30 KiB

Raw Blame History Unescape Escape

IoT для початківців - навчальна програма

Команда Azure Cloud Advocates у Microsoft рада представити 12-тижневу навчальну програму, що складається з 24 уроків, присвячених основам IoT. Кожен урок включає тести до і після заняття, письмові інструкції для виконання завдання, рішення, завдання та багато іншого. Наш підхід, заснований на проектах, дозволяє навчатися через створення, що є перевіреним способом закріплення нових навичок.

Проекти охоплюють шлях їжі від ферми до столу. Це включає сільське господарство, логістику, виробництво, роздрібну торгівлю та споживання - всі популярні галузі для IoT-пристроїв.

Скетчноут від Nitya Narasimhan. Натисніть на зображення для збільшення.

Щиро дякуємо нашим авторам Jen Fox, Jen Looper, Jim Bennett, а також нашому художнику скетчноутів Nitya Narasimhan.

Також дякуємо нашій команді Microsoft Learn Student Ambassadors, які переглядали та перекладали цю навчальну програму - 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, та Zina Kamel.

Познайомтеся з командою!

Gif створено Mohit Jaisal

🎥 Натисніть на зображення вище, щоб переглянути відео про проект!

Вчителі, ми додали кілька пропозицій щодо використання цієї навчальної програми. Якщо ви хочете створити власні уроки, ми також включили шаблон уроку.

Студенти, щоб використовувати цю навчальну програму самостійно, зробіть форк усього репозиторію та виконуйте завдання самостійно, починаючи з тесту перед лекцією, потім прочитайте лекцію та виконайте решту завдань. Спробуйте створювати проекти, розуміючи уроки, а не копіюючи код рішення; однак цей код доступний у папках /solutions у кожному проектно-орієнтованому уроці. Інша ідея - створити навчальну групу з друзями та проходити матеріал разом. Для подальшого навчання ми рекомендуємо Microsoft Learn.

Для відеоогляду цього курсу перегляньте це відео:

🎥 Натисніть на зображення вище, щоб переглянути відео про проект!

Педагогіка

Ми обрали два педагогічні принципи при створенні цієї навчальної програми: забезпечення її проектно-орієнтованості та включення частих тестів. До кінця цієї серії студенти створять систему моніторингу та поливу рослин, трекер транспортних засобів, розумну фабрику для відстеження та перевірки їжі, а також голосовий таймер для приготування їжі, і вивчать основи Інтернету речей, включаючи написання коду для пристроїв, підключення до хмари, аналіз телеметрії та запуск AI на периферії.

Забезпечуючи відповідність контенту проектам, процес стає більш захоплюючим для студентів, а засвоєння концепцій посилюється.

Крім того, тест перед заняттям з низькими ставками налаштовує студента на вивчення теми, а другий тест після заняття забезпечує подальше закріплення матеріалу. Ця навчальна програма була розроблена як гнучка та цікава і може бути пройдена повністю або частково. Проекти починаються з простих і стають дедалі складнішими до кінця 12-тижневого циклу.

Кожен проект базується на реальному обладнанні, доступному для студентів та ентузіастів. Кожен проект досліджує конкретну область проекту, надаючи відповідні базові знання. Щоб стати успішним розробником, важливо розуміти сферу, в якій ви вирішуєте проблеми, надання цих базових знань дозволяє студентам думати про свої IoT-рішення та навчання в контексті реальних проблем, які вони можуть вирішувати як IoT-розробники. Студенти вивчають "чому" рішень, які вони створюють, і отримують розуміння кінцевого користувача.

Обладнання

Ми пропонуємо два варіанти IoT-обладнання для використання в проектах залежно від особистих уподобань, знань програмування або цілей навчання, а також доступності. Ми також надали версію "віртуального обладнання" для тих, хто не має доступу до обладнання або хоче дізнатися більше перед покупкою. Ви можете дізнатися більше та знайти "список покупок" на сторінці обладнання, включаючи посилання на придбання комплектів від наших друзів у Seeed Studio.

