物聯網邊緣設備、感測器及協定簡介

透過邊緣設備、感測器以及智慧城市、工業自動化和機器人領域的實際應用來學習物聯網

從這 2 小時的課程，你會學到

了解物聯網、邊緣運算和邊緣機器學習之間的區別
探索不同類型的輸入輸出設備
識別邊緣設備上的不同引腳類型—電源引腳、類比引腳、數位引腳和脈寬調變 (PWM) 引腳
了解類比數位轉換器 (ADC) 的工作原理
深入了解不同串行協定的工作原理—UART、SPI 和 I2C
深入了解 9 種不同感測器的工作原理和實際應用案例——視覺感測器、濕度感測器、輻射感測器、氣體感測器等
比較和對比 5 種流行的邊緣設備，例如 Arduino Nano 33 BLE Sense、Raspberry Pi 5 等
探索 TinyML 並了解它與邊緣機器學習的區別

要求

無需任何電子/工程方面的先驗知識。你將學習到所有你需要知道的知識。

課程說明

準備好探索令人興奮的物聯網 (IoT) 和邊緣人工智慧 (Edge AI) 世界了嗎？

這門入門級課程將全面介紹物聯網系統，重點介紹邊緣運算、感測器、邊緣設備和 TinyML——這項前沿技術可在低功耗設備上實現機器學習。

無論您是學生、開發者還是技術愛好者，本課程都將為您提供建立現實世界物聯網應用所需的實用技能，這些應用可應用於智慧城市、醫療保健、農業、自動化等領域。

免責聲明：本課程包含人工智慧技術的應用。

您將學到什麼

完成本課程後，您將：

了解物聯網系統架構以及感測器、邊緣設備和通訊協定的作用
學習如何根據用例需求選擇合適的感測器（例如，視覺感測器、氣體感測器、溫度感測器、運動感測器）
探索並比較不同的邊緣設備，例如 Arduino Nano 33 BLE Sense、Nicla Vision、OpenMV Cam H7 Plus、Portenta H7 和 Raspberry Pi 5
了解串行協定如何實現物聯網組件之間的通訊並確保資料傳輸的可靠性

涵蓋實際應用

我們不只是教授理論，而是透過實際應用將其生動展現，包括：

安全監控：利用視覺和運動感測器偵測入侵行為，減少交通違規
醫療保健：透過穿戴式感測器和邊緣機器學習技術監測患者生命徵象、偵測跌倒事件，並實現更聰明的老年護理
農業與水產養殖：利用基於攝影機的邊緣人工智慧實現自動澆水、檢測害蟲或魚類攝食模式
智慧城市：利用視覺感測器優化交通流量、實現收費自動化、監測空氣品質和發布森林火災預警
工業自動化：監控資產性能、預測故障並提高供應鏈效率

您將探索的邊緣設備

Arduino 生態系（Nano 33 BLE、Nicla Vision、Portenta H7）
OpenMV Cam H7 Plus
Raspberry Pi 5

為什麼選擇這門課？

針對 Google 搜尋優化的學習體驗：我們的課程涵蓋了熱門科技關鍵字，助您在求職和專案中脫穎而出。
全面且易於上手：無需任何經驗！透過講解和真實案例，循序漸進地學習。
面向未來的技能：邊緣 AI 和 TinyML 正在快速發展——透過這門基礎課程，搶佔先機。
趣味十足且易於理解：我們採用 AI 生成的音頻，讓課程內容生動有趣，易於理解。

加入我們，踏出成為物聯網創新者的第一步。無論您是想打造智慧型裝置、探索邊緣 AI，還是創造具有影響力的技術解決方案，這門課程都將為您提供所需的工具和信心，幫助您走向成功！

目標受眾

對物聯網、邊緣運算或邊緣機器學習有興趣的畢業生/青年專業人士/創業者
對自動駕駛汽車、無人機或機器人技術有興趣的畢業生/青年專業人士/創業者

講師簡介

Mohil Bajaj MLOps專家，AWS認證雲端從業人員

Mohil 是一位資料專家，在機器學習模型（時間序列、客戶分析、電腦視覺、自然語言處理）的開發以及在雲端 MLOps 環境中部署這些模型方面擁有豐富的經驗，並擅長創建高度可擴展、分散式且可複現的機器學習/人工智慧解決方案。他擁有多項認證，並畢業於頂尖大學，獲得高級學位。他的興趣領域包括機器學習/深度學習、雲端運算和機器人技術。在空閒時間，莫希爾喜歡教書、看足球比賽，以及探索外太空的奧秘和挑戰。

字幕：英文

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