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

範例檔案說明
目錄
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
第02章 建立監控的Node-RED儀表板
第03章 初始Node-RED流程與資料分享
第04章 建立Node-RED MVC網站和REST API
第05章 Node-RED與MySQL資料庫
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
第07章 取得網路資料：OpenData與JSON資料剖析
第08章 訊息通知：寄送Email電郵與Telegram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
第10章 取得與標註YOLO訓練資料：LabelImg
第11章 訓練你自己的YOLO物體偵測模型
第12章 Node-RED+LLM生成式AI應用
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
第14章 AIoT與邊緣AI專題：Node-RED+Teachable Machine
第15章 AIoT與邊緣AI專題：Node-RED+YOLO
第16章 AIoT與邊緣AI專題：Node-RED+LLM
附錄A 在Windows安裝本書Node-RED+YOLO fChartEasy