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如果您在构建 AI 应用时遇到困难或有任何疑问，欢迎加入我们。与其他学习者和经验丰富的开发人员一起讨论 MCP，这是一个互助社区，鼓励提问，知识共享。

如果您有产品反馈或在构建过程中遇到错误，请访问：

按照以下步骤开始使用这些资源：

1. Fork 仓库：点击
2. 克隆仓库： git clone https://github.com/microsoft/IoT-For-Beginners.git
3. 加入 Microsoft Foundry Discord，结识专家和同行开发者

🌐 多语言支持

通过 GitHub Action 实现（自动化且始终保持最新）

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更倾向于本地克隆？

本仓库包含 50 多种语言的翻译，这会显著增加下载大小。若要克隆时不包含翻译内容，请使用稀疏检出：

Bash / macOS / Linux：

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'

CMD（Windows）：

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"

这样您就能获得完成课程所需的全部内容，且下载速度会快得多。

IoT for Beginners - 课程大纲

微软 Azure 云倡导者团队荣幸地推出一门为期 12 周、包含 24 节课的物联网基础知识课程。每节课都配有课前和课后测验、完成课程的书面指导、解决方案、作业等内容。我们采用基于项目的教学法，让你在实践中学习，这是一种已被证实能让新技能“扎根”的有效方法。

这些项目涵盖了食物从农场到餐桌的整个旅程。包括农业、物流、制造、零售和消费领域——这些都是物联网设备的热门行业应用领域。

草图由 Nitya Narasimhan 绘制。点击图片可查看大图。

衷心感谢我们的作者 Jen Fox、Jen Looper、Jim Bennett，以及我们的草图艺术家 Nitya Narasimhan。

同时也要感谢我们的 Microsoft Learn 学生大使 团队，他们对本课程大纲进行了审阅和翻译——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。

来认识一下我们的团队！

动图由 Mohit Jaisal 制作

🎥 点击上方图片观看关于本项目的视频！

老师们，我们提供了一些使用本课程大纲的建议。如果你想创建自己的课程，我们还提供了课程模板。

学生们，要独立使用本课程大纲，请 Fork 整个仓库并自行完成练习。从课前测验开始，然后阅读课程内容并完成其余活动。尝试通过理解课程内容来创建项目，而不是直接复制解决方案代码；不过，每个面向项目的课程的 /solutions 文件夹中都提供了这些代码。另一个建议是与朋友组成学习小组，一起学习这些内容。如需进一步学习，我们推荐 Microsoft Learn。

有关本课程的视频概述，请观看以下视频：

🎥 点击上方图片观看关于本项目的视频！

教学理念

在构建本课程时，我们遵循了两大教学原则：确保课程以项目为基础，并包含频繁的测验。学完本系列课程后，学生将能够搭建植物监测与浇水系统、车辆追踪器、用于食品追踪和检测的智能工厂装置，以及语音控制的烹饪计时器，同时还将掌握物联网的基础知识，包括如何编写设备代码、连接云平台、分析遥测数据以及在边缘设备上运行AI。

通过将内容与项目紧密结合，学习过程对学生而言会更具吸引力，同时也能增强对概念的记忆。

此外，课前的低风险小测验能帮助学生明确学习目标，而课后的第二次测验则能进一步巩固所学知识。本课程设计灵活且有趣，学生可以选择全部学习或部分学习。项目难度由浅入深，在12周的学习周期内逐步增加复杂度。

每个项目都基于学生和爱好者可获取的真实硬件。每个项目都会深入探讨特定的项目领域，并提供相关的背景知识。要成为一名成功的开发者，理解你所解决问题的领域至关重要。提供这些背景知识能让学生在实际问题的背景下思考他们的物联网解决方案和所学知识，而这些实际问题可能正是他们作为物联网开发者需要解决的。学生不仅能了解自己所构建解决方案的“原因”，还能更好地理解最终用户的需求。

硬件

根据个人偏好、编程语言知识或偏好、学习目标以及硬件可获得性，我们为项目提供了两种物联网硬件选择。对于那些无法获取硬件，或希望在购买前深入了解的用户，我们还提供了“虚拟硬件”版本。你可以在硬件页面上了解更多信息并找到“购物清单”，其中包括从我们的合作伙伴Seeed Studio购买完整套件的链接。

💁 请查阅我们的行为准则、贡献指南和翻译指南。我们欢迎你的建设性反馈！

🔧 遇到问题？查看我们的故障排除指南，获取常见问题的解决方案。

每节课包含：

• 思维导图
• 可选的补充视频
• 课前热身测验
• 书面课程内容
• 对于项目实践课，提供构建项目的分步指南
• 知识检查
• 挑战任务
• 补充阅读材料
• 作业
• 课后测验

