28 KiB

Raw Blame History

Pridružite se Azure AI Foundry Zajednici

Ako zapnete ili imate bilo kakva pitanja o izgradnji AI aplikacija. Pridružite se kolegama učenicima i iskusnim programerima u raspravama o MCP-u. To je podržavajuća zajednica u kojoj su pitanja dobrodošla i gdje se znanje slobodno dijeli.

Ako imate povratnu informaciju o proizvodu ili prijavite greške tijekom izrade posjetite:

Slijedite ove korake za početak korištenja ovih resursa:

Napravite fork repozitorija: Kliknite
Klonirajte repozitorij: git clone https://github.com/microsoft/IoT-For-Beginners.git
Pridružite se Microsoft Foundry Discordu i upoznajte stručnjake i kolege programere

🌐 Višejezična Podrška

Podržano putem GitHub Action (Automatski i Uvijek Ažurirano)

Radije klonirati lokalno?

Ovaj repozitorij uključuje više od 50 prijevoda jezika što značajno povećava veličinu preuzimanja. Za kloniranje bez prijevoda, koristite sparse checkout:
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'
Ovo vam daje sve što vam je potrebno za završetak tečaja uz puno brže preuzimanje.

IoT za početnike - Kurikulum

Azure Cloud zagovornici iz Microsofta s veseljem nude 12-tjedni, 24-poglavni kurikulum koji se bavi osnovama IoT-a. Svako poglavlje uključuje prethodni i naknadni kviz, pisane upute za dovršetak lekcije, rješenje, zadatak i još mnogo toga. Naša pedagoška metoda utemeljena na projektima omogućuje učenje kroz izgradnju, dokazani način za 'učvršćivanje' novih vještina.

Projektima se pokriva put hrane od farme do stola. To uključuje poljoprivredu, logistiku, proizvodnju, maloprodaju i krajnjeg potrošača - sve popularna industrijska područja za IoT uređaje.

Sketchnote autor Nitya Narasimhan. Kliknite sliku za veću verziju.

Iskrena hvala našim autorima Jen Fox, Jen Looper, Jim Bennett, i našem umjetniku sketchnotea Nitya Narasimhan.

Također hvala našem timu Microsoft Learn študentskih ambasadora koji su pregledavali i prevodili ovaj kurikulum - 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.

Upoznajte tim!

Gif autor Mohit Jaisal

🎥 Kliknite gornju sliku za video o projektu!

Nastavnici, uključili smo neke prijedloge o tome kako koristiti ovaj kurikulum. Ako želite kreirati vlastite lekcije, uključili smo i predložak lekcije.

Učenici, za samostalno korištenje ovog kurikuluma, napravite fork cijelog repozitorija i sami dovršite vježbe, počevši s prethodnim kvizom, zatim čitanjem lekcije i dovršavanjem ostalih aktivnosti. Pokušajte kreirati projekte razumijevanjem lekcija radije nego kopiranjem koda rješenja; svejedno taj je kod dostupan u mapama /solutions u svakoj lekciji orijentiranoj na projekte. Još jedna ideja je da osnovate grupu za učenje s prijateljima i zajedno prolazite kroz sadržaj. Za daljnje učenje preporučujemo Microsoft Learn.

Za video pregled ovog tečaja, pogledajte ovaj video:

🎥 Kliknite gornju sliku za video o projektu!

Pedagogija

Odabrali smo dva pedagoška načela pri izradi ovog kurikuluma: osigurati da je baziran na projektima i da uključuje česte kvizove. Na kraju ove serije, studenti će izgraditi sustav za nadzor i zalijevanje biljaka, uređaj za praćenje vozila, pametnu tvornicu za praćenje i kontrolu hrane te timer za kuhanje koji se kontrolira glasom, kao i naučiti osnove Interneta stvari uključujući kako pisati kod za uređaj, povezati se s oblakom, analizirati telemetriju i pokretati AI na rubu mreže.

Time što sadržaj usklađujemo s projektima, proces postaje zanimljiviji učenicima i povećava se zadržavanje koncepata.

Osim toga, kviz s niskim rizikom prije nastave postavlja namjeru učenika za učenje teme, dok drugi kviz nakon nastave osigurava dodatnu zadržavanje. Ovaj je kurikulum dizajniran tako da bude fleksibilan i zabavan te se može pohađati u cijelosti ili djelomično. Projekti započinju jednostavni i postaju sve složeniji do kraja 12-tjednog ciklusa.

