IoT For Beginners
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Microsoft 的 Azure 雲端倡議者很高興提供為期 12 週、24 課程的課程，全部涉及物聯網基礎知識。每節課都包括課前和課後測驗、完成課程的書面說明、解決方案、作業等。我們基於專案的教學法允許您在構建的同時學習，這是一種「堅持」新技能的行之有效的方法。
這些項目涵蓋了食物從農場到餐桌的整個過程。這包括農業、物流、製造、零售和消費——所有物聯網設備的熱門行業領域。
Nitya Narasimhan 的草圖筆記。按一下圖像以查看更大的版本。
衷心感謝我們的作者 Jen Fox、Jen Looper、Jim Bennett 和我們的素描藝術家 Nitya Narasimhan。
也要感謝我們的 Microsoft Learn 學生大使團隊一直在審閱和翻譯本課程 - 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 和Zina Kamel。
認識團隊！
Mohit Jaisal的 Gif
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老師們，我們已經提供了一些關於如何使用本課程的建議。如果您想建立自己的課程，我們還提供了一個課程範本。
學生們，要自己使用本課程，請分叉整個儲存庫並自行完成練習，從講前測驗開始，然後閱讀講座並完成其餘的活動。嘗試透過理解課程來創建項目，而不是複製解決方案代碼；但是，該程式碼可以在每個專案導向的課程的 /solutions 資料夾中找到。另一個想法是與朋友組成學習小組並一起學習內容。如需進一步學習，我們推薦 Microsoft Learn。
有關本課程的影片概述，請觀看此影片：
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我們在建立本課程時選擇了兩個教學原則：確保它是基於專案並包含頻繁的測驗。在本系列結束時，學生將建立一個植物監控和澆水系統、一個車輛追蹤器、一個用於追蹤和檢查食物的智慧工廠設置以及一個語音控制烹飪計時器，並將學習物聯網的基礎知識包括如何編寫設備程式碼、連接到雲端、分析遙測以及在邊緣運行人工智慧。
透過確保內容與專案保持一致，整個過程對學生來說更具吸引力，概念的保留也將得到加強。
此外，課前的低風險測驗可以確定學生學習某個主題的意圖，而課後的第二次測驗則可以確保進一步保留。課程設計靈活、有趣，可以全部或部分學習。這些專案從小規模開始，到 12 週週期結束時變得越來越複雜。
每個項目都基於學生和愛好者可以使用的真實硬體。每個項目都會研究特定的項目領域，提供相關的背景知識。要成為一名成功的開發人員，它有助於了解您正在解決問題的領域，提供這些背景知識可以讓學生在他們可能需要解決的現實世界問題的背景下思考他們的物聯網解決方案和學習內容作為物聯網開發人員。學生了解他們正在建立的解決方案的“原因”，並得到最終用戶的讚賞。
根據個人喜好、程式語言知識或偏好、學習目標和可用性，我們有兩種用於專案的物聯網硬體選擇。我們還為那些無法存取硬體或希望在購買前了解更多資訊的人提供了「虛擬硬體」版本。您可以閱讀更多資訊並在硬體頁面上找到“購物清單”，其中包括從 Seeed Studio 的朋友那裡購買完整套件的連結。
？尋找我們的行為準則、貢獻和翻譯指南。我們歡迎您提出建設性的回饋意見！
關於測驗的說明：所有測驗都包含在 quiz-app 資料夾中，總共 48 個測驗，每個測驗包含三個問題。它們在課程中鏈接，但測驗應用程式可以在本地運行或部署到 Azure；請按照
quiz-app資料夾中的說明進行操作。它們正在逐漸本地化。
| 項目名稱 | 教授的概念 | 學習目標 | 連結課程 | |
|---|---|---|---|---|
| 01 | 入門 | 物聯網簡介 | 在設定您的第一個物聯網設備時，請了解物聯網的基本原理以及物聯網解決方案的基本建置模組，例如感測器和雲端服務 | 物聯網簡介 |
| 02 | 入門 | 更深入了解物聯網 | 了解有關物聯網系統組件以及微控制器和單板計算機的更多信息 | 更深入了解物聯網 |