关于测验的说明：所有测验都包含在 quiz-app 文件夹中，共 48 个测验，每个测验有 3 个问题。它们从课程内部链接，但测验应用程序可以在本地运行或部署到 Azure；请按照 quiz-app 文件夹中的说明操作。这些测验正在逐步进行本地化。

课程

序号	项目名称	教授概念	学习目标	相关课程
01	Getting started	IoT 简介	了解 IoT 的基本原理以及 IoT 解决方案的基本构建块，如传感器和云服务，同时设置你的第一个 IoT 设备	Introduction to IoT
02	Getting started	IoT 深入探究	深入了解 IoT 系统的组件，以及微控制器和单板计算机	A deeper dive into IoT
03	Getting started	通过传感器和执行器与物理世界交互	了解用于从物理世界收集数据的传感器，以及用于发送反馈的执行器，同时构建一个小夜灯	Interact with the physical world with sensors and actuators
04	Getting started	将设备连接到互联网	了解如何将 IoT 设备连接到互联网以发送和接收消息，方法是将你的小夜灯连接到 MQTT 代理	Connect your device to the Internet
05	Farm	预测植物生长	学习如何使用 IoT 设备捕获的温度数据来预测植物生长	Predict plant growth
06	Farm	检测土壤湿度	学习如何检测土壤湿度并校准土壤湿度传感器	Detect soil moisture
07	Farm	植物自动浇水	学习如何使用继电器和 MQTT 实现自动浇水和定时浇水	Automated plant watering
08	Farm	将植物迁移到云端	了解云以及云托管的 IoT 服务，以及如何将你的植物连接到这些服务，而不是公共 MQTT 代理	Migrate your plant to the cloud
09	Farm	将应用程序逻辑迁移到云端	了解如何在云端编写响应 IoT 消息的应用程序逻辑	Migrate your application logic to the cloud
10	Farm	确保植物安全	了解 IoT 的安全性以及如何使用密钥和证书来保护你的植物	Keep your plant secure
11	Transport	位置跟踪	了解 IoT 设备的 GPS 位置跟踪	Location tracking
12	Transport	存储位置数据	学习如何存储 IoT 数据，以便日后进行可视化或分析	Store location data
13	Transport	可视化位置数据	了解如何在地图上可视化位置数据，以及地图如何将真实的 3D 世界表示为 2D 维度	Visualize location data
14	Transport	地理围栏	了解地理围栏，以及如何使用它们在供应链中的车辆接近目的地时发出警报	Geofences
15	Manufacturing	训练水果质量检测器	了解如何在云端训练图像分类器以检测水果质量	Train a fruit quality detector
16	Manufacturing	从 IoT 设备检查水果质量	了解如何从 IoT 设备使用水果质量检测器	Check fruit quality from an IoT device
17	Manufacturing	在边缘运行水果检测器	了解如何在边缘的 IoT 设备上运行水果检测器	Run your fruit detector on the edge
18	Manufacturing	通过传感器触发水果质量检测	了解如何通过传感器触发水果质量检测	Trigger fruit quality detection from a sensor
19	Retail	训练库存检测器	学习如何使用目标检测来训练库存检测器，以统计商店中的库存	Train a stock detector
20	Retail	从 IoT 设备检查库存	学习如何使用目标检测模型从 IoT 设备检查库存	Check stock from an IoT device
21	Consumer	通过 IoT 设备识别语音	学习如何从 IoT 设备识别语音以构建智能计时器	Recognize speech with an IoT device
22	Consumer	理解语言	学习如何理解对 IoT 设备说出的句子	Understand language
23	Consumer	设置计时器并提供语音反馈	学习如何在 IoT 设备上设置计时器，并在设置计时器和计时器结束时提供语音反馈	Set a timer and provide spoken feedback
24	Consumer	支持多种语言	学习如何支持多种语言，包括输入的语音和智能计时器的响应	Support multiple languages

离线访问

你可以使用 Docsify 离线运行本文档。Fork 此仓库，在本地计算机上安装 Docsify，然后在该仓库的根文件夹中输入 docsify serve。网站将在本地主机的 3000 端口上提供服务：localhost:3000。

测验

感谢社区提供的互动测验，它可以测试你对每章内容的掌握程度。你可以在此处测试自己的知识。

PDF

如果需要，你可以生成此内容的 PDF 以进行离线访问。为此，请确保已安装 npm，并在该仓库的根文件夹中运行以下命令：

npm i
npm run convert

幻灯片

slides 文件夹中包含部分课程的幻灯片。

其他课程

我们团队还制作了其他课程！欢迎查看：

LangChain

Azure / Edge / MCP / Agents

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生成式 AI 系列

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核心学习

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Copilot 系列

图片归属说明

本课程中使用的所有图片的归属信息（如需要）均可在 Attributions 中找到。