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書名：Node-RED+YOLO+ESP32-CAM：AIoT智慧物聯網與邊緣AI專題實戰
書號：MP32503 作者：陳會安 ISBN： 978-626-414-260-1
定價：NT$680元 印刷：單色 頁數：448頁
書籍規格：17*23 上市日：2025/7/31 譯者：(無)
學習定位：無 本書附件：博碩官網下載範例檔   快速前往 範例
前往購買 >> 蝦皮購物 類別：電腦技術  
       
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    零基礎也能打造AI物聯網，

    用Node-RED整合YOLO與LLM，

    全方位建構你的AIoT與邊緣AI應用！


    當人工智慧結合物聯網成為未來主流，本書提供一條簡單易學的路徑，帶你從視覺化流程工具Node-RED入門，逐步整合YOLO物體偵測、Teachable Machine影像辨識與LLM大型語言模型，打造出屬於自己的智慧感知系統。全書以圖解＋範例方式呈現，並搭配專為本書設計的fChartEasy綠化開發套件，簡化安裝流程快速上手。不論是專題學生、教師或AIoT初學者，都能從中找到有用且完整的解決方案。

    本書特色
     視覺化開發×無痛入門
    掌握Node-RED建置儀表板、網站與REST API，不需寫程式輕鬆上手AIoT
     整合主流AI技術與實作
    從Teachable Machine、YOLO到LLM，搞懂生成式AI在物聯網的實戰應用
     完成AIoT跨領域整合專案
    打造ESP32-CAM影像感測與車牌辨識的智慧邊緣裝置，實現完整AIoT應用場景

    內容重點
    ➤ 使用Node-RED視覺化流程建立監控儀表板（Dashboard）、MVC網站、REST API和使用MySQL資料庫儲存感測器數據。
    ➤ 詳細說明MQTT通訊協定、取得網路OpenData與JSON資料剖析、寄送Email電子郵件與Telegram通知。
    ➤ 使用Teachable Machine與YOLO訓練自己的AI模型，並且串接LLM來輕鬆使用Node-RED整合生成式AI，建立你的AIoT智慧物聯網應用。
    ➤ 完整YOLO模型訓練步驟，只需執行各步驟的Python工具程式，就可以使用LabelImg標註圖片建立資料集，訓練出你自己的YOLO物體偵測模型。
    ➤ 提供綠化版Node-RED+Python整合套件fChartEasy，免安裝輕鬆幫助你建構學習本書內容所需的Windows開發環境。

    你將學會以下實作專案：
    ✔ 建立溫溼度監控儀表板、繪製Node-RED圖表、送出天氣通知
    ✔ 使用Teachable Machine 模型、標註圖檔、YOLO客製化模型
    ✔ 打造透過MQTT控制的ESP32-CAM相機與IP Camera，輕鬆建立你的AI之眼
    ✔ 建立AI猜拳遊戲、OCR車牌辨識、物體偵測、即時串流偵測、路況分析
 
    第一篇 Node-RED視覺化流程打造監控儀表板和REST API
    第01章 Node-RED基礎與視覺化流程
    1-1 物聯網與Node-RED基礎
    1-2 啟動Node-RED建立第一個流程
    1-3 匯出、匯入和編輯Node-RED流程
    1-4 Node-RED常用節點和msg訊息結構

    第02章 建立監控的Node-RED儀表板
    2-1 認識Node-RED儀表板
    2-2 儀表板的功能執行元件
    2-3 儀表板的資料輸入元件
    2-4 儀表板的資料輸出元件
    2-5 客製化儀表板的版面配置

    第03章 初始Node-RED流程與資料分享
    3-1 Node-RED流程的資料分享
    3-2 初始Node-RED流程
    3-3 認識JSON
    3-4 使用檔案初始Node-RED流程

    第04章 建立Node-RED MVC網站和REST API
    4-1 認識Web網站、Web應用程式和MVC
    4-2 建立MVC的Web網站
    4-3 使用其他資料來源建立Web網站
    4-4 使用檔案建立REST API

    第05章 Node-RED與MySQL資料庫
    5-1 認識與使用MySQL資料庫
    5-2 SQL結構化查詢語言
    5-3 Node-RED的資料庫查詢
    5-4 Node-RED的資料庫操作
    5-5 使用MySQL資料庫查詢結果建立REST API

    第二篇 Node-RED網路資料交換：MQTT+OpenData+訊息通知
    第06章 物聯網資料交換：MQTT通訊協定
    6-1 認識MQTT通訊協定
    6-2 MQTT代理人和客戶端
    6-3 使用Node-RED建立MQTT客戶端
    6-4 整合應用：使用MQTT建立溫溼度監控儀表板

    第07章 取得網路資料：OpenData與JSON資料剖析
    7-1 認識HTTP通訊協定
    7-2 使用Node-RED取得網路資料
    7-3 認識Open Data與Web API
    7-4 Node-RED的JSON資料剖析
    7-5 整合應用：取得網路資料繪製Node-RED圖表
    7-6 整合應用：剖析JSON資料繪製Node-RED圖表

