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Herzlich Willkommen zum interaktiven Kurs „Embedded Smart Home“. Wir freuen uns, Sie in die Welt des Smart Home zu entführen. Während des Kurses bekommen Sie Einblicke in die Umsetzung eines Smart Home Projekts auf Basis eines Raspberry Pi und unter Nutzung von Sensoren, Aktuatoren und Displays. Um für die Programmierung gewappnet zu sein, können Sie Ihr Wissen aus dem zurückliegenden Python Kurs ("Spielend Programmieren lernen") nutzen und vertiefen. Wer diesen Kurs noch nicht besucht hat, kann dies auch jetzt noch im Archivmodus machen.
Die Programmieraufgaben können auf einem von uns über die Lernplatform zur Verfügung gestellten Gerät durchgeführt werden. Wer möchte kann aber auch ein eigenes Gerät nutzen. Eine Einkaufsempfehlung für ein Starterpaket mit dem Raspberry Pi und allen nötigen Bauteilen und Sensoren steht zur Verfügung. Somit können Sie das Projekt, an dem wir arbeiten, auch zu Hause implementieren und selber nutzen.
Wir werden auf dem Raspberry Pi die Linux-Distribution Raspian benutzen und für die Programmieraufgaben Python verwenden.
Um den Kurs erfolgreich abzuschließen sind beide Varianten geeignet und Sie können selbst entscheiden, welche Möglichkeit Sie bevorzugen.
Language: Deutsch
Beginner, Internet, Junior, Programming
Course information
Herzlich Willkommen zum interaktiven Kurs „Embedded Smart Home“. Wir freuen uns, Sie in die Welt des Smart Home zu entführen. Während des Kurses bekommen Sie Einblicke in die Umsetzung eines Smart Home Projekts auf Basis eines Raspberry Pi und unter Nutzung von Sensoren, Aktuatoren und Displays. Um für die Programmierung gewappnet zu sein, können Sie Ihr Wissen aus dem zurückliegenden Python Kurs ("Spielend Programmieren lernen") nutzen und vertiefen. Wer diesen Kurs noch nicht besucht hat, kann dies auch jetzt noch im Archivmodus machen.
Wir werden auf dem Raspberry Pi die Linux-Distribution Raspian benutzen und für die Programmieraufgaben Python verwenden.
Die Programmieraufgaben können auf einem von uns über die Lernplatform zur Verfügung gestellten Gerät durchgeführt werden. Wer möchte kann aber auch ein eigenes Gerät nutzen. Um den Kurs erfolgreich abzuschließen sind beide Varianten geeignet und Sie können selbst entscheiden, welche Möglichkeit Sie bevorzugen.
Kauf und Einrichten eines eigenen Raspberry Pis
Falls Sie sich für den Kauf eines eigenen Raspberry Pis entscheiden, um das Projekt auch zuhause nachbauen zu können, können Sie zwischen 2 Varianten wählen. Da es auf Conrad.de die Sets nicht mehr gibt finden Sie nachfolgend die Conrad-Artikelnummern der Einzelartikel. In den Artikel sind enthalten zwei Temperatursensoren, ein Feuchtigkeitssensor, ein LCD-Display, Taster, LEDs, ein Fenstersensor, die entsprechenden elektrischen Bauteile, eine Steckplatine und Verbindungskabel. Die Steckplatine und Verbindungskabel sind optional, wenn die Platine zum Selberlöten der Bauteile ohne Steckplatine weiter unten verwendet werden soll. Dieses Set ist geeignet für alle, die bereits einen Raspberry Pi B+, 2 oder 3 besitzen. Alle anderen bestellen zusätzlich noch das Raspberry Pi 3 mit der Bestellnummer 1419716 und die 8GB Speicherkarte mit der Bestellnummer 419769 mit.
Die Bauteile und Bestellnummern (in Klammern) für conrad.de sind wie folgt:
- 1x LCD-Modul 16x2 (183045)
- 1x LED bedrahtet Grün-Gelb Rund 3 mm (156228)
- 1x LED bedrahtet Rot Rund 5 mm (184543)
- 2x Temperatursensor LM335Z (176656)
- 1x Feuchtesensor-Modul HMZ-333A1 (1170518)
- 1x Betätigermagnet Cherry Switches AS201801 (276116)
- 1x Reedschalter mit Kabel MP201801 (276124)
- 1x Elektrolyt-Kondensator radial bedrahtet 2.5 mm (445563)
- 1x Analog-Digital-Wandler (ADC) Microchip MCP3008-I/P Extern PDIP-16 (651456)
- 2x Drucktaster 24 V/DC 0.05 A 1 x Aus/(Ein) (701749)
- 2x Stiftleiste Gerade RM 2,54 943-13-010-00 (737371)
- 4x Metallschicht-Widerstand MOR01SJ0500A10 50 Ohm (1289844)
- 4x Metallschicht-Widerstand MF0207FTE52-1K 1 kOhm (1417606)
- 2x Metallschicht-Widerstand MOR01SJ0472A10 4,7 kOhm (1289885)
- 2x Metallschicht-Widerstand MOR01SJ0103A10 10 kOhm (1289892)
- 1x Litze LiY 1 x 0.14 mm² Grün-Gelb (605569)
- 1x Steckplatine Transparent (526819) (optional, wenn unten beschriebene Platine genutzt werden soll)
- 2x Raspberry Pi® Verbindungskabel (1290220) (optional, wenn unten beschriebene Platine genutzt werden soll)
Für den Betrieb des Raspberry Pis benötigen Sie zusätzlich als Stromquelle ein Micro-USB-Kabel (entspricht Ladegeräten von Android Smartphones) mit mind. 1A. Wenn Sie sich unsicher sind, ob die Stromstärke ausreicht oder Sie kein Micro-USB-Kabel haben, kann dies zum Beispiel bei conrad.de unter der Bestellnummer 1341280 mitbestellt werden.