Svaki je projekt baziran na stvarnom hardveru dostupnom studentima i hobistima. Svaki projekt proučava specifično područje projekta, pružajući relevantno pozadinsko znanje. Za uspješnog developera pomaže razumjeti domen u kojoj se rješavaju problemi, a pružanjem ovog pozadinskog znanja pomažemo studentima razmišljati o njihovim IoT rješenjima i učenju u kontekstu vrste stvarnog problema kojeg bi mogli trebati riješiti kao IoT developer. Studenti uče 'zašto' rješenja koja grade i stječu cijenjenje krajnjeg korisnika.

Hardver

Imamo dva izbora IoT hardvera za korištenje u projektima ovisno o osobnim preferencijama, znanju ili preferencijama programskog jezika, ciljevima učenja i dostupnosti. Također smo osigurali verziju 'virtualnog hardvera' za one koji nemaju pristup hardveru ili žele naučiti više prije nego što se odluče na kupnju. Više možete pročitati i pronaći 'listu za kupovinu' na hardverskoj stranici, uključujući poveznice za kupnju kompletnih kitova od naših prijatelja iz Seeed Studija.

💁 Pronađite naša Pravila ponašanja, Upute za doprinos i Prijevodne smjernice. Dobrodošli su vaši konstruktivni komentari!

🔧 Imate problema? Pogledajte naš Vodič za rješavanje problema za rješenja najčešćih problema.

Svaka lekcija uključuje:

sketchnote
opcijski dodatni video
zagrijavajući kviz prije lekcije
pisanu lekciju
za lekcije temeljene na projektima, korak-po-korak vodiče kako izgraditi projekt
provjere znanja
izazov
dodatnu literaturu
zadatak
kviz nakon lekcije

Napomena o kvizovima: Svi su kvizovi sadržani u mapi quiz-app, ukupno 48 kvizova po tri pitanja. Povezani su iz lekcija, ali kviz se može pokretati lokalno ili postaviti na Azure; slijedite upute u mapi quiz-app. Postupno se lokaliziraju.

