33 KiB
Присъединете се към общността Azure AI Foundry
Следвайте тези стъпки, за да започнете да използвате тези ресурси:
- Направете Fork на репозитория: Кликнете
- Клонирайте репозитория:
git clone https://github.com/microsoft/IoT-For-Beginners.git
- Присъединете се към Azure AI Foundry Discord и се срещнете с експерти и други разработчици
🌐 Поддръжка на много езици
Поддържано чрез GitHub Action (Автоматизирано и винаги актуално)
Arabic | Bengali | Bulgarian | Burmese (Myanmar) | Chinese (Simplified) | Chinese (Traditional, Hong Kong) | Chinese (Traditional, Macau) | Chinese (Traditional, Taiwan) | Croatian | Czech | Danish | Dutch | Finnish | French | German | Greek | Hebrew | Hindi | Hungarian | Indonesian | Italian | Japanese | Korean | Malay | Marathi | Nepali | Norwegian | Persian (Farsi) | Polish | Portuguese (Brazil) | Portuguese (Portugal) | Punjabi (Gurmukhi) | Romanian | Russian | Serbian (Cyrillic) | Slovak | Slovenian | Spanish | Swahili | Swedish | Tagalog (Filipino) | Thai | Turkish | Ukrainian | Urdu | Vietnamese
IoT за начинаещи - Учебна програма
Екипът на Azure Cloud Advocates в Microsoft с удоволствие предлага 12-седмична учебна програма с 24 урока, посветена на основите на IoT. Всеки урок включва тестове преди и след урока, писмени инструкции за изпълнение на урока, решение, задача и още. Нашата проектно-базирана методология ви позволява да учите, докато създавате, доказан начин за усвояване на нови умения.
Проектите обхващат пътя на храната от фермата до масата. Това включва земеделие, логистика, производство, търговия на дребно и потребление - всички популярни индустриални области за IoT устройства.
Скетч от Nitya Narasimhan. Кликнете върху изображението за по-голяма версия.
Сърдечни благодарности на нашите автори Jen Fox, Jen Looper, Jim Bennett, и нашия художник на скетчове Nitya Narasimhan.
Благодарности също на нашия екип от Microsoft Learn Student Ambassadors, които преглеждаха и превеждаха тази учебна програма - 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, и Zina Kamel.
Запознайте се с екипа!
Gif от Mohit Jaisal
🎥 Кликнете върху изображението по-горе за видео за проекта!
Учители, ние сме включили някои предложения как да използвате тази учебна програма. Ако искате да създадете свои собствени уроци, сме включили и шаблон за урок.
Студенти, за да използвате тази учебна програма самостоятелно, направете fork на целия репозиторий и изпълнете упражненията самостоятелно, започвайки с тест преди лекцията, след това прочетете лекцията и изпълнете останалите дейности. Опитайте се да създадете проектите, като разбирате уроците, вместо да копирате кода на решението; въпреки това този код е наличен в папките /solutions за всеки проектно-ориентиран урок. Друга идея е да сформирате учебна група с приятели и да преминете през съдържанието заедно. За допълнително обучение препоръчваме Microsoft Learn.
За видео преглед на този курс, вижте това видео:
🎥 Кликнете върху изображението по-горе за видео за проекта!
Методология
Избрахме две педагогически принципи при създаването на тази учебна програма: да бъде проектно-базирана и да включва чести тестове. До края на тази серия студентите ще са изградили система за наблюдение и поливане на растения, тракер за превозни средства, интелигентна фабрична настройка за проследяване и проверка на храни и гласово контролиран таймер за готвене, и ще са научили основите на Интернет на нещата, включително как да пишат код за устройства, да се свързват с облака, да анализират телеметрия и да изпълняват AI на ръба.
Чрез осигуряване на съдържание, което е свързано с проекти, процесът става по-ангажиращ за студентите и запазването на концепциите се увеличава.
Освен това, тест с нисък риск преди урока насочва вниманието на студента към изучаването на дадена тема, докато втори тест след урока осигурява допълнително запазване на знанията. Тази учебна програма е проектирана да бъде гъвкава и забавна и може да бъде взета изцяло или частично. Проектите започват с малки задачи и стават все по-сложни до края на 12-седмичния цикъл.