💁 Знайдіть наші Правила поведінки, Рекомендації щодо внесення змін та Рекомендації щодо перекладу. Ми вітаємо ваші конструктивні відгуки!

Кожен урок включає:

скетчноут
додаткове відео (за бажанням)
тест для розігріву перед уроком
письмовий урок
для проектно-орієнтованих уроків, покрокові інструкції щодо створення проекту
перевірка знань
виклик
додаткове читання
завдання
тест після уроку

Примітка про тести: Усі тести знаходяться в папці quiz-app, всього 48 тестів по три питання кожен. Вони пов'язані з уроками, але додаток для тестів можна запустити локально або розгорнути в Azure; дотримуйтесь інструкцій у папці quiz-app. Вони поступово локалізуються.

Уроки

	Назва проекту	Вивчені концепції	Навчальні цілі	Посилання на урок
01	Початок роботи	Вступ до IoT	Вивчіть основні принципи IoT та основні складові IoT-рішень, такі як датчики та хмарні сервіси, під час налаштування вашого першого IoT-пристрою	Вступ до IoT
02	Початок роботи	Глибше занурення в IoT	Дізнайтеся більше про компоненти IoT-системи, а також про мікроконтролери та одноплатні комп'ютери	Глибше занурення в IoT
03	Початок роботи	Взаємодія з фізичним світом за допомогою датчиків та виконавчих механізмів	Дізнайтеся про датчики для збору даних з фізичного світу та виконавчі механізми для передачі зворотного зв'язку, створюючи нічник	Взаємодія з фізичним світом за допомогою датчиків та виконавчих механізмів
04	Початок роботи	Підключіть ваш пристрій до Інтернету	Дізнайтеся, як підключити IoT-пристрій до Інтернету для надсилання та отримання повідомлень, підключивши ваш нічник до брокера MQTT	Підключіть ваш пристрій до Інтернету
05	Ферма	Прогнозування росту рослин	Дізнайтеся, як прогнозувати ріст рослин за допомогою даних температури, зібраних IoT-пристроєм	Прогнозування росту рослин
06	Ферма	Виявлення вологості ґрунту	Дізнайтеся, як виявляти вологість ґрунту та калібрувати датчик вологості	Виявлення вологості ґрунту
07	Ферма	Автоматизований полив рослин	Дізнайтеся, як автоматизувати та налаштувати полив за допомогою реле та MQTT	Автоматизований полив рослин
08	Ферма	Перенесення вашої рослини в хмару	Дізнайтеся про хмару та хмарні IoT-сервіси, а також як підключити вашу рослину до одного з них замість публічного брокера MQTT	Перенесення вашої рослини в хмару
09	Ферма	Перенесення логіки вашого додатку в хмару	Дізнайтеся, як можна писати логіку додатків у хмарі, яка реагує на IoT-повідомлення	Перенесення логіки вашого додатку в хмару
10	Farm	Захистіть вашу рослину	Дізнайтеся про безпеку в IoT і як захистити вашу рослину за допомогою ключів і сертифікатів	Захистіть вашу рослину
11	Transport	Відстеження місцезнаходження	Дізнайтеся про відстеження місцезнаходження GPS для IoT-пристроїв	Відстеження місцезнаходження
12	Transport	Збереження даних про місцезнаходження	Дізнайтеся, як зберігати дані IoT для подальшої візуалізації або аналізу	Збереження даних про місцезнаходження
13	Transport	Візуалізація даних про місцезнаходження	Дізнайтеся, як візуалізувати дані про місцезнаходження на карті, і як карти представляють реальний 3D-світ у двох вимірах	Візуалізація даних про місцезнаходження
14	Transport	Геозони	Дізнайтеся про геозони і як вони можуть використовуватися для сповіщення, коли транспортні засоби в ланцюзі постачання наближаються до пункту призначення	Геозони
15	Manufacturing	Навчання детектора якості фруктів	Дізнайтеся, як навчити класифікатор зображень у хмарі для визначення якості фруктів	Навчання детектора якості фруктів
16	Manufacturing	Перевірка якості фруктів з IoT-пристрою	Дізнайтеся, як використовувати ваш детектор якості фруктів з IoT-пристрою	Перевірка якості фруктів з IoT-пристрою
17	Manufacturing	Запуск детектора фруктів на периферії	Дізнайтеся, як запускати ваш детектор якості фруктів на IoT-пристрої на периферії	Запуск детектора фруктів на периферії
18	Manufacturing	Запуск перевірки якості фруктів за допомогою сенсора	Дізнайтеся, як запускати перевірку якості фруктів за допомогою сенсора	Запуск перевірки якості фруктів за допомогою сенсора
19	Retail	Навчання детектора запасів	Дізнайтеся, як використовувати розпізнавання об'єктів для навчання детектора запасів для підрахунку товарів у магазині	Навчання детектора запасів
20	Retail	Перевірка запасів з IoT-пристрою	Дізнайтеся, як перевіряти запаси з IoT-пристрою за допомогою моделі розпізнавання об'єктів	Перевірка запасів з IoT-пристрою
21	Consumer	Розпізнавання мови за допомогою IoT-пристрою	Дізнайтеся, як розпізнавати мову за допомогою IoT-пристрою для створення розумного таймера	Розпізнавання мови за допомогою IoT-пристрою
22	Consumer	Розуміння мови	Дізнайтеся, як розуміти речення, сказані IoT-пристрою	Розуміння мови
23	Consumer	Встановлення таймера та голосовий зворотний зв'язок	Дізнайтеся, як встановити таймер на IoT-пристрої та надати голосовий зворотний зв'язок про час встановлення та завершення таймера	Встановлення таймера та голосовий зворотний зв'язок
24	Consumer	Підтримка кількох мов	Дізнайтеся, як підтримувати кілька мов, як для введення, так і для відповідей вашого розумного таймера	Підтримка кількох мов