Lekcije

	Naziv projekta	Pojmovi koji se uče	Ciljevi učenja	Povezana lekcija
01	Početak	Uvod u IoT	Naučite osnovne principe IoT-a i osnovne gradivne blokove IoT rješenja poput senzora i usluga u oblaku dok postavljate svoj prvi IoT uređaj	Uvod u IoT
02	Početak	Dublji uvid u IoT	Naučite više o komponentama IoT sustava, kao i o mikrokontrolerima i jedinstvenim računalima ploča	Dublji uvid u IoT
03	Početak	Interakcija s fizičkim svijetom pomoću senzora i aktuatora	Upoznajte senzore za prikupljanje podataka iz fizičkog svijeta i aktuatora za slanje povratnih informacija dok gradite noćno svjetlo	Interakcija s fizičkim svijetom pomoću senzora i aktuatora
04	Početak	Povežite svoj uređaj s Internetom	Naučite kako povezati IoT uređaj s Internetom za slanje i primanje poruka povezivanjem vašeg noćnog svjetla s MQTT poslužiteljem	Povežite svoj uređaj s Internetom
05	Poljoprivreda	Predvidi rast biljke	Naučite kako predvidjeti rast biljaka pomoću podataka o temperaturi prikupljenih IoT uređajem	Predvidi rast biljke
06	Poljoprivreda	Detekcija vlage tla	Naučite kako detektirati vlagu tla i kalibrirati senzor vlage tla	Detekcija vlage tla
07	Poljoprivreda	Automatsko zalijevanje biljaka	Naučite kako automatizirati i vremenski uskladiti zalijevanje pomoću releja i MQTT-a	Automatsko zalijevanje biljaka
08	Poljoprivreda	Preselite svoju biljku u oblak	Upoznajte oblak i usluge IoT u oblaku te kako povezati svoju biljku s nekim od njih umjesto javnog MQTT poslužitelja	Preselite svoju biljku u oblak
09	Poljoprivreda	Preselite logiku aplikacije u oblak	Upoznajte kako pisati logiku aplikacije u oblaku koja reagira na IoT poruke	Preselite logiku aplikacije u oblak
10	Poljoprivreda	Osigurajte svoju biljku	Saznajte o sigurnosti u IoT-u i kako osigurati svoju biljku pomoću ključeva i certifikata	Osigurajte svoju biljku
11	Transport	Praćenje lokacije	Naučite o GPS praćenju lokacije za IoT uređaje	Praćenje lokacije
12	Transport	Pohrana podataka lokacije	Naučite kako pohraniti IoT podatke za kasniju vizualizaciju ili analizu	Pohrana podataka lokacije
13	Transport	Vizualizacija podataka lokacije	Naučite o vizualizaciji podataka o lokaciji na karti i kako karte predstavljaju stvarni 3D svijet u 2 dimenzije	Vizualizacija podataka o lokaciji
14	Transport	Geografske ograde	Upoznajte se s geografskim ogradama i kako se koriste za obavještavanje kad su vozila u lancu opskrbe blizu svoje destinacije	Geografske ograde
15	Proizvodnja	Obucite detektor kvalitete voća	Naučite o obuci klasifikatora slika u oblaku za detekciju kvalitete voća	Obucite detektor kvalitete voća
16	Proizvodnja	Provjerite kvalitetu voća iz IoT uređaja	Upoznajte korištenje detektora kvalitete voća s IoT uređaja	Provjerite kvalitetu voća iz IoT uređaja
17	Proizvodnja	Pokrenite detektor voća na rubu	Saznajte kako pokrenuti detektor voća na IoT uređaju na rubu	Pokrenite detektor voća na rubu
18	Proizvodnja	Aktivirajte detekciju kvalitete voća sa senzora	Saznajte kako aktivirati detekciju kvalitete voća sa senzora	Aktivirajte detekciju kvalitete voća sa senzora
19	Maloprodaja	Obucite detektor zaliha	Naučite koristiti detekciju objekata za treniranje detektora zaliha za brojanje zaliha u trgovini	Obucite detektor zaliha
20	Maloprodaja	Provjerite stanje zaliha s IoT uređaja	Naučite kako provjeriti stanje zaliha s IoT uređajem koristeći model za detekciju objekata	Provjerite stanje zaliha s IoT uređaja
21	Potrošači	Prepoznajte govor IoT uređajem	Naučite kako prepoznati govor s IoT uređaja za izradu pametnog timera	Prepoznajte govor IoT uređajem
22	Potrošači	Razumijevanje jezika	Naučite kako razumjeti rečenice izgovorene IoT uređaju	Razumijevanje jezika
23	Potrošači	Postavljanje timera i glasovna povratna informacija	Naučite kako postaviti timer na IoT uređaju i dati glasovnu povratnu informaciju o postavljenom i završenom tajmeru	Postavite timer i dajte glasovnu povratnu informaciju
24	Potrošači	Podrška za više jezika	Naučite kako podržati više jezika, i u govoru i u odgovorima vašeg pametnog timera	Podrška za više jezika

Pristup izvan mreže

Ovu dokumentaciju možete pokrenuti offline pomoću Docsify. Forkajte ovaj repozitorij, instalirajte Docsify na svoj lokalni stroj, a zatim u korijenskoj mapi repozitorija upišite docsify serve. Web stranica će biti dostupna na portu 3000 na vašem lokalnom računalu: localhost:3000.

Kviz

Zahvaljujemo zajednici na hostingu interaktivnog kviza koji testira vaše znanje o svakom od poglavlja. Znanje možete testirati ovdje

PDF

Možete generirati PDF ovog sadržaja za offline pristup ako je potrebno. Da biste to učinili, provjerite imate li npm instaliran i pokrenite sljedeće naredbe u korijenskoj mapi ovog repozitorija:

npm i
npm run convert

Prezentacije (Slides)

Postoje prezentacije za neke lekcije u mapi slides.

Ostali kurikulumi

Naš tim proizvodi i druge kurikulume! Pogledajte:

LangChain

Azure / Edge / MCP / Agenti

Serija generativne AI

Osnovno učenje

Serija Copilot

Foto zahvalnice

Sve zahvalnice za slike korištene u ovom kurikulumu gdje je potrebno možete pronaći u Zahvalnice.

Odricanje od odgovornosti:
Ovaj je dokument preveden pomoću AI usluge za prevođenje Co-op Translator. Iako nastojimo postići točnost, imajte na umu da automatski prijevodi mogu sadržavati pogreške ili netočnosti. Izvorni dokument na izvornom jeziku smatra se službenim i autentičnim izvorom. Za važne informacije preporučuje se stručno ljudsko prevođenje. Ne snosimo odgovornost za bilo kakva nesporazuma ili pogrešna tumačenja koja proizlaze iz korištenja ovog prijevoda.

28 KiB Raw Blame History