IoT For Beginners
1.0.0
Advokat Azure Cloud di Microsoft dengan senang hati menawarkan kurikulum 12 minggu dengan 24 pelajaran tentang dasar-dasar IoT. Setiap pelajaran mencakup kuis sebelum dan sesudah pelajaran, instruksi tertulis untuk menyelesaikan pelajaran, solusi, tugas, dan banyak lagi. Pedagogi berbasis proyek kami memungkinkan Anda belajar sambil membangun, sebuah cara yang terbukti agar keterampilan baru dapat 'menempel'.
Proyek-proyek tersebut mencakup perjalanan makanan dari pertanian ke meja makan. Hal ini mencakup pertanian, logistik, manufaktur, ritel, dan konsumen – semua area industri populer untuk perangkat IoT.
Catatan Sketsa oleh Nitya Narasimhan. Klik gambar untuk versi yang lebih besar.
Terima kasih yang sebesar-besarnya kepada penulis kami Jen Fox, Jen Looper, Jim Bennett, dan seniman sketsa kami Nitya Narasimhan.
Terima kasih juga kepada tim Duta Mahasiswa Microsoft Learn kami yang telah meninjau dan menerjemahkan kurikulum ini - 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, dan Zina Kamel.
Temui tim!
Gif oleh Mohit Jaisal
? Klik gambar di atas untuk melihat video tentang proyek ini!
Guru , kami telah menyertakan beberapa saran tentang cara menggunakan kurikulum ini. Jika Anda ingin membuat pelajaran Anda sendiri, kami juga telah menyertakan template pelajaran.
Siswa , untuk menggunakan kurikulum ini sendiri, potong seluruh repo dan selesaikan latihan Anda sendiri, dimulai dengan kuis pra-perkuliahan, kemudian membaca ceramah dan menyelesaikan aktivitas lainnya. Cobalah untuk membuat proyek dengan memahami pelajaran daripada menyalin kode solusi; namun kode tersebut tersedia di folder /solutions di setiap pelajaran berorientasi proyek. Ide lainnya adalah membentuk kelompok belajar dengan teman-teman dan mempelajari materi bersama-sama. Untuk studi lebih lanjut, kami merekomendasikan Microsoft Learn.
Untuk ikhtisar video kursus ini, lihat video ini:
? Klik gambar di atas untuk melihat video tentang proyek ini!
Kami telah memilih dua prinsip pedagogi saat membangun kurikulum ini: memastikan bahwa kurikulum ini berbasis proyek dan mencakup kuis yang sering dilakukan. Pada akhir seri ini, siswa akan membangun sistem pemantauan dan penyiraman tanaman, pelacak kendaraan, pengaturan pabrik cerdas untuk melacak dan memeriksa makanan, dan pengatur waktu memasak yang dikontrol suara, dan akan mempelajari dasar-dasar Internet. Hal-hal tersebut termasuk cara menulis kode perangkat, terhubung ke cloud, menganalisis telemetri, dan menjalankan AI di edge.
Dengan memastikan bahwa konten selaras dengan proyek, proses menjadi lebih menarik bagi siswa dan retensi konsep akan ditingkatkan.
Selain itu, kuis berisiko rendah sebelum kelas menetapkan niat siswa untuk mempelajari suatu topik, sedangkan kuis kedua setelah kelas memastikan retensi lebih lanjut. Kurikulum ini dirancang fleksibel dan menyenangkan serta dapat diambil secara keseluruhan atau sebagian. Proyek-proyek tersebut dimulai dari skala kecil dan menjadi semakin kompleks pada akhir siklus 12 minggu.
Setiap proyek didasarkan pada perangkat keras dunia nyata yang tersedia untuk pelajar dan penghobi. Setiap proyek melihat ke dalam domain proyek tertentu, memberikan latar belakang pengetahuan yang relevan. Untuk menjadi pengembang yang sukses, memahami domain tempat Anda memecahkan masalah akan terbantu, dengan memberikan latar belakang pengetahuan yang memungkinkan siswa memikirkan solusi dan pembelajaran IoT mereka dalam konteks masalah dunia nyata yang mungkin diminta untuk mereka selesaikan. sebagai pengembang IoT. Siswa mempelajari 'mengapa' dari solusi yang mereka bangun, dan mendapatkan apresiasi dari pengguna akhir.
Kami memiliki dua pilihan perangkat keras IoT yang akan digunakan untuk proyek tergantung pada preferensi pribadi, pengetahuan atau preferensi bahasa pemrograman, tujuan pembelajaran, dan ketersediaan. Kami juga menyediakan versi 'perangkat keras virtual' bagi mereka yang tidak memiliki akses ke perangkat keras, atau ingin mempelajari lebih lanjut sebelum melakukan pembelian. Anda dapat membaca lebih lanjut dan menemukan 'daftar belanja' di halaman perangkat keras, termasuk link untuk membeli kit lengkap dari teman kami di Seeed Studio.
? Temukan pedoman Kode Etik, Kontribusi, dan Penerjemahan kami. Kami menyambut masukan konstruktif Anda!
Catatan tentang kuis : Semua kuis terdapat dalam folder aplikasi kuis, dengan total 48 kuis yang masing-masing terdiri dari tiga pertanyaan. Mereka ditautkan dari dalam pelajaran tetapi aplikasi kuis dapat dijalankan secara lokal atau disebarkan ke Azure; ikuti instruksi di folder
quiz-app. Mereka secara bertahap dilokalisasi.
| Nama Proyek | Konsep yang Diajarkan | Tujuan pembelajaran | Pelajaran Tertaut | |
|---|---|---|---|---|
| 01 | Memulai | Pengantar IoT | Pelajari prinsip dasar IoT dan elemen dasar solusi IoT seperti sensor dan layanan cloud saat Anda menyiapkan perangkat IoT pertama Anda | Pengantar IoT |
| 02 | Memulai | Menyelami lebih dalam tentang IoT | Pelajari lebih lanjut tentang komponen sistem IoT, serta mikrokontroler dan komputer papan tunggal | Menyelami lebih dalam tentang IoT |
| 03 | Memulai | Berinteraksi dengan dunia fisik dengan sensor dan aktuator | Pelajari tentang sensor untuk mengumpulkan data dari dunia fisik, dan aktuator untuk mengirimkan umpan balik, saat Anda membuat lampu malam | Berinteraksi dengan dunia fisik dengan sensor dan aktuator |
| 04 | Memulai | Hubungkan perangkat Anda ke Internet | Pelajari tentang cara menyambungkan perangkat IoT ke Internet untuk mengirim dan menerima pesan dengan menyambungkan lampu malam Anda ke broker MQTT | Hubungkan perangkat Anda ke Internet |
| 05 | Peternakan | Memprediksi pertumbuhan tanaman | Pelajari cara memprediksi pertumbuhan tanaman menggunakan data suhu yang ditangkap oleh perangkat IoT | Memprediksi pertumbuhan tanaman |
| 06 | Peternakan | Mendeteksi kelembaban tanah | Pelajari cara mendeteksi kelembapan tanah dan mengkalibrasi sensor kelembapan tanah | Mendeteksi kelembaban tanah |
| 07 | Peternakan | Penyiraman tanaman otomatis | Pelajari cara mengotomatiskan dan mengatur waktu penyiraman menggunakan relai dan MQTT | Penyiraman tanaman otomatis |
| 08 | Peternakan | Migrasikan pabrik Anda ke cloud | Pelajari tentang cloud dan layanan IoT yang dihosting di cloud dan cara menghubungkan pabrik Anda ke salah satu layanan ini, bukan ke broker MQTT publik | Migrasikan pabrik Anda ke cloud |
| 09 | Peternakan | Migrasikan logika aplikasi Anda ke cloud | Pelajari tentang bagaimana Anda dapat menulis logika aplikasi di cloud yang merespons pesan IoT | Migrasikan logika aplikasi Anda ke cloud |
| 10 | Peternakan | Jaga keamanan tanaman Anda | Pelajari tentang keamanan dengan IoT dan cara menjaga keamanan pabrik Anda dengan kunci dan sertifikat | Jaga keamanan tanaman Anda |
| 11 | Mengangkut | Pelacakan lokasi | Pelajari tentang pelacakan lokasi GPS untuk perangkat IoT | Pelacakan lokasi |