Всеки проект е базиран на реален хардуер, достъпен за студенти и любители. Всеки проект разглежда конкретната област на проекта, предоставяйки съответните основни знания. За да бъдете успешен разработчик, е полезно да разбирате областта, в която решавате проблеми. Предоставянето на тези основни знания позволява на студентите да мислят за своите IoT решения и наученото в контекста на реални проблеми, които може да се наложи да решат като IoT разработчици. Студентите научават "защо" на решенията, които изграждат, и придобиват разбиране за крайния потребител.
Хардуер
Имаме два избора за IoT хардуер, които могат да се използват за проектите, в зависимост от личните предпочитания, знанията за програмни езици, целите на обучението и наличността. Осигурили сме и версия с "виртуален хардуер" за тези, които нямат достъп до хардуер или искат да научат повече, преди да направят покупка. Можете да прочетете повече и да намерите "списък за пазаруване" на страницата за хардуер, включително връзки за закупуване на пълни комплекти от нашите приятели в Seeed Studio.
💁 Намерете нашите Правила за поведение, Принос и Насоки за превод. Очакваме вашата конструктивна обратна връзка!
Всеки урок включва:
- скетч
- опционално допълнително видео
- тест за загрявка преди урока
- писмен урок
- за проектно-базирани уроци, стъпка по стъпка ръководства за изграждане на проекта
- проверки на знанията
- предизвикателство
- допълнително четиво
- задача
- тест след урока
Бележка относно тестовете: Всички тестове се намират в папката quiz-app, общо 48 теста с по три въпроса всеки. Те са свързани с уроците, но приложението за тестове може да бъде стартирано локално или разположено в Azure; следвайте инструкциите в папката
quiz-app
. Те постепенно се локализират.
Уроци
Име на проекта | Преподавани концепции | Учебни цели | Свързан урок | |
---|---|---|---|---|
01 | Първи стъпки | Въведение в IoT | Научете основните принципи на IoT и основните градивни елементи на IoT решения като сензори и облачни услуги, докато настройвате своето първо IoT устройство | Въведение в IoT |
02 | Първи стъпки | По-задълбочен поглед върху IoT | Научете повече за компонентите на IoT системата, както и за микроконтролерите и едноплатковите компютри | По-задълбочен поглед върху IoT |
03 | Първи стъпки | Взаимодействие с физическия свят чрез сензори и изпълнители | Научете за сензорите за събиране на данни от физическия свят и изпълнителите за изпращане на обратна връзка, докато изграждате нощна лампа | Взаимодействие с физическия свят чрез сензори и изпълнители |
04 | Първи стъпки | Свържете устройството си с интернет | Научете как да свържете IoT устройство с интернет, за да изпращате и получавате съобщения, като свържете нощната си лампа с MQTT брокер | Свържете устройството си с интернет |
05 | Ферма | Прогнозиране на растежа на растенията | Научете как да прогнозирате растежа на растенията, използвайки данни за температура, събрани от IoT устройство | Прогнозиране на растежа на растенията |
06 | Ферма | Откриване на влажността на почвата | Научете как да откривате влажността на почвата и да калибрирате сензор за влажност | Откриване на влажността на почвата |
07 | Ферма | Автоматизирано поливане на растения | Научете как да автоматизирате и планирате поливането, използвайки реле и MQTT | Автоматизирано поливане на растения |
08 | Ферма | Мигрирайте растението си към облака | Научете за облака и облачно хостваните IoT услуги и как да свържете растението си към тях вместо към публичен MQTT брокер | Мигрирайте растението си към облака |
09 | Ферма | Мигрирайте логиката на приложението си към облака | Научете как можете да пишете логика на приложението в облака, която реагира на IoT съобщения | Мигрирайте логиката на приложението си към облака |
10 | Ферма | Осигурете сигурност за растението си | Научете за сигурността в IoT и как да осигурите сигурност за растението си с ключове и сертификати | Осигурете сигурност за растението си |
11 | Транспорт | Проследяване на местоположение | Научете за GPS проследяване на местоположението за IoT устройства | Проследяване на местоположение |
12 | Транспорт | Съхранение на данни за местоположение | Научете как да съхранявате IoT данни за визуализация или анализ по-късно | Съхранение на данни за местоположение |
