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製品に関するフィードバックや構築中のエラーについては以下を訪問してください：

以下の手順でこれらのリソースを利用し始めましょう：

1. リポジトリをフォークする: をクリック
2. リポジトリをクローンする: git clone https://github.com/microsoft/IoT-For-Beginners.git
3. Microsoft Foundry Discordに参加して、専門家や他の開発者と交流する

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IoT for Beginners - カリキュラム

MicrosoftのAzure Cloud Advocatesは、IoTの基本について学べる12週間、24レッスンのカリキュラムを提供しています。各レッスンには、事前・事後のクイズ、レッスンを完了するための書面による指示、解答、課題などが含まれています。プロジェクトベースの学習法により、構築しながら学ぶことができ、新しいスキルを定着させる効果的な方法です。

プロジェクトは、農場から食卓までの食品の旅をテーマにしています。これには農業、物流、製造、小売、消費者が含まれ、IoTデバイスが活用される人気のある業界分野です。

スケッチノート作成者：Nitya Narasimhan。画像をクリックすると拡大版が表示されます。

著者 Jen Fox、Jen Looper、Jim Bennett、スケッチノートアーティスト Nitya Narasimhan に心から感謝します。

また、このカリキュラムをレビューし翻訳してくれた Microsoft Learn Student Ambassadors のチームにも感謝します - Aditya Garg、Anurag Sharma、Arpita Das、Aryan Jain、Bhavesh Suneja、Faith Hunja、Lateefah Bello、Manvi Jha、Mireille Tan、Mohammad Iftekher (Iftu) Ebne Jalal、Mohammad Zulfikar、Priyanshu Srivastav、Thanmai Gowducheruvu、Zina Kamel。

チームを紹介します！

Gif作成者 Mohit Jaisal

🎥 上の画像をクリックするとプロジェクトの動画が表示されます！

教師の皆さん、このカリキュラムの使用方法についていくつかの提案を含めています。独自のレッスンを作成したい場合は、レッスンテンプレートも含めています。

学生の皆さん、このカリキュラムを個人で使用するには、リポジトリ全体をフォークし、事前クイズから始めてレクチャーを読み、その他の活動を完了してください。解答コードをコピーするのではなく、レッスンを理解しながらプロジェクトを作成することを目指してください。ただし、解答コードは各プロジェクト指向のレッスンの/solutionsフォルダーにあります。別のアイデアとしては、友達と勉強グループを作り、一緒にコンテンツを進めることもできます。さらに学習を進めるには、Microsoft Learnをお勧めします。

このコースの概要動画はこちらをご覧ください：

🎥 上の画像をクリックするとプロジェクトの動画が表示されます！

教育法

このカリキュラムを構築する際に、プロジェクトベースであることと頻繁なクイズを含むことの2つの教育的原則を選びました。このシリーズの終わりまでに、学生は植物の監視と水やりシステム、車両追跡装置、食品を追跡・検査するスマート工場セットアップ、音声制御の料理タイマーを構築し、IoTの基本を学びます。これにはデバイスコードの記述、クラウドへの接続、テレメトリの分析、エッジでのAI実行が含まれます。

プロジェクトに合わせてコンテンツを整えることで、学生にとってより魅力的なプロセスとなり、概念の定着が促進されます。

さらに、授業前の低リスクなクイズは、学生がトピックを学ぶ意図を設定し、授業後のクイズはさらに定着を促します。このカリキュラムは柔軟で楽しいものとして設計されており、全体または部分的に受講することができます。プロジェクトは小さなものから始まり、12週間のサイクルの終わりまでに徐々に複雑になります。

各プロジェクトは、学生やホビイストが利用できる実際のハードウェアを基にしています。各プロジェクトは特定のプロジェクト領域を掘り下げ、関連する背景知識を提供します。成功する開発者になるためには、問題を解決する領域を理解することが役立ちます。この背景知識を提供することで、学生はIoTソリューションや学習内容を、IoT開発者として解決する可能性のある現実世界の問題の文脈で考えることができます。学生は構築しているソリューションの「なぜ」を学び、エンドユーザーへの理解を深めます。

ハードウェア

プロジェクトで使用するIoTハードウェアには、個人の好み、プログラミング言語の知識や好み、学習目標、利用可能性に応じて2つの選択肢があります。また、ハードウェアにアクセスできない場合や購入を決定する前にもっと学びたい場合のために、「仮想ハードウェア」バージョンも提供しています。ハードウェアページで詳細を確認し、Seeed Studioの友人たちから完全なキットを購入するリンクを見つけてください。

💁 行動規範、貢献、翻訳ガイドラインをご覧ください。建設的なフィードバックを歓迎します！

各レッスンには以下が含まれます：

• スケッチノート
• オプションの補足動画
• レッスン前のウォームアップクイズ
• 書面によるレッスン
• プロジェクトベースのレッスンの場合、プロジェクトの構築方法に関するステップバイステップガイド
• 知識チェック
• チャレンジ
• 補足読書
• 課題
• レッスン後のクイズ

クイズについての注意: すべてのクイズはquiz-appフォルダーに含まれており、合計48個のクイズがあり、それぞれ3つの質問で構成されています。これらはレッスン内からリンクされていますが、クイズアプリはローカルで実行することもAzureにデプロイすることも可能です。詳細はquiz-appフォルダーの指示に従ってください。クイズは徐々にローカライズされています。

