，而不是公共 MQTT broker	將您的植物遷移到雲端
09	農場	將您的應用邏輯遷移到雲端	學習如何在雲端編寫應用邏輯以響應 IoT 消息	將您的應用邏輯遷移到雲端
10	Farm	保護您的植物安全	學習物聯網安全性以及如何使用金鑰和憑證保護您的植物	保護您的植物安全
11	Transport	位置追蹤	學習物聯網設備的 GPS 位置追蹤	位置追蹤
12	Transport	儲存位置數據	學習如何儲存物聯網數據以便後續進行可視化或分析	儲存位置數據
13	Transport	可視化位置數據	學習如何在地圖上可視化位置數據，以及地圖如何將真實的三維世界以二維形式呈現	可視化位置數據
14	Transport	地理圍欄	學習地理圍欄以及如何利用它在供應鏈中的車輛接近目的地時發出警報	地理圍欄
15	Manufacturing	訓練水果品質檢測器	學習如何在雲端訓練影像分類器來檢測水果品質	訓練水果品質檢測器
16	Manufacturing	從物聯網設備檢查水果品質	學習如何從物聯網設備使用您的水果品質檢測器	從物聯網設備檢查水果品質
17	Manufacturing	在邊緣設備上運行水果檢測器	學習如何在邊緣物聯網設備上運行您的水果檢測器	在邊緣設備上運行水果檢測器
18	Manufacturing	從感測器觸發水果品質檢測	學習如何從感測器觸發水果品質檢測	從感測器觸發水果品質檢測
19	Retail	訓練庫存檢測器	學習如何使用物件檢測來訓練庫存檢測器以計算商店中的庫存	訓練庫存檢測器
20	Retail	從物聯網設備檢查庫存	學習如何使用物件檢測模型從物聯網設備檢查庫存	從物聯網設備檢查庫存
21	Consumer	使用物聯網設備進行語音識別	學習如何從物聯網設備進行語音識別以構建智能計時器	使用物聯網設備進行語音識別
22	Consumer	理解語言	學習如何理解對物聯網設備說出的句子	理解語言
23	Consumer	設置計時器並提供語音反饋	學習如何在物聯網設備上設置計時器，並在計時器設置完成和結束時提供語音反饋	設置計時器並提供語音反饋
24	Consumer	支援多種語言	學習如何支援多種語言，包括用戶的語音輸入和智能計時器的回應	支援多種語言

離線訪問

您可以使用 Docsify 離線運行此文檔。Fork 此倉庫，在本地機器上安裝 Docsify，然後在此倉庫的根目錄中輸入 docsify serve。網站將在本地端口 3000 上提供服務：localhost:3000。

PDF

如果需要，您可以生成此內容的 PDF 以供離線訪問。為此，請確保您已安裝 npm，然後在此倉庫的根目錄中運行以下命令：

npm i
npm run convert

幻燈片

部分課程的幻燈片位於 slides 文件夾中。

需要幫助！

您想貢獻翻譯嗎？請閱讀我們的翻譯指南，並在翻譯問題中提供意見。如果您想翻譯成新的語言，請提出新的問題以進行跟蹤。

其他課程

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圖片來源

您可以在 Attributions 中找到本課程中使用的圖片的所有來源。

免責聲明：
本文件使用 AI 翻譯服務 Co-op Translator 進行翻譯。儘管我們努力確保翻譯的準確性，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵資訊，建議使用專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而產生的任何誤解或錯誤解釋不承擔責任。

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