29 KiB

Raw Blame History

Dołącz do społeczności Azure AI Foundry

Jeśli utkniesz lub masz pytania dotyczące tworzenia aplikacji AI. Dołącz do innych uczących się i doświadczonych programistów w dyskusjach na temat MCP. To wspierająca społeczność, w której pytania są mile widziane, a wiedza jest swobodnie dzielona.

Jeśli masz uwagi dotyczące produktu lub napotkasz błędy podczas tworzenia, odwiedź:

Postępuj zgodnie z następującymi krokami, aby rozpocząć korzystanie z tych zasobów:

Rozgałęź repozytorium: Kliknij
Sklonuj repozytorium: git clone https://github.com/microsoft/IoT-For-Beginners.git
Dołącz do Microsot Foundry Discord i spotkaj ekspertów oraz innych programistów

🌐 Wielojęzyczne wsparcie

Wspierane przez GitHub Action (Automatyczne i Zawsze Aktualne)

Wolisz klonować lokalnie?

To repozytorium zawiera ponad 50 tłumaczeń językowych, co znacznie zwiększa rozmiar pobierania. Aby sklonować bez tłumaczeń, użyj 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'
Dzięki temu otrzymasz wszystko, czego potrzebujesz, aby ukończyć kurs z dużo szybszym pobieraniem.

IoT dla początkujących - Program nauczania

Zespół Azure Cloud Advocates w Microsoft z przyjemnością oferuje 12-tygodniowy, 24-lekcyjny program nauczania poświęcony podstawom IoT. Każda lekcja zawiera quizy przed i po lekcji, pisemne instrukcje do wykonania lekcji, rozwiązanie, zadanie i więcej. Nasza oparta na projektach metodyka nauczania umożliwia naukę poprzez budowanie, co jest sprawdzonym sposobem na trwałe przyswajanie nowych umiejętności.

Projekty obejmują drogę jedzenia od farmy do stołu. Obejmuje to rolnictwo, logistykę, produkcję, handel detaliczny i konsumencki - wszystkie popularne obszary przemysłu dla urządzeń IoT.

Sketchnote autorstwa Nitya Narasimhan. Kliknij obraz, aby zobaczyć powiększenie.

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

Podziękowania również dla naszego zespołu Microsoft Learn Student Ambassadors, którzy recenzowali i tłumaczyli ten program nauczania - 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 oraz Zina Kamel.

Poznaj zespół!

Gif autorstwa Mohit Jaisal

🎥 Kliknij obraz powyżej, aby obejrzeć film o projekcie!

Nauczyciele, dołączyliśmy kilka sugestii dotyczących korzystania z tego programu nauczania. Jeśli chcesz stworzyć własne lekcje, dołączyliśmy również szablon lekcji.

Studenci, aby korzystać z tego programu samodzielnie, rozgałęź całe repozytorium i wykonuj ćwiczenia samodzielnie, zaczynając od quizu przed wykładem, następnie czytając wykład i wykonując resztę zadań. Staraj się tworzyć projekty, rozumiejąc lekcje, zamiast kopiować kod rozwiązań; jednak kod ten jest dostępny w folderach /solutions w każdej lekcji zorientowanej na projekt. Innym pomysłem jest utworzenie grupy naukowej z przyjaciółmi i wspólne przechodzenie przez materiał. Dla dalszej nauki polecamy Microsoft Learn.

Aby zobaczyć przegląd wideo tego kursu, obejrzyj ten film:

🎥 Kliknij obraz powyżej, aby obejrzeć film o projekcie!

Metodyka nauczania

Wybraliśmy dwie zasady pedagogiczne podczas tworzenia tego programu nauczania: upewnienie się, że jest oparty na projektach i że zawiera częste quizy. Pod koniec tej serii studenci zbudują system monitorowania i podlewania roślin, lokalizator pojazdów, inteligentną fabrykę do śledzenia i kontroli żywności oraz głosowy timer do gotowania, a także poznają podstawy Internetu Rzeczy, w tym jak pisać kod dla urządzeń, łączyć się z chmurą, analizować telemetrię i uruchamiać AI na urządzeniach brzegowych.

Zapewnienie, że treść jest powiązana z projektami, sprawia, że proces jest bardziej angażujący dla studentów, a utrwalenie koncepcji zostanie wzmocnione.

Ponadto quiz o niskiej presji przed zajęciami ustawia zamiar ucznia na naukę tematu, natomiast drugi quiz po zajęciach zapewnia dalsze utrwalenie. Program ten został zaprojektowany tak, aby był elastyczny i zabawny, można go realizować w całości lub częściowo. Projekty zaczynają się od małych i stają się coraz bardziej złożone pod koniec 12-tygodniowego cyklu.

Każdy projekt opiera się na rzeczywistym sprzęcie dostępnym dla studentów i hobbystów. Każdy projekt analizuje konkretną dziedzinę projektu, dostarczając odpowiednią wiedzę tła. Aby być skutecznym deweloperem, warto znać dziedzinę, w której rozwiązujesz problemy; dostarczanie tej wiedzy pozwala studentom myśleć o swoich rozwiązaniach IoT i naukach w kontekście rodzaju rzeczywistego problemu, który mogą być poproszeni rozwiązać jako programista IoT. Studenci uczą się „dlaczego” rozwiązań, które budują, i zyskują docenienie końcowego użytkownika.

Sprzęt

Mamy dwa wybory sprzętu IoT do wykorzystania w projektach, w zależności od osobistych preferencji, znajomości języka programowania, celów nauki i dostępności. Udostępniliśmy też wersję „wirtualnego sprzętu” dla tych, którzy nie mają dostępu do sprzętu lub chcą się nauczyć więcej przed podjęciem decyzji o zakupie. Możesz przeczytać więcej i znaleźć „listę zakupów” na stronie sprzętu, włączając linki do zakupu kompletnych zestawów od naszych przyjaciół ze Seeed Studio.

💁 Znajdź nasze Zasady Postępowania, wytyczne dotyczące Współtworzenia oraz Tłumaczeń. Czekamy na Twoją konstruktywną opinię!

🔧 Masz problemy? Sprawdź nasz Przewodnik rozwiązywania problemów z rozwiązaniami najczęstszych problemów.

Każda lekcja zawiera:

notatkę sketchnote
opcjonalne dodatkowe wideo
quiz rozgrzewający przed lekcją
lekcję w formie pisemnej
dla lekcji projektowych, przewodniki krok po kroku jak zbudować projekt
sprawdzenie wiedzy
wyzwanie
dodatkowe materiały do czytania
zadanie
quiz po lekcji

Uwaga o quizach: Wszystkie quizy znajdują się w folderze quiz-app, jest ich łącznie 48, każdy z trzema pytaniami. Są one powiązane z lekcjami, ale aplikację quizową można uruchomić lokalnie lub wdrożyć na Azure; postępuj zgodnie z instrukcjami w folderze quiz-app. Są one stopniowo lokalizowane.

