IoT y Conectividad Industrial · AP04-26E

Introducción a Raspberry Pi, Node-RED e IoT

Raspberry Pi, Linux, Node-RED, MQTT, control de hardware e inteligencia artificial en un mismo curso práctico de IoT.

Disponible Iniciación 6 módulos · 80 clases

Formato asíncrono Ingeniería / Industria, Docentes FP, Alumnado Raspberry Pi, Linux, Node-RED, MQTT, Python, Ollama, OpenAI

IOT HARDWARE INDUSTRIA40 FP

Lo que aprenderás

Instalar Raspberry Pi OS, configurar la red y controlar la Raspberry Pi por SSH y VNC.
Moverse por Linux: usuarios, permisos, directorios y comandos imprescindibles.
Instalar Node-RED en Raspberry Pi, Windows o Mac y construir flujos con sus nodos principales.
Crear dashboards, subflows y grupos, e importar y configurar flujos.
Montar un broker MQTT y comunicar dispositivos por MQTT y HTTP.
Controlar el hardware de la Raspberry Pi: GPIO, PWM, I2C, SPI, UART, 1-Wire, pantalla OLED y lector RFID.
Integrar inteligencia artificial en Node-RED con OpenAI, redes neuronales, Ollama y RAG.

Contenido del curso

6 módulos · 80 clases en vídeo · práctica guiada en cada módulo

Módulo 1 · Introducción a la Raspberry Pi 7 clases

Introducción
Configuración del router
Introducción al direccionamiento IP
Instalar Raspberry Pi OS
Control remoto por SSH
Raspi-config y control por VNC
DHCP e IP estática

Módulo 2 · Introducción a Linux 10 clases

Introducción a Linux
Componentes clave
Interfaz gráfica frente a terminal
Usuarios en Linux
Archivos y permisos
Conectividad
Navegación por archivos
Principales directorios
Manipulación de directorios
Comandos imprescindibles para Raspberry Pi

Módulo 3 · Introducción a Node-RED 34 clases

Instalación en Raspberry Pi
Instalación en Windows
Instalación en Mac
Entorno de programación
Primeros pasos
Nodos inject y debug
Mensajes en Node-RED
Nodo change
Contexto
Nodo function
Nodo complete
Nodo catch
Nodo status
Nodo link
Nodo comment
Nodo switch
Nodo range
Nodo template
Nodo delay
Nodo trigger
Nodo exec
Nodo filter
Nodo random
Nodo smooth
Nodo split
Nodo join
Nodo sort
Nodo batch
Instalar los nodos de dashboard
Crear un dashboard
Importar flujos
Archivo de configuración settings
Subflows
Grupos

Módulo 4 · Introducción al IoT 5 clases

Introducción
MQTT
Instalar y probar el broker
Nodos MQTT
Nodos HTTP

Módulo 5 · Control de hardware con Raspberry Pi 16 clases

Introducción e instalación del entorno de desarrollo
GPIO de la Raspberry Pi
Entradas digitales
Salidas digitales
Control del GPIO mediante entradas de usuario
Monitorización y control de la temperatura interna
Señales PWM
Comunicación I2C y expansor GPIO
Salidas analógicas con MCP4725 I
Salidas analógicas con MCP4725 II
Entradas analógicas con ADS1115
Curva de carga de un condensador
Pantalla OLED
Protocolo SPI y lector RFID
Comunicación UART
Protocolo 1-Wire y sensor DS18B20

Módulo 6 · Inteligencia artificial 8 clases

Introducción a la inteligencia artificial
Instalación del módulo de IA
OpenAI
Configuración del kit
Uso de redes neuronales
Uso de Ollama
RAG
OpenAI desde Node-RED

Requisitos

No se necesita experiencia previa con Raspberry Pi, Linux ni Node-RED.
Para replicar las prácticas hace falta el kit de material del curso; la lista de compra está en el propio campus.
Un ordenador con conexión a la misma red que la Raspberry Pi.

Descripción

Este curso reúne en un único recorrido todo lo necesario para montar un sistema IoT con una Raspberry Pi, desde la instalación del sistema hasta la integración de inteligencia artificial.

Empieza con la puesta en marcha de la Raspberry Pi (router, direccionamiento IP, SSH, VNC, IP estática) y con los fundamentos de Linux. Después recorre Node-RED nodo a nodo: instalación, mensajes, contexto, funciones, control de flujo, dashboards, subflows y grupos. El bloque de IoT presenta MQTT, el broker y los nodos MQTT y HTTP.

La parte de hardware trabaja con el GPIO de la Raspberry Pi: entradas y salidas digitales, PWM, I2C con expansor GPIO, salidas y entradas analógicas, pantalla OLED, SPI con lector RFID, UART y 1-Wire. El curso termina integrando IA con OpenAI, redes neuronales, Ollama y RAG desde Node-RED, y se cierra con un cuestionario de evaluación.