27 KiB

Raw Blame History

Pridružite se skupnosti Azure AI Foundry

Sledite tem korakom, da začnete uporabljati te vire:

Forkajte repozitorij: Kliknite
Klonirajte repozitorij: git clone https://github.com/microsoft/IoT-For-Beginners.git
Pridružite se Azure AI Foundry Discordu in spoznajte strokovnjake ter druge razvijalce

🌐 Podpora za več jezikov

Podprto prek GitHub Action (samodejno in vedno posodobljeno)

IoT za začetnike - učni načrt

Azure Cloud Advocates pri Microsoftu z veseljem ponujajo 12-tedenski učni načrt s 24 lekcijami o osnovah IoT. Vsaka lekcija vključuje kvize pred in po lekciji, pisna navodila za dokončanje lekcije, rešitev, nalogo in še več. Naša projektno usmerjena pedagogika vam omogoča učenje skozi gradnjo, kar je dokazano učinkovit način za pridobivanje novih veščin.

Projekti pokrivajo pot hrane od kmetije do mize. To vključuje kmetijstvo, logistiko, proizvodnjo, maloprodajo in potrošnike - vse priljubljena področja industrije za IoT naprave.

Sketchnote avtorja Nitya Narasimhan. Kliknite na sliko za večjo različico.

Iskrena zahvala našim avtorjem Jen Fox, Jen Looper, Jim Bennett, in našemu umetniku sketchnote Nitya Narasimhan.

Hvala tudi naši ekipi Microsoft Learn Student Ambassadors, ki so pregledovali in prevajali ta učni načrt - 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, in Zina Kamel.

Spoznajte ekipo!

Gif avtorja Mohit Jaisal

🎥 Kliknite na zgornjo sliko za video o projektu!

Učitelji, vključili smo nekaj predlogov o tem, kako uporabiti ta učni načrt. Če želite ustvariti svoje lekcije, smo vključili tudi predlogo lekcije.

Študenti, za samostojno uporabo tega učnega načrta, forkajte celoten repozitorij in samostojno dokončajte vaje, začenši s kvizom pred predavanjem, nato preberite predavanje in dokončajte preostale aktivnosti. Poskusite ustvariti projekte z razumevanjem lekcij, namesto da bi kopirali kodo rešitve; vendar je ta koda na voljo v mapah /solutions v vsaki projektno usmerjeni lekciji. Druga ideja bi bila, da oblikujete študijsko skupino s prijatelji in skupaj preučite vsebino. Za nadaljnje študije priporočamo Microsoft Learn.

Za video pregled tega tečaja si oglejte ta video:

🎥 Kliknite na zgornjo sliko za video o projektu!

Pedagogika

Pri oblikovanju tega učnega načrta smo se odločili za dve pedagoški načeli: zagotoviti, da je projektno usmerjen in da vključuje pogoste kvize. Do konca te serije bodo študenti zgradili sistem za spremljanje in zalivanje rastlin, sledilnik vozil, pametno tovarniško nastavitev za spremljanje in preverjanje hrane ter glasovno nadzorovan kuhinjski časovnik, ter se naučili osnov interneta stvari, vključno s pisanjem kode za naprave, povezovanjem v oblak, analizo telemetrije in izvajanjem AI na robu.

Z zagotavljanjem, da se vsebina ujema s projekti, je proces za študente bolj privlačen, koncepti pa se bolje ohranijo.

Poleg tega kviz z nizkim tveganjem pred predavanjem usmeri pozornost študenta na učenje teme, medtem ko drugi kviz po predavanju zagotavlja nadaljnjo ohranitev. Ta učni načrt je bil zasnovan tako, da je prilagodljiv in zabaven ter ga je mogoče vzeti v celoti ali delno. Projekti se začnejo majhni in postajajo vse bolj zapleteni do konca 12-tedenskega cikla.

Vsak projekt temelji na resnični strojni opremi, ki je na voljo študentom in ljubiteljem. Vsak projekt se osredotoča na specifično področje projekta, zagotavlja ustrezno osnovno znanje. Da bi bil uspešen razvijalec, pomaga razumeti področje, v katerem rešujete težave, zagotavljanje tega osnovnega znanja pa omogoča študentom razmišljanje o svojih IoT rešitvah in učenju v kontekstu vrste resničnih težav, ki bi jih lahko morali rešiti kot IoT razvijalec. Študenti se naučijo 'zakaj' rešitev, ki jih gradijo, in pridobijo spoštovanje do končnega uporabnika.