Zusätzlich benötigen Sie für die Anzeige, wie auch für einen normalen Computer typisch, Maus (USB), Tastatur (USB) und Bildschirm (HDMI). Beim Bildschirm ist zu beachten, dass dieser über den HDMI-Anschluss mit Daten versorgt wird. Daher sind, wenn nicht bereits vorhanden, ein HDMI-Kabel und unter Umständen entsprechende Adapter für den Bildschirm notwendig. Wenn der Raspberry Pi eingerichtet ist und die im Kurs entwickelte Software darauf ausgeführt wird, ist der Anschluss von Tastatur, Maus und Bildschirm nicht mehr notwendig.
Wenn sich noch jemand für den Kauf der Platine zum Selberlöten der Bauteile interessiert. Diese kann im folgendem Shop erworben werden ... https://supr.com/embedded-smart-home/
Wir haben Ihnen unter "Lernmaterial" ein paar Videos zur Vorbereitung bereitgestellt. Alle, die ein eigenes Raspberry Pi besitzen, können sich hier wertvolle Tipps zur Installation und zum Anschließen der verschiedenen Module und Sensoren holen.
Course contents
Inhalte zur Vorbereitung:
Aufbau und Einrichtung des Raspberry Pi für alle die zu Hause mitbauen.Woche 1:
Einsatz des Raspberry Pi im IoT Bereich unter Verwendung der GPIO-PinsWoche 2:
Raspberry Pi IoT-System aufbauen und Informationen über das Netzwerk verbreiten.Exkurs:
In diesem Exkurs schnuppern wir in die Datenvisualisierung, das Einbinden des RaspberryPi an externer Webdienste und in OpenHAB hinein. Diese Inhalte sind optional.I like, I wish:
Hier können Sie Lob, Anregungen und Kritik loswerden.
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Learners
Rating
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Certificate Requirements
- Gain a Record of Achievement by earning at least 50% of the maximum number of points from all graded assignments.
- Gain a Confirmation of Participation by completing at least 50% of the course material.
Find out more in the certificate guidelines.
This course is offered by
Matthias Bauer studied computer science at the University of Rostock where he began to develop interest in e-learning. During his studies, he took part in e-learning trainings and also worked as a tutor for distance learning. After finishing his studies in 2010, he worked as a software engineer for a year until he took the opportunity to become a research associate and started working on his PhD at Hasso Plattner Institute. At HPI, Matthias works at the chair of Internet Technologies and Systems headed by Prof. Dr. Christoph Meinel. He is coordinator of the HPI tele-TASK group and manages development, sales, joint operation, tele-TASK platforms, etc. In addition, he has supervised several bachelor and master theses and given several seminars and classes concerning internet technologies, web programming and mobile web technologies. His research interests are video-based lecturing techniques and lecture recording, distribution and post-processing technologies. At HPI, Matthias has worked in 2 MOOC courses as teacher and in 11 courses as teaching assistant.
Martin Malchow have a bachelor degree in “Applied Computer Science“ and graduated as master in “Automotive Software Engineering”. During his studies he worked in the automotive area with AUTOSAR and taught students the basics of embedded systems in the automotive industry. Currently he is a PhD student and research associate at the Hasso Plattner Institute. At the Hasso Plattner Institute Martin works at the chair Internet Technologies and Systems headed by Prof. Dr. Christoph Meinel. He is responsible for the development and research on the tele-task video lecture portal. Additionally, he teaches several seminars and classes concerning internet technologies, web programming and mobile web technologies. His research interests are video-based lecturing techniques to support and motivate students.
Jan Renz is a researcher at the Hasso Plattner Institute (HPI) in Potsdam Germany and part of the web university team.
Before entering the academic world, he spent more than 10 years as CTO of an internet agency. For six years he has taught students on- and offline.
In 2013 he joined the web research team at HPI and is working on improving the learners experience in MOOCs. His research focusses on the user-centric optimization of large scale e-learning applications. Recent paper publications have dealt with mobile learning, gamification, interactive coding exercises, social learning and learning analytics. Furthermore, he is also an active Open Source Contributor. In his spare time, he is a host of the Berlin branch of “Nerd Nite,” a global talk series offered in over 90 cities that claims to be the “Discovery Channel with beer.”