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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.
Kurssprache: Deutsch
Beginner, Internet, Junior, Programming
Kursinformationen
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.
Lernmaterial
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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Lernende
Bewertungen
Der Kurs wurde mit durchschnittlich 3.67 Sternen bei 3 abgegebenen Stimmen bewertet.
Anforderungen für Leistungsnachweise
- Den Leistungsnachweis erhält, wer in der Summe aller benoteten Aufgaben mindestens 50% der Höchstpunktzahl erreicht hat.
- Die Teilnahmebestätigung erhält, wer auf mindestens 50% der Kursunterlagen zugegriffen hat.
Mehr Informationen finden Sie in den Richtlinien für Leistungsnachweise.
Dieser Kurs wird angeboten von
Bereits während des Informatikstudiums in Rostock entwickelte Matthias Bauer großes Interesse für E-Learning und arbeitete nach einer Weiterbildung als Teletutor in diversen Fernstudiengängen. Nach einem Jahr als Softwareentwickler begann er am HPI seine Promotion am Lehrstuhl für Internettechnologien und Systeme bei Prof. Dr. Christoph Meinel. Als Koordinator des tele-TASK-Teams managt er die Entwicklung der Softwareprojekte (u.a. Recording System, Webportal, Streamingserver), Team und Kooperationen. Neben Lehrtätigkeiten als Seminarleiter und Übungsbetreuer hat er mehrere Bachelor- und Masterarbeiten betreut und bereits in 13 openHPI-Kursen mitgewirkt (2 als Teacher, 11 als Teaching Assistant).
Martin Malchow hat im Bachelor „Angewandte Informatik“ studiert und einen Masterabschluss in „Automotive Software Engineering“. Er unterrichtete während dieser Zeit bereits einige Jahre die Grundlagen von eingebetteten Systemen in der Automobilindustrie. Derzeit ist er Mitarbeiter am Lehrstuhl für Internet-Technologien und Systeme und zuständig für das tele-TASK Portal des Hasso-Plattner-Instituts. Außerdem unterrichtet er HPI-Studenten unter anderem in den Fächern „Internet- und WWW-Technologien“ sowie „Web-Programmierung und Web-Frameworks“.
Jan Renz ist wissenschaftlicher Mitarbeiter am Hasso- Plattner- Institut (HPI) in Potsdam und Teil des Web University Teams.
Bevor er die akademische Laufbahn einschlug, arbeitete er über 10 Jahre als CTO einer Internetagentur. Seit 6 Jahren unterrichtet er Studenten sowohl on-, als auch offline.
2013 kam er zum Web Research Team des HPI und arbeitet seitdem daran, die Lernerfahrung in MOOCs zu verbessern. Seine Forschung konzentriert sich auf die nutzerzentrierte Optimisierung von großen E-Learning Anwendungen.
Zuletzt veröffentlichte er Forschungsberichte zu mobilem Lernen, Gamification, interaktiven Programmieraufgaben, sozialem Lernen und Learning Analytics. Darüber hinaus entwickelt er auch aktiv Open Source.
In seiner Freizeit veranstaltet er den Berliner Ableger der "Nerd Nite", einer weltweiten Vortragsreihe, die es bereits in mehr als 90 Städten gibt und die unter dem Motto "Discovery Channel with beer" steht.