Strojna oprema

Za projekte imamo dve izbiri IoT strojne opreme, odvisno od osebnih preferenc, znanja ali preferenc programskega jezika, učnih ciljev in razpoložljivosti. Zagotovili smo tudi različico 'virtualne strojne opreme' za tiste, ki nimajo dostopa do strojne opreme ali želijo izvedeti več, preden se odločijo za nakup. Več lahko preberete in najdete 'nakupovalni seznam' na strani o strojni opremi, vključno s povezavami za nakup celotnih kompletov od naših prijateljev pri Seeed Studio.

💁 Poiščite naš Kodeks ravnanja, Prispevanje, in Smernice za prevajanje. Veseli bomo vaših konstruktivnih povratnih informacij!

Vsaka lekcija vključuje:

sketchnote
neobvezni dopolnilni video
kviz za ogrevanje pred lekcijo
pisna lekcija
za projektno usmerjene lekcije, vodniki korak za korakom, kako zgraditi projekt
preverjanje znanja
izziv
dopolnilno branje
naloga
kviz po lekciji

Opomba o kvizih: Vsi kvizi so vsebovani v mapi quiz-app, skupaj 48 kvizov s po tremi vprašanji. Povezani so znotraj lekcij, vendar se aplikacija za kvize lahko zažene lokalno ali namesti na Azure; sledite navodilom v mapi quiz-app. Postopoma se lokalizirajo.

Lekcije

	Ime projekta	Naučeni koncepti	Cilji učenja	Povezana lekcija
01	Začetek	Uvod v IoT	Naučite se osnovnih načel IoT in osnovnih gradnikov IoT rešitev, kot so senzorji in storitve v oblaku, medtem ko nastavljate svojo prvo IoT napravo	Uvod v IoT
02	Začetek	Globlji vpogled v IoT	Naučite se več o komponentah IoT sistema, kot tudi o mikrokrmilnikih in enokartičnih računalnikih	Globlji vpogled v IoT
03	Začetek	Interakcija s fizičnim svetom s senzorji in aktuatorji	Naučite se o senzorjih za zbiranje podatkov iz fizičnega sveta in aktuatorjih za pošiljanje povratnih informacij, medtem ko izdelujete nočno lučko	Interakcija s fizičnim svetom s senzorji in aktuatorji
04	Začetek	Povežite svojo napravo z internetom	Naučite se, kako povezati IoT napravo z internetom za pošiljanje in prejemanje sporočil, tako da povežete svojo nočno lučko z MQTT strežnikom	Povežite svojo napravo z internetom
05	Kmetijstvo	Napovedovanje rasti rastlin	Naučite se, kako napovedati rast rastlin z uporabo podatkov o temperaturi, ki jih zajame IoT naprava	Napovedovanje rasti rastlin
06	Kmetijstvo	Zaznavanje vlage v tleh	Naučite se, kako zaznati vlago v tleh in kalibrirati senzor za vlago v tleh	Zaznavanje vlage v tleh
07	Kmetijstvo	Samodejno zalivanje rastlin	Naučite se, kako avtomatizirati in časovno določiti zalivanje z uporabo releja in MQTT	Samodejno zalivanje rastlin
08	Kmetijstvo	Migracija vaše rastline v oblak	Naučite se o oblaku in storitvah IoT, ki gostujejo v oblaku, ter kako povezati svojo rastlino z enim od teh namesto z javnim MQTT strežnikom	Migracija vaše rastline v oblak
09	Kmetijstvo	Migracija logike vaše aplikacije v oblak	Naučite se, kako lahko napišete logiko aplikacije v oblaku, ki se odziva na IoT sporočila	Migracija logike vaše aplikacije v oblak
10	Kmetijstvo	Zavarujte svojo rastlino	Naučite se o varnosti pri IoT in kako zavarovati svojo rastlino s ključi in certifikati	Zavarujte svojo rastlino
11	Transport	Sledenje lokaciji	Naučite se o GPS sledenju lokacije za IoT naprave	Sledenje lokaciji
12	Transport	Shranjevanje podatkov o lokaciji	Naučite se, kako shraniti IoT podatke za kasnejšo vizualizacijo ali analizo	Shranjevanje podatkov o lokaciji
13	Transport	Vizualizacija podatkov o lokaciji	Naučite se o vizualizaciji podatkov o lokaciji na zemljevidu in kako zemljevidi predstavljajo resnični 3D svet v 2 dimenzijah	Vizualizacija podatkov o lokaciji
14	Transport	Geografske ograje	Naučite se o geografskih ograjah in kako jih lahko uporabite za opozarjanje, ko so vozila v dobavni verigi blizu svojega cilja	Geografske ograje
15	Proizvodnja	Usposabljanje detektorja kakovosti sadja	Naučite se, kako usposobiti klasifikator slik v oblaku za zaznavanje kakovosti sadja	Usposabljanje detektorja kakovosti sadja
16	Proizvodnja	Preverjanje kakovosti sadja z IoT napravo	Naučite se, kako uporabiti detektor kakovosti sadja z IoT napravo	Preverjanje kakovosti sadja z IoT napravo
17	Proizvodnja	Zagon detektorja sadja na robu	Naučite se, kako zagnati detektor sadja na IoT napravi na robu	Zagon detektorja sadja na robu
18	Proizvodnja	Sprožitev zaznavanja kakovosti sadja s senzorjem	Naučite se, kako sprožiti zaznavanje kakovosti sadja s senzorjem	Sprožitev zaznavanja kakovosti sadja s senzorjem
19	Maloprodaja	Usposabljanje detektorja zalog	Naučite se, kako uporabiti zaznavanje objektov za usposabljanje detektorja zalog za štetje zalog v trgovini	Usposabljanje detektorja zalog
20	Maloprodaja	Preverjanje zalog z IoT napravo	Naučite se, kako preveriti zaloge z IoT napravo z uporabo modela za zaznavanje objektov	Preverjanje zalog z IoT napravo
21	Potrošnik	Prepoznavanje govora z IoT napravo	Naučite se, kako prepoznati govor z IoT napravo za izdelavo pametnega časovnika	Prepoznavanje govora z IoT napravo
22	Potrošnik	Razumevanje jezika	Naučite se, kako razumeti stavke, izgovorjene IoT napravi	Razumevanje jezika
23	Potrošnik	Nastavitev časovnika in podajanje govorne povratne informacije	Naučite se, kako nastaviti časovnik na IoT napravi in podati govorno povratno informacijo o tem, kdaj je časovnik nastavljen in kdaj se konča	Nastavitev časovnika in podajanje govorne povratne informacije
24	Potrošnik	Podpora več jezikov	Naučite se, kako podpreti več jezikov, tako pri govorjenju kot pri odgovorih vašega pametnega časovnika	Podpora več jezikov