レッスン

	プロジェクト名	教えられる概念	学習目標	リンクされたレッスン
01	はじめに	IoTの概要	IoTの基本原則やセンサー、クラウドサービスなどのIoTソリューションの基本構成要素を学びながら、最初のIoTデバイスをセットアップします	IoTの概要
02	はじめに	IoTの深掘り	IoTシステムの構成要素、マイクロコントローラー、シングルボードコンピューターについてさらに学びます	IoTの深掘り
03	はじめに	センサーとアクチュエーターで物理世界と対話する	物理世界からデータを収集するセンサーやフィードバックを送るアクチュエーターについて学び、ナイトライトを作成します	センサーとアクチュエーターで物理世界と対話する
04	はじめに	デバイスをインターネットに接続する	IoTデバイスをインターネットに接続してメッセージを送受信する方法を学び、ナイトライトをMQTTブローカーに接続します	デバイスをインターネットに接続する
05	農業	植物の成長を予測する	IoTデバイスで取得した温度データを使用して植物の成長を予測する方法を学びます	植物の成長を予測する
06	農業	土壌水分を検出する	土壌水分を検出し、土壌水分センサーをキャリブレーションする方法を学びます	土壌水分を検出する
07	農業	植物の自動給水	リレーとMQTTを使用して給水を自動化し、タイミングを設定する方法を学びます	植物の自動給水
08	農業	植物をクラウドに移行する	クラウドやクラウドホスト型IoTサービスについて学び、植物をパブリックMQTTブローカーではなくこれらに接続する方法を学びます	植物をクラウドに移行する
09	農業	アプリケーションロジックをクラウドに移行する	IoTメッセージに応答するクラウド上のアプリケーションロジックを記述する方法を学びます	アプリケーションロジックをクラウドに移行する
10	農業	植物を安全に保つ	IoTのセキュリティと、鍵や証明書を使用して植物を安全に保つ方法を学びます	植物を安全に保つ
11	輸送	位置追跡	IoTデバイスのGPS位置追跡について学びます	位置追跡
12	輸送	位置データを保存する	IoTデータを保存し、後で可視化や分析を行う方法を学びます	位置データを保存する
13	輸送	位置データを可視化する	地図上で位置データを可視化する方法や、地図が3次元の現実世界を2次元で表現する仕組みを学びます	位置データを可視化する
14	輸送	ジオフェンス	ジオフェンスについて学び、サプライチェーン内の車両が目的地に近づいた際にアラートを出す方法を学びます	ジオフェンス
15	製造	果物の品質検出器をトレーニングする	クラウドで画像分類器をトレーニングして果物の品質を検出する方法を学びます	果物の品質検出器をトレーニングする
16	製造	IoTデバイスから果物の品質を確認する	IoTデバイスから果物の品質検出器を使用する方法を学びます	IoTデバイスから果物の品質を確認する
17	製造	エッジで果物検出器を実行する	エッジ上のIoTデバイスで果物検出器を実行する方法を学びます	エッジで果物検出器を実行する
18	製造	センサーから果物品質検出をトリガーする	センサーから果物品質検出をトリガーする方法を学びます	センサーから果物品質検出をトリガーする
19	小売	在庫検出器をトレーニングする	オブジェクト検出を使用して在庫検出器をトレーニングし、店舗内の在庫をカウントする方法を学びます	在庫検出器をトレーニングする
20	小売	IoTデバイスから在庫を確認する	オブジェクト検出モデルを使用してIoTデバイスから在庫を確認する方法を学びます	IoTデバイスから在庫を確認する
21	消費者	IoTデバイスで音声を認識する	IoTデバイスで音声を認識し、スマートタイマーを構築する方法を学びます	IoTデバイスで音声を認識する
22	消費者	言語を理解する	IoTデバイスに話しかけられた文章を理解する方法を学びます	言語を理解する
23	消費者	タイマーを設定し音声フィードバックを提供する	IoTデバイスでタイマーを設定し、タイマーが設定された時や終了した時に音声フィードバックを提供する方法を学びます	タイマーを設定し音声フィードバックを提供する
24	消費者	複数言語をサポートする	話しかけられる言語やスマートタイマーの応答を複数言語でサポートする方法を学びます	複数言語をサポートする

オフラインアクセス

このドキュメントはDocsifyを使用してオフラインで実行できます。このリポジトリをフォークし、Docsifyをインストールしてから、このリポジトリのルートフォルダーでdocsify serveと入力してください。ウェブサイトはローカルホストのポート3000で提供されます: localhost:3000。

クイズ

各章の知識をテストするインタラクティブなクイズをコミュニティがホストしてくれています。知識をこちらでテストできます。

PDF

必要に応じて、このコンテンツのPDFを生成してオフラインでアクセスできます。これを行うには、npmをインストールし、このリポジトリのルートフォルダーで以下のコマンドを実行してください:

npm i
npm run convert

スライド

いくつかのレッスンにはslidesフォルダーにスライドデッキがあります。

その他のカリキュラム

私たちのチームは他のカリキュラムも制作しています！ぜひチェックしてください:

Azure / Edge / MCP / エージェント

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生成AIシリーズ

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基本学習

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Copilotシリーズ

画像の帰属

このカリキュラムで使用されている画像の帰属情報は、必要に応じて帰属情報で確認できます。

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免責事項:
この文書は、AI翻訳サービスCo-op Translatorを使用して翻訳されています。正確性を期すよう努めておりますが、自動翻訳には誤りや不正確な部分が含まれる可能性があります。原文（元の言語で記載された文書）を公式な情報源としてご参照ください。重要な情報については、専門の人間による翻訳をお勧めします。本翻訳の使用に起因する誤解や誤認について、当方は一切の責任を負いかねます。