AIカメラを使って離れた場所で家の中の様子を知ったり、AIスピーカーを手作りしたり。

 

「作って学ぶIoT&AI」で学んだ内容を応用すると、あなたの生活をよりスマートで快適にすることができます。

・簡単なプログラミングは経験があり、それらの知識をIoTやAIに活かしてみたい

 

・仕事でIoTやAIに触れる機会が今後ある

 

・デジタルガジェットが大好きで、自分で作ってみたい!!

自分のペースで学習できるキットを使って「やってみたい」を実現しましょう!

■特長1

特別な工具は一切不要!

組み合わせるだけでハードウェアが完成します。はