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