依據目前課程材料整理，包含 Raspberry Pi 5、1080p Web CAM、Python、GPIO、MQTT、Node-RED、Flask、Django 與 MariaDB。
以下將常見樹莓派專題細分成初階、中階、高階，並加上摘要與推薦參考來源，方便直接規劃課堂或專題分組。
摘要：最經典的 GPIO 入門題，讓學生理解輸入與輸出的關係。
摘要：使用 DHT11 / DHT22 讀取環境資料並顯示於終端機。
摘要：光線不足時亮燈，適合介紹感測與控制邏輯。
摘要：結合 PIR 與蜂鳴器或 LED，建立簡單警示系統。
摘要：部署簡單網站，讓學生理解伺服器的基本概念。
摘要：接上 1080p Web CAM，建立最基本的影像擷取與網頁顯示。
摘要：用 Raspberry Pi 作為 Broker 或 Client，進行文字訊息傳遞。
摘要：將感測器資料透過 MQTT 或 Python 輸入到 Node-RED 並做視覺化。
摘要：透過網頁控制 LED、蜂鳴器或其他輸出元件，建立基本 IoT 控制頁。
摘要：把溫濕度或其他感測資料寫入資料庫，供後續查詢與分析。
摘要：利用影像變化偵測是否有活動，適合資訊與影像基礎整合。
摘要：用 MQTT 發送控制指令，遠端開關燈或控制設備。
摘要：整合 PIR、光線、溫度等資訊，在網站或儀表板顯示教室狀態。
摘要：按鈕觸發拍照，再存檔或推送到後台，是攝影機與 GPIO 的代表性專題。
摘要：以 Django 建立資料後台，整合裝置狀態、感測資料、管理者介面。
摘要：整合 Raspberry Pi、Pico W、ESP32 的資料流，建立中央收集與視覺化平台。
摘要：將 Webcam 串流與事件偵測整合，並發布到網頁或 MQTT 儀表板。
摘要：加入 OpenCV 或輕量 AI 模型，做人物、物件或事件辨識。
摘要：整合 I2C、SPI、UART 不同模組，展示介面驅動與資料整合能力。
摘要：結合攝影機、感測器、Web 平台與本地 AI，做智慧監測與分析雛形。