    第08章 訊息通知：寄送Email電郵與Telegram通知
    8-1 自動化寄送Email電子郵件通知
    8-2 申請與使用Telegram Notification通知
    8-3 取得OpenWeatherMap天氣的JSON資料
    8-4 整合應用：使用Telegram Notification送出天氣通知

    第三篇 訓練你自己的TensorFlow和YOLO模型+LLM的AI應用
    第09章 Teachable Machine訓練TensorFlow影像分類模型
    9-1 認識TensorFlow與TensorFlow.js
    9-2 相關Node-RED節點的安裝與使用
    9-3 使用Teachable Machine訓練機器學習模型
    9-4 整合應用：在Node-RED使用Teachable Machine模型

    第10章 取得與標註YOLO訓練資料：LabelImg
    10-1 認識Ultralytics的YOLO
    10-2 Thonny Python IDE的基本使用
    10-3 取得訓練YOLO模型的圖檔資料
    10-4 使用LabelImg標註圖檔建立訓練資料
    10-5 整合應用：在Node-RED顯示標註圖檔

    第11章 訓練你自己的YOLO物體偵測模型
    11-1 整理與瀏覽Roboflow Universal取得的資料集
    11-2 建立YAML檔訓練與驗證你的YOLO模型
    11-3 在Node-RED使用YOLO預訓練模型
    11-4 整合應用：在Node-RED使用YOLO客製化模型

    第12章 Node-RED+LLM生成式AI應用
    12-1 認識生成式AI與LLM
    12-2 使用OpenAI的ChatGPT API
    12-3 LLM API服務：Groq API
    12-4 使用Ollama打造本機LLM
    12-5 整合應用：在Node-RED儀表板使用LLM

    第四篇 AIoT物聯網與邊緣AI專題實戰
    第13章 AI之眼：ESP32-CAM開發板+MQTT
    13-1 認識ESP32-CAM開發板
    13-2 安裝和設定Arduino IDE
    13-3 建立AI之眼：燒錄ESP32-CAM程式
    13-4 在Node-RED流程使用MQTT操控AI之眼
    13-5 整合應用：本機MQTT代理人連線AI之眼

    第14章 AIoT與邊緣AI專題：Node-RED+Teachable Machine
    14-1 在Node-RED儀表板顯示影像與上傳圖檔節點
    14-2 在Node-RED儀表板即時分類Webcam影像
    14-3 AIoT與邊緣AI專題：上傳圖檔建立AI猜拳遊戲
    14-4 AIoT與邊緣AI專題：建立AI之眼＋MQTT的猜拳遊戲

    第15章 AIoT與邊緣AI專題：Node-RED+YOLO
    15-1 Node-RED影像工具箱與條碼生成節點
    15-2 使用Tesseract-OCR文字識別
    15-3 訓練YOLO車牌偵測模型
    15-4 AIoT與邊緣AI專題：YOLO + Tesseract -OCR車牌辨識
    15-5 AIoT與邊緣AI專題：上傳圖檔的YOLO蘋果物體偵測
    15-6 AIoT與邊緣AI專題：YOLO+Streamlit即時串流偵測

    第16章 AIoT與邊緣AI專題：Node-RED+LLM
    16-1 Node-RED的螢幕擷圖節點
    16-2 使用Llama Vision多模態模型
    16-3 AIoT與邊緣AI專題：Llama Vision模型的車牌辨識
    16-4 AIoT與邊緣AI專題：Llama Vision的路況分析
    16-5 AIoT與邊緣AI專題：IP Camera+MQTT的AI之眼

    附錄A 在Windows安裝本書Node-RED+YOLO fChartEasy
    A-1 安裝Node-RED+YOLO開發環境：fChartEasy
    A-2 在Node-RED刪除沒有使用的配置節點
 
    陳會安

    現職
    專職資訊圖書作者、大專資訊課程老師

    經歷
    企業講師、松崗電腦產品經理、美商 PH 出版經理、專業電腦書作者。
    資訊技術作家，出版超過 100 本電腦著作，包括：程式設計（C / C++、Java、C#、HTML5、PHP、ASP.NET、JSP等）、資料庫、系統分析、資料結構等各種不同主題。

    近年研究人工智慧、機器學習 / 深度學習、資料科學、網路爬蟲、大數據分析和物聯網相關課程與圖書寫作，也熱衷利用 Raspberry Pi、Arduino、ESP8266 / ESP32 和 Micro:bit 等開發板製作創客作品，投入創客領域的教學與寫作。

    fChart 程式設計教學工具官方網址：
    https://fchart.github.io/
 

範例下載
 
  1. 補充資料 16-6節 (740KB)
  2. 範例 (520MB)
 		  
     

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