AI + ESP32-CAM + AWS：物聯網與雲端運算的專題實作應用

CHAPTER 01 Python 基礎
1.1 Python 說明與開發環境
1.2 Python 基礎語法
1.3 Python 基本資料類型

CHAPTER 02 Python 流程控制
2.1 Python 分支控制
2.2 Python 函數與模組

CHAPTER 03 網路程式開發概念與實作
3.1 網際網路模型
3.2 HTTP 請求∕回應格式
3.3 HTTP 範例–使用 flask 與 telnet

CHAPTER 04 ESP32-CAM 開發
4.1 ESP32-CAM 簡介
4.2 使用 MicroPython 開發 ESP32-CAM–使用圖形化工具 Thonny（Windows）

CHAPTER 05 ESP32-CAM 基礎應用
5.1 使用 MicroPython 檔案存取–io
5.2 使用 MicroPython 控制燈號、撰寫 ISR–machine

CHAPTER 06 ESP32-CAM 進階應用
6.1 使用 MicroPython 連接 Wi-Fi、同步 NTP
6.2 使用 MicroPython 安裝新模組與使用
6.3 使用 MicroPython 拍照

CHAPTER 07 AWS 基礎概念
7.1 AWS 雲端基礎
7.2 AWS 雲端安全
7.3 申請 AWS 帳戶

CHAPTER 08 雲端儲存–Amazon S3
8.1 Amazon S3
8.2 實驗：使用 Amazon S3 建立靜態網站

CHAPTER 09 雲端接口–Amazon API Gateway
9.1 Amazon API Gateway
9.2 實驗：建立 API Gateway–using mock

CHAPTER 10 雲端運算–AWS Lambda
10.1 AWS Lambda
10.2 實驗：使用 GET 方法查詢資料–Lambda
10.3 實驗：使用 POST 方法上傳圖片–Lambda

CHAPTER 11 雲端資料庫–Amazon DynamoDB
11.1 Amazon DynamoDB
11.2 實驗：讀取 EXCEL 檔並存入資料庫中
11.3 實驗：查詢資料庫中的資料

CHAPTER 12 雲端視覺辨識AI–Amazon Rekognition
12.1 Amazon Rekognition
12.2 人臉辨識從 Amazon S3 讀取
12.3 實驗：文字辨識從 Amazon S3 讀取

CHAPTER 13 整合實驗：車牌辨識從定義規格開始
13.1 整合實驗：車牌辨識–定義功能
13.2 實驗：後端–API Gateway 上傳圖片並使用 POSTMAN 檢驗結果

CHAPTER 14 後端實作–整合API + 資料庫 + AI
14.1 實驗：後端–API Gateway 設定車牌辨識選項
14.2 實驗：後端–觸動 S3 事件進行文字辨識
14.3 實驗：後端–API Gateway 查詢辨識記錄

CHAPTER 15 前端實作–ESP32-CAM + 網頁
15.1 實驗：前端–使用 ESP32-CAM 呼叫上傳圖片的 REST API
15.2 實驗：前端–使用 Web 用戶端 呼叫 REST API

附錄 A 參考資料