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

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-RE...