Офлайн-доступ

Ви можете використовувати цю документацію офлайн за допомогою Docsify. Форкніть цей репозиторій, встановіть Docsify на ваш локальний комп'ютер, а потім у кореневій папці цього репозиторію введіть docsify serve. Вебсайт буде доступний на порту 3000 на вашому localhost: localhost:3000.

PDF

Ви можете створити PDF-версію цього контенту для офлайн-доступу, якщо це необхідно. Для цього переконайтеся, що у вас встановлено npm, і виконайте наступні команди в кореневій папці цього репозиторію:

npm i
npm run convert

Слайди

Слайди для деяких уроків знаходяться в папці slides.

Потрібна допомога!

Хочете допомогти з перекладом? Ознайомтеся з нашими рекомендаціями щодо перекладу і додайте свої пропозиції до однієї з задач перекладу. Якщо ви хочете перекласти на нову мову, створіть нову задачу для відстеження.

Інші навчальні програми

Наша команда створює інші навчальні програми! Ознайомтеся з:

Атрибуції зображень

Ви можете знайти всі атрибуції для зображень, використаних у цій навчальній програмі, у розділі Атрибуції.

Відмова від відповідальності:
Цей документ був перекладений за допомогою сервісу автоматичного перекладу Co-op Translator. Хоча ми прагнемо до точності, будь ласка, майте на увазі, що автоматичні переклади можуть містити помилки або неточності. Оригінальний документ на його рідній мові слід вважати авторитетним джерелом. Для критичної інформації рекомендується професійний людський переклад. Ми не несемо відповідальності за будь-які непорозуміння або неправильні тлумачення, що виникають внаслідок використання цього перекладу.

30 KiB Raw Blame History Unescape Escape