| 12 | Mengangkut | Menyimpan data lokasi | Pelajari cara menyimpan data IoT untuk divisualisasikan atau dianalisis nanti | Menyimpan data lokasi |
| 13 | Mengangkut | Visualisasikan data lokasi | Pelajari tentang memvisualisasikan data lokasi pada peta, dan bagaimana peta mewakili dunia 3d nyata dalam 2 dimensi | Visualisasikan data lokasi |
| 14 | Mengangkut | Pembatasan wilayah | Pelajari tentang pembatasan wilayah, dan bagaimana pembatasan wilayah dapat digunakan untuk memperingatkan ketika kendaraan dalam rantai pasokan sudah dekat dengan tujuannya | Pembatasan wilayah |
| 15 | Manufaktur | Latih pendeteksi kualitas buah | Pelajari tentang melatih pengklasifikasi gambar di cloud untuk mendeteksi kualitas buah | Latih pendeteksi kualitas buah |
| 16 | Manufaktur | Periksa kualitas buah dari perangkat IoT | Pelajari tentang penggunaan pendeteksi kualitas buah dari perangkat IoT | Periksa kualitas buah dari perangkat IoT |
| 17 | Manufaktur | Jalankan detektor buah Anda di tepinya | Pelajari tentang menjalankan pendeteksi buah Anda pada perangkat IoT di edge | Jalankan detektor buah Anda di tepinya |
| 18 | Manufaktur | Memicu deteksi kualitas buah dari sensor | Pelajari cara memicu deteksi kualitas buah dari sensor | Memicu deteksi kualitas buah dari sensor |
| 19 | Pengecer | Latih detektor stok | Pelajari cara menggunakan deteksi objek untuk melatih pendeteksi stok guna menghitung stok di toko | Latih detektor stok |
| 20 | Pengecer | Periksa stok dari perangkat IoT | Pelajari cara memeriksa stok dari perangkat IoT menggunakan model deteksi objek | Periksa stok dari perangkat IoT |
| 21 | Konsumen | Kenali ucapan dengan perangkat IoT | Pelajari cara mengenali ucapan dari perangkat IoT untuk membuat pengatur waktu cerdas | Kenali ucapan dengan perangkat IoT |
| 22 | Konsumen | Memahami bahasa | Pelajari cara memahami kalimat yang diucapkan ke perangkat IoT | Memahami bahasa |
| 23 | Konsumen | Atur pengatur waktu dan berikan umpan balik lisan | Pelajari cara menyetel pengatur waktu pada perangkat IoT dan memberikan umpan balik lisan tentang kapan pengatur waktu disetel dan kapan pengatur waktu selesai | Atur pengatur waktu dan berikan umpan balik lisan |
| 24 | Konsumen | Mendukung banyak bahasa | Pelajari cara mendukung berbagai bahasa, baik bahasa lisan maupun respons dari pengatur waktu cerdas Anda | Mendukung banyak bahasa |
Anda dapat menjalankan dokumentasi ini secara offline dengan menggunakan Docsify. Garpu repo ini, instal Docsify di mesin lokal Anda, lalu di folder root repo ini, ketik docsify serve . Situs web akan disajikan pada port 3000 di localhost Anda: localhost:3000 .
Anda dapat membuat PDF dari konten ini untuk akses offline jika diperlukan. Untuk melakukannya, pastikan Anda telah menginstal npm dan jalankan perintah berikut di folder root repo ini:
npm i
npm run convertTerdapat slide deck untuk beberapa pelajaran di folder slide.
Apakah Anda ingin menyumbangkan terjemahannya? Silakan baca pedoman terjemahan kami dan tambahkan masukan ke salah satu masalah terjemahan. Jika Anda ingin menerjemahkan ke bahasa baru, harap ajukan masalah baru untuk pelacakan.
Tim kami menghasilkan kurikulum lain! Memeriksa:
Anda dapat menemukan semua atribusi untuk gambar yang digunakan dalam kurikulum ini jika diperlukan di Atribusi.
