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CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
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"language_code": "ja"
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}
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[](https://github.com/microsoft/IoT-For-Beginners/blob/master/LICENSE)
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[](https://GitHub.com/microsoft/IoT-For-Beginners/graphs/contributors/)
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[](https://GitHub.com/microsoft/IoT-For-Beginners/issues/)
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[](https://GitHub.com/microsoft/IoT-For-Beginners/pulls/)
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[](http://makeapullrequest.com)
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[](https://GitHub.com/microsoft/IoT-For-Beginners/watchers/)
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[](https://GitHub.com/microsoft/IoT-For-Beginners/network/)
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[](https://GitHub.com/microsoft/IoT-For-Beginners/stargazers/)
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### Azure AI Foundryコミュニティに参加しよう
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AIアプリの構築で行き詰まったり、質問がある場合は、MCPに関するディスカッションに参加してください。同じ学習者や経験豊富な開発者と交流できる、質問が歓迎され、知識が自由に共有されるサポートコミュニティです。
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[](https://discord.gg/nTYy5BXMWG)
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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：
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[](https://aka.ms/foundry/forum)
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以下の手順でこれらのリソースを利用し始めましょう：
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1. **リポジトリをフォークする**: [](https://GitHub.com/microsoft/IoT-For-Beginners/fork) をクリック
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2. **リポジトリをクローンする**: `git clone https://github.com/microsoft/IoT-For-Beginners.git`
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3. [**Microsoft Foundry Discordに参加して、専門家や他の開発者と交流する**](https://discord.com/invite/ByRwuEEgH4)
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### 🌐 多言語対応
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#### GitHub Actionによるサポート (自動化＆常に最新)
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[アラビア語](../ar/README.md) | [ベンガル語](../bn/README.md) | [ブルガリア語](../bg/README.md) | [ビルマ語 (ミャンマー)](../my/README.md) | [中国語 (簡体字)](../zh/README.md) | [中国語 (繁体字、香港)](../hk/README.md) | [中国語 (繁体字、マカオ)](../mo/README.md) | [中国語 (繁体字、台湾)](../tw/README.md) | [クロアチア語](../hr/README.md) | [チェコ語](../cs/README.md) | [デンマーク語](../da/README.md) | [オランダ語](../nl/README.md) | [エストニア語](../et/README.md) | [フィンランド語](../fi/README.md) | [フランス語](../fr/README.md) | [ドイツ語](../de/README.md) | [ギリシャ語](../el/README.md) | [ヘブライ語](../he/README.md) | [ヒンディー語](../hi/README.md) | [ハンガリー語](../hu/README.md) | [インドネシア語](../id/README.md) | [イタリア語](../it/README.md) | [日本語](./README.md) | [韓国語](../ko/README.md) | [リトアニア語](../lt/README.md) | [マレー語](../ms/README.md) | [マラーティー語](../mr/README.md) | [ネパール語](../ne/README.md) | [ナイジェリア・ピジン語](../pcm/README.md) | [ノルウェー語](../no/README.md) | [ペルシャ語 (ファルシ)](../fa/README.md) | [ポーランド語](../pl/README.md) | [ポルトガル語 (ブラジル)](../br/README.md) | [ポルトガル語 (ポルトガル)](../pt/README.md) | [パンジャブ語 (グルムキー)](../pa/README.md) | [ルーマニア語](../ro/README.md) | [ロシア語](../ru/README.md) | [セルビア語 (キリル文字)](../sr/README.md) | [スロバキア語](../sk/README.md) | [スロベニア語](../sl/README.md) | [スペイン語](../es/README.md) | [スワヒリ語](../sw/README.md) | [スウェーデン語](../sv/README.md) | [タガログ語 (フィリピン)](../tl/README.md) | [タミル語](../ta/README.md) | [タイ語](../th/README.md) | [トルコ語](../tr/README.md) | [ウクライナ語](../uk/README.md) | [ウルドゥー語](../ur/README.md) | [ベトナム語](../vi/README.md)
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<!-- CO-OP TRANSLATOR LANGUAGES TABLE END -->
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# IoT for Beginners - カリキュラム
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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。
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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。
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> スケッチノート作成者：[Nitya Narasimhan](https://github.com/nitya)。画像をクリックすると拡大版が表示されます。
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**著者 [Jen Fox](https://github.com/jenfoxbot)、[Jen Looper](https://github.com/jlooper)、[Jim Bennett](https://github.com/jimbobbennett)、スケッチノートアーティスト [Nitya Narasimhan](https://github.com/nitya) に心から感謝します。**
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**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](https://studentambassadors.microsoft.com?WT.mc_id=academic-17441-jabenn) のチームにも感謝します - [Aditya Garg](https://github.com/AdityaGarg00)、[Anurag Sharma](https://github.com/Anurag-0-1-A)、[Arpita Das](https://github.com/Arpiiitaaa)、[Aryan Jain](https://www.linkedin.com/in/aryan-jain-47a4a1145/)、[Bhavesh Suneja](https://github.com/EliteWarrior315)、[Faith Hunja](https://faithhunja.github.io/)、[Lateefah Bello](https://www.linkedin.com/in/lateefah-bello/)、[Manvi Jha](https://github.com/Severus-Matthew)、[Mireille Tan](https://www.linkedin.com/in/mireille-tan-a4834819a/)、[Mohammad Iftekher (Iftu) Ebne Jalal](https://github.com/Iftu119)、[Mohammad Zulfikar](https://github.com/mohzulfikar)、[Priyanshu Srivastav](https://www.linkedin.com/in/priyanshu-srivastav-b067241ba)、[Thanmai Gowducheruvu](https://github.com/innovation-platform)、[Zina Kamel](https://www.linkedin.com/in/zina-kamel/)。**
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チームを紹介します！
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[](https://youtu.be/-wippUJRi5k)
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**Gif作成者** [Mohit Jaisal](https://linkedin.com/in/mohitjaisal)
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> 🎥 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！
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> **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](for-teachers.md)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](lesson-template/README.md)も含めています。
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> **[学生の皆さん](https://aka.ms/student-page)**、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](https://docs.microsoft.com/users/jimbobbennett/collections/ke2ehd351jopwr?WT.mc_id=academic-17441-jabenn)をお勧めします。
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このコースの概要動画はこちらをご覧ください：
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[](https://youtube.com/watch?v=bccEMm8gRuc "プロモーション動画")
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> 🎥 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！
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## 教育法
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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。
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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。
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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。
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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。
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## ハードウェア
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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](./hardware.md)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。
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> 💁 [行動規範](CODE_OF_CONDUCT.md)、[貢献](CONTRIBUTING.md)、[翻訳](TRANSLATIONS.md)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！
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## 各レッスンには以下が含まれます：
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- スケッチノート
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- オプションの補足動画
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- レッスン前のウォームアップクイズ
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- 書面によるレッスン
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- 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
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- 知識チェック
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- チャレンジ
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- 補足読書
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- 課題
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- [レッスン後のクイズ](https://ff-quizzes.netlify.app/en/)
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> **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。
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## レッスン
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| :---: | :------------------------------------: | :---------------------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | :--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: |
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| 01 | [はじめに](./1-getting-started/README.md) | 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](./1-getting-started/lessons/1-introduction-to-iot/README.md) |
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| 02 | [はじめに](./1-getting-started/README.md) | 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](./1-getting-started/lessons/2-deeper-dive/README.md) |
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| 03 | [はじめに](./1-getting-started/README.md) | 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](./1-getting-started/lessons/3-sensors-and-actuators/README.md) |
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| 04 | [はじめに](./1-getting-started/README.md) | 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](./1-getting-started/lessons/4-connect-internet/README.md) |
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| 05 | [農業](./2-farm/README.md) | 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](./2-farm/lessons/1-predict-plant-growth/README.md) |
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| 06 | [農業](./2-farm/README.md) | 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](./2-farm/lessons/2-detect-soil-moisture/README.md) |
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| 07 | [農業](./2-farm/README.md) | 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](./2-farm/lessons/3-automated-plant-watering/README.md) |
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| 08 | [農業](./2-farm/README.md) | 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](./2-farm/lessons/4-migrate-your-plant-to-the-cloud/README.md) |
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| 09 | [農業](./2-farm/README.md) | 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](./2-farm/lessons/5-migrate-application-to-the-cloud/README.md) |
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| 10 | [農業](./2-farm/README.md) | 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](./2-farm/lessons/6-keep-your-plant-secure/README.md) |
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| 11 | [輸送](./3-transport/README.md) | 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](./3-transport/lessons/1-location-tracking/README.md) |
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| 12 | [輸送](./3-transport/README.md) | 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](./3-transport/lessons/2-store-location-data/README.md) |
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| 13 | [輸送](./3-transport/README.md) | 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](./3-transport/lessons/3-visualize-location-data/README.md) |
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| 14 | [輸送](./3-transport/README.md) | 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](./3-transport/lessons/4-geofences/README.md) |
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| 15 | [製造](./4-manufacturing/README.md) | 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](./4-manufacturing/lessons/1-train-fruit-detector/README.md) |
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| 16 | [製造](./4-manufacturing/README.md) | 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](./4-manufacturing/lessons/2-check-fruit-from-device/README.md) |
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| 17 | [製造](./4-manufacturing/README.md) | 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](./4-manufacturing/lessons/3-run-fruit-detector-edge/README.md) |
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| 18 | [製造](./4-manufacturing/README.md) | 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](./4-manufacturing/lessons/4-trigger-fruit-detector/README.md) |
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| 19 | [小売](./5-retail/README.md) | 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](./5-retail/lessons/1-train-stock-detector/README.md) |
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| 20 | [小売](./5-retail/README.md) | 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](./5-retail/lessons/2-check-stock-device/README.md) |
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| 21 | [消費者](./6-consumer/README.md) | 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](./6-consumer/lessons/1-speech-recognition/README.md) |
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| 22 | [消費者](./6-consumer/README.md) | 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](./6-consumer/lessons/2-language-understanding/README.md) |
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| 23 | [消費者](./6-consumer/README.md) | 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](./6-consumer/lessons/3-spoken-feedback/README.md) |
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| 24 | [消費者](./6-consumer/README.md) | 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](./6-consumer/lessons/4-multiple-language-support/README.md) |
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## オフラインアクセス
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このドキュメントは[Docsify](https://docsify.js.org/#/)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](https://docsify.js.org/#/quickstart)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`。
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## クイズ
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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](https://ff-quizzes.netlify.app/en/)でテストできます。
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### PDF
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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](https://docs.npmjs.com/downloading-and-installing-node-js-and-npm)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:
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```sh
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npm i
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npm run convert
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```
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### スライド
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いくつかのレッスンには[slides](../../slides)フォルダーにスライドデッキがあります。
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## その他のカリキュラム
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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:
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### Azure / Edge / MCP / エージェント
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[](https://github.com/microsoft/AZD-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://github.com/microsoft/edgeai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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### 生成AIシリーズ
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[](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners-java?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9)](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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### 基本学習
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[](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung)
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[](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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### Copilotシリーズ
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[](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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[](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst)
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<!-- CO-OP TRANSLATOR OTHER COURSES END -->
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## 画像の帰属
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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](./attributions.md)で確認できます。
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<!-- CO-OP TRANSLATOR DISCLAIMER START -->
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**免責事項**:
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この文書は、AI翻訳サービス[Co-op Translator](https://github.com/Azure/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。
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<!-- CO-OP TRANSLATOR DISCLAIMER END --> |