| 03 | 入門 | 透過感測器和執行器與物理世界交互 | 了解感測器從物理世界收集數據，以及執行器發送回饋，同時建立夜燈 | 透過感測器和執行器與物理世界交互 |
| 04 | 入門 | 將您的裝置連接到互聯網 | 了解如何透過將夜燈連接到 MQTT 代理來將 IoT 裝置連接到 Internet 以傳送和接收訊息 | 將您的裝置連接到互聯網 |
| 05 | 農場 | 預測植物生長 | 了解如何使用物聯網設備捕獲的溫度數據來預測植物生長 | 預測植物生長 |
| 06 | 農場 | 檢測土壤濕度 | 了解如何偵測土壤濕度並校準土壤濕度感測器 | 檢測土壤濕度 |
| 07 | 農場 | 自動化植物澆水 | 了解如何使用繼電器和 MQTT 實現自動化澆水和定時澆水 | 自動化植物澆水 |
| 08 | 農場 | 將您的工廠遷移到雲端 | 了解雲端和雲端託管 IoT 服務以及如何將您的工廠連接到其中一項服務而不是公共 MQTT 代理 | 將您的工廠遷移到雲端 |
| 09 | 農場 | 將您的應用程式邏輯遷移到雲端 | 了解如何在雲端中編寫回應 IoT 訊息的應用程式邏輯 | 將您的應用程式邏輯遷移到雲端 |
| 10 | 農場 | 確保您的工廠安全 | 了解物聯網的安全性以及如何使用金鑰和憑證確保工廠安全 | 確保您的工廠安全 |
| 11 | 運輸 | 位置追蹤 | 了解 IoT 裝置的 GPS 位置追蹤 | 位置追蹤 |
| 12 | 運輸 | 儲存位置數據 | 了解如何儲存 IoT 資料以便稍後視覺化或分析 | 儲存位置數據 |
| 13 | 運輸 | 可視化位置數據 | 了解如何在地圖上視覺化位置數據，以及地圖如何以二維方式表示真實的 3D 世界 | 可視化位置數據 |
| 14 | 運輸 | 地理圍欄 | 了解地理圍欄，以及如何使用它們在供應鏈中的車輛接近目的地時發出警報 | 地理圍欄 |
| 15 | 製造業 | 培訓水果品質檢測儀 | 了解如何在雲中訓練影像分類器來檢測水果質量 | 培訓水果品質檢測儀 |
| 16 | 製造業 | 透過物聯網設備檢查水果質量 | 了解如何透過物聯網設備使用水果品質檢測器 | 透過物聯網設備檢查水果質量 |
| 17 號 | 製造業 | 在邊緣運行水果探測器 | 了解如何在邊緣 IoT 設備上運行水果偵測器 | 在邊緣運行水果探測器 |
| 18 | 製造業 | 透過感測器觸發水果品質檢測 | 了解如何透過感測器觸發水果品質檢測 | 透過感測器觸發水果品質檢測 |
| 19 | 零售 | 訓練庫存探測器 | 了解如何使用物件偵測來訓練庫存偵測器來盤點商店中的庫存 | 訓練庫存探測器 |
| 20 | 零售 | 從物聯網設備檢查庫存 | 了解如何使用物件偵測模型從 IoT 設備檢查庫存 | 從物聯網設備檢查庫存 |
| 21 | 消費者 | 使用 IoT 設備辨識語音 | 了解如何識別物聯網設備的語音以建立智慧計時器 | 使用 IoT 設備辨識語音 |
| 22 | 消費者 | 理解語言 | 了解如何理解物聯網設備所說的句子 | 理解語言 |
| 23 | 消費者 | 設定計時器並提供口頭回饋 | 了解如何在 IoT 裝置上設定計時器，並就計時器設定時間和完成時間提供語音回饋 | 設定計時器並提供口頭回饋 |
| 24 | 消費者 | 支援多種語言 | 了解如何支援多種語言，包括語音和智慧型計時器的回應 | 支援多種語言 |
您可以使用 Docsify 離線執行此文件。分叉此儲存庫，在本機電腦上安裝 Docsify，然後在此儲存庫的根資料夾中鍵入docsify serve 。網站將在您的本地主機上的連接埠 3000 上提供服務： localhost:3000 。
如果需要，您可以產生此內容的 PDF 以便離線存取。為此，請確保已安裝 npm 並在此儲存庫的根資料夾中執行以下命令：
npm i
npm run convert幻燈片資料夾中有一些課程的幻燈片。
您願意貢獻翻譯嗎？請閱讀我們的翻譯指南並為其中一個翻譯問題新增意見。如果您想翻譯成新語言，請提出新問題以進行追蹤。
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