13 | Транспорт | Визуализация на данни за местоположение | Научете за визуализиране на данни за местоположение на карта и как картите представят реалния 3D свят в две измерения | Визуализация на данни за местоположение |
14 | Транспорт | Геозони | Научете за геозоните и как те могат да се използват за известяване, когато превозни средства в снабдителната верига са близо до дестинацията си | Геозони |
15 | Производство | Обучение на детектор за качество на плодове | Научете как да обучите класификатор на изображения в облака за откриване на качеството на плодове | Обучение на детектор за качество на плодове |
16 | Производство | Проверка на качеството на плодове от IoT устройство | Научете как да използвате детектора за качество на плодове от IoT устройство | Проверка на качеството на плодове от IoT устройство |
17 | Производство | Стартиране на детектора за плодове на ръба | Научете как да стартирате детектора за плодове на IoT устройство на ръба | Стартиране на детектора за плодове на ръба |
18 | Производство | Задействане на откриване на качеството на плодове от сензор | Научете как да задействате откриване на качеството на плодове от сензор | Задействане на откриване на качеството на плодове от сензор |
19 | Търговия на дребно | Обучение на детектор за наличности | Научете как да използвате откриване на обекти за обучение на детектор за наличности за броене на стоки в магазин | Обучение на детектор за наличности |
20 | Търговия на дребно | Проверка на наличности от IoT устройство | Научете как да проверявате наличности от IoT устройство, използвайки модел за откриване на обекти | Проверка на наличности от IoT устройство |
21 | Потребител | Разпознаване на реч с IoT устройство | Научете как да разпознавате реч от IoT устройство, за да създадете умен таймер | Разпознаване на реч с IoT устройство |
22 | Потребител | Разбиране на език | Научете как да разбирате изречения, изговорени към IoT устройство | Разбиране на език |
23 | Потребител | Настройка на таймер и предоставяне на гласова обратна връзка | Научете как да настроите таймер на IoT устройство и да предоставите гласова обратна връзка за това кога таймерът е настроен и кога приключва | Настройка на таймер и предоставяне на гласова обратна връзка |
24 | Потребител | Поддръжка на множество езици | Научете как да поддържате множество езици, както за изговорените команди, така и за отговорите от вашия умен таймер | Поддръжка на множество езици |
Офлайн достъп
Можете да използвате тази документация офлайн, като използвате Docsify. Клонирайте това хранилище, инсталирайте Docsify на вашата локална машина и след това в основната папка на това хранилище въведете docsify serve
. Уебсайтът ще бъде достъпен на порт 3000 на вашия localhost: localhost:3000
.
Тест
Благодарим на общността за хостването на интерактивния тест, който проверява знанията ви за всяка от главите. Можете да проверите знанията си тук.
Можете да генерирате PDF на това съдържание за офлайн достъп, ако е необходимо. За да направите това, уверете се, че имате инсталиран npm и изпълнете следните команди в основната папка на това хранилище:
npm i
npm run convert
Презентации
Има презентации за някои от уроците в папката slides.
Други учебни програми
Нашият екип създава и други учебни програми! Разгледайте:
- AI Agents for Beginners
- MCP for Beginners
- Generative AI for Beginners
- Generative AI for Beginners .NET
- Generative AI with JavaScript
- Generative AI with Java
- AI for Beginners
- Data Science for Beginners
- ML for Beginners
- Cybersecurity for Beginners
- Web Dev for Beginners
- IoT for Beginners
- XR Development for Beginners
- Mastering GitHub Copilot for Agentic use
- Mastering GitHub Copilot for C#/.NET Developers
- Choose Your Own Copilot Adventure
Атрибуции на изображения
Можете да намерите всички атрибуции за изображенията, използвани в тази учебна програма, където е необходимо, в Attributions.
Отказ от отговорност:
Този документ е преведен с помощта на AI услуга за превод Co-op Translator. Въпреки че се стремим към точност, моля, имайте предвид, че автоматизираните преводи може да съдържат грешки или неточности. Оригиналният документ на неговия роден език трябва да се счита за авторитетен източник. За критична информация се препоръчва професионален човешки превод. Ние не носим отговорност за недоразумения или погрешни интерпретации, произтичащи от използването на този превод.