Lekcje

	Nazwa projektu	Przekazywane koncepcje	Cele nauki	Powiązana lekcja
01	Getting started	Wprowadzenie do IoT	Poznaj podstawowe zasady IoT oraz podstawowe elementy rozwiązań IoT takie jak czujniki i usługi w chmurze podczas konfigurowania pierwszego urządzenia IoT	Introduction to IoT
02	Getting started	Głębsze zanurzenie w IoT	Dowiedz się więcej o komponentach systemu IoT, a także o mikrokontrolerach i komputerach jednopłytkowych	A deeper dive into IoT
03	Getting started	Interakcja ze światem fizycznym za pomocą czujników i siłowników	Poznaj czujniki do zbierania danych ze świata fizycznego oraz siłowniki do wysyłania informacji zwrotnej, podczas budowania lampki nocnej	Interact with the physical world with sensors and actuators
04	Getting started	Połącz swoje urządzenie z Internetem	Naucz się łączyć urządzenie IoT z Internetem, aby wysyłać i odbierać wiadomości, podłączając swoją lampkę nocną do brokera MQTT	Connect your device to the Internet
05	Farm	Przewidywanie wzrostu roślin	Naucz się przewidywać wzrost roślin na podstawie danych o temperaturze zbieranych przez urządzenie IoT	Predict plant growth
06	Farm	Wykrywanie wilgotności gleby	Naucz się wykrywać wilgotność gleby oraz kalibrować czujnik wilgotności gleby	Detect soil moisture
07	Farm	Automatyczne podlewanie roślin	Naucz się automatyzować i harmonogramować podlewanie za pomocą przekaźnika i MQTT	Automated plant watering
08	Farm	Migracja rośliny do chmury	Poznaj chmurę i usługi IoT hostowane w chmurze oraz jak podłączyć swoją roślinę do którejś z nich zamiast do publicznego brokera MQTT	Migrate your plant to the cloud
09	Farm	Migracja logiki aplikacji do chmury	Dowiedz się, jak pisać logikę aplikacji w chmurze, która reaguje na wiadomości IoT	Migrate your application logic to the cloud
10	Farm	Zabezpiecz swoją roślinę	Naucz się o bezpieczeństwie w IoT i jak chronić swoją roślinę za pomocą kluczy i certyfikatów	Keep your plant secure
11	Transport	Lokalizacja	Poznaj śledzenie lokalizacji za pomocą GPS dla urządzeń IoT	Location tracking
12	Transport	Przechowywanie danych o lokalizacji	Naucz się, jak przechowywać dane IoT do późniejszej wizualizacji lub analizy	Store location data
13	Transport	Wizualizacja danych o lokalizacji	Poznaj wizualizację danych o lokalizacji na mapie oraz jak mapy reprezentują rzeczywisty świat 3D w 2 wymiarach	Visualize location data
14	Transport	Geostrefy	Dowiedz się o geostrefach i jak mogą być używane do alarmowania, gdy pojazdy w łańcuchu dostaw zbliżają się do celu	Geofences
15	Manufacturing	Trenowanie detektora jakości owoców	Poznaj trenowanie klasyfikatora obrazów w chmurze do wykrywania jakości owoców	Train a fruit quality detector
16	Manufacturing	Sprawdzanie jakości owoców z urządzenia IoT	Dowiedz się o używaniu detektora jakości owoców z urządzenia IoT	Check fruit quality from an IoT device
17	Manufacturing	Uruchamianie detektora owoców na krawędzi	Dowiedz się o uruchamianiu detektora owoców na urządzeniu IoT na krawędzi	Run your fruit detector on the edge
18	Manufacturing	Wyzwalanie wykrywania jakości owoców z czujnika	Poznaj wyzwalanie wykrywania jakości owoców z czujnika	Trigger fruit quality detection from a sensor
19	Retail	Trenowanie detektora zapasów	Naucz się używać wykrywania obiektów do trenowania detektora zapasów do liczenia zapasów w sklepie	Train a stock detector
20	Retail	Sprawdzanie zapasów z urządzenia IoT	Dowiedz się jak sprawdzać zapasy z urządzenia IoT używając modelu wykrywania obiektów	Check stock from an IoT device
21	Consumer	Rozpoznawanie mowy z urządzenia IoT	Naucz się rozpoznawać mowę z urządzenia IoT, aby zbudować inteligentny timer	Recognize speech with an IoT device
22	Consumer	Rozumienie języka	Naucz się rozumieć zdania wypowiadane do urządzenia IoT	Understand language
23	Consumer	Ustawianie timera i udzielanie mówionej informacji zwrotnej	Naucz się ustawiać timer na urządzeniu IoT i udzielać mówionej informacji zwrotnej, kiedy timer został ustawiony i kiedy się kończy	Set a timer and provide spoken feedback
24	Consumer	Obsługa wielu języków	Dowiedz się jak obsługiwać wiele języków, zarówno podczas mówienia do urządzenia, jak i w odpowiedziach twojego inteligentnego timera	Support multiple languages

Dostęp offline

Możesz uruchomić tę dokumentację offline za pomocą Docsify. Sklonuj to repozytorium, zainstaluj Docsify na swoim komputerze, a następnie w głównym folderze tego repozytorium wpisz docsify serve. Strona będzie serwowana na porcie 3000 na Twoim localhost: localhost:3000.

Quiz

Dziękujemy społeczności za udostępnienie interaktywnego quizu, który sprawdza Twoją wiedzę z każdego rozdziału. Sprawdź swoją wiedzę tutaj

PDF

Możesz wygenerować PDF z tej treści, aby mieć dostęp offline jeśli potrzebujesz. Aby to zrobić, upewnij się, że masz zainstalowany npm i uruchom następujące polecenia w głównym folderze tego repozytorium:

npm i
npm run convert

Slajdy

Dostępne są zestawy slajdów do niektórych lekcji w folderze slides.

Inne Programy nauczania

Nasz zespół tworzy także inne programy nauczania! Sprawdź:

LangChain

Azure / Edge / MCP / Agenci

Seria Generatywnej Sztucznej Inteligencji

Podstawowe materiały do nauki

Seria Copilot

Przypisy do obrazów

Wszystkie przypisy do obrazów użytych w tym programie nauczania, tam gdzie to wymagane, znajdziesz w pliku Attributions.

Zastrzeżenie: Niniejszy dokument został przetłumaczony za pomocą usługi tłumaczenia AI Co-op Translator. Chociaż dokładamy starań, aby tłumaczenie było jak najbardziej precyzyjne, prosimy pamiętać, że automatyczne tłumaczenia mogą zawierać błędy lub nieścisłości. Oryginalny dokument w jego języku źródłowym powinien być traktowany jako źródło wiarygodne. W przypadku informacji krytycznych zaleca się skorzystanie z profesjonalnego tłumaczenia wykonanego przez człowieka. Nie ponosimy odpowiedzialności za ewentualne nieporozumienia lub błędne interpretacje wynikające z korzystania z tego tłumaczenia.

29 KiB Raw Blame History