Dostop brez povezave

To dokumentacijo lahko zaženete brez povezave z uporabo Docsify. Forkajte to repozitorij, namestite Docsify na svojo lokalno napravo in nato v korenski mapi tega repozitorija vnesite docsify serve. Spletna stran bo na voljo na portu 3000 na vašem lokalnem strežniku: localhost:3000.

Kviz

Hvala skupnosti za gostovanje interaktivnega kviza, ki preizkuša vaše znanje o vsakem poglavju. Svoje znanje lahko preizkusite tukaj

PDF

Če potrebujete dostop brez povezave, lahko ustvarite PDF te vsebine. Za to poskrbite, da imate nameščen npm in v korenski mapi tega repozitorija zaženite naslednje ukaze:

npm i
npm run convert

Diapozitivi

Za nekatere lekcije so na voljo predstavitve v mapi slides.

Drugi učni načrti

Naša ekipa pripravlja tudi druge učne načrte! Oglejte si:

Azure / Edge / MCP / Agents

Serija Generativna umetna inteligenca

Osnovno učenje

Serija Copilot

Priznanja za slike

Vsa priznanja za slike, uporabljene v tem učnem načrtu, kjer je to potrebno, najdete v Priznanja.

Omejitev odgovornosti:
Ta dokument je bil preveden z uporabo storitve za prevajanje z umetno inteligenco Co-op Translator. Čeprav si prizadevamo za natančnost, vas prosimo, da upoštevate, da lahko avtomatski prevodi vsebujejo napake ali netočnosti. Izvirni dokument v njegovem maternem jeziku naj se šteje za avtoritativni vir. Za ključne informacije priporočamo profesionalni človeški prevod. Ne prevzemamo odgovornosti za morebitne nesporazume ali napačne razlage, ki izhajajo iz uporabe tega prevoda.

27 KiB Raw Blame History