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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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IoT for Beginners - カリキュラム

MicrosoftのAzure Cloud Advocatesは、IoTの基礎を学べる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手順書、解答例、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、実際に作りながら学ぶことで新しいスキルを定着させることができます。

このプロジェクトでは、農場から食卓までの食品の流れをテーマにしています。農業、物流、製造、小売、消費者といったIoTデバイスが活用される主要な業界分野を網羅しています。

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。

著者である Jen Fox、Jen Looper、Jim Bennett、そして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、そして 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見られます！

教師の皆さん、このカリキュラムの活用方法についていくつかの提案を用意しました。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ご利用いただけます。

学生の皆さん、このカリキュラムを個人で利用するには、リポジトリ全体をフォークして、事前クイズから始めてレクチャーを読み、残りの活動を進めてください。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ベースのレッスンの/solutionsフォルダにあります。別のアイデアとして、友人と勉強グループを作り、一緒に内容を進めるのも良いでしょう。さらに学びたい場合は、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見られます！

教育方針

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つの教育方針を採用しました。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、音声操作の調理タイマーを構築し、IoTの基礎を学びます。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。

プロジェクトに沿った内容を確保することで、学生にとって学習プロセスがより魅力的になり、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欲を高め、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になるよう設計されており、全体を通して学ぶことも部分的に学ぶことも可能です。プロジェクトは小規模なものから始まり、12週間のサイクルの終わりには徐々に複雑になります。

各プロジェクトは、学生や趣味でIoTを学ぶ人々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ドメインに焦点を当て、その分野に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、問題を解決するドメイン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びを実際のIoT開発者として解決する可能性のある現実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「理由」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める前に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の友人たちから購入できる完全なキットへのリンクを見つけてください。

💁 行動規範、貢献方法、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
• 書かれたレッスン内容
• 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を示す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。quiz-appフォルダー内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	関連レッスン
01	はじめに	IoTの概要	IoTの基本原則や、センサーや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ためのセンサーや、フィードバックを送るための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デバイスで収集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アプリケーションロジックをクラウドで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のセキュリティについて学び、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次元で表現する方法について学びます	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とき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、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デバイスで果物の品質を確認する	IoTデバイスで果物の品質検出器を使用する方法を学びます	IoTデバイスで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をカウントする在庫検出器をトレーニング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デバイスで在庫を確認する	オブジェクト検出モデルを使用してIoTデバイスで在庫を確認する方法を学びます	IoTデバイスで在庫を確認する
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ときや終了したとき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	スマートタイマーに話しかける言語や応答する言語を複数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

このドキュメントをオフラインで実行するには、Docsifyを使用します。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

一部のレッスンにはスライドフォルダ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！以下をチェックしてください：

• AI Agents for Beginners
• MCP for Beginners
• Generative AI for Beginners
• Generative AI for Beginners .NET
• Generative AI with JavaScript
• Generative AI with Java
• AI for Beginners
• Data Science for Beginners
• ML for Beginners
• Cybersecurity for Beginners
• Web Dev for Beginners
• IoT for Beginners
• XR Development for Beginners
• Mastering GitHub Copilot for Agentic use
• Mastering GitHub Copilot for C#/.NET Developers
• Choose Your Own Copilot Adventure

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Attributionsで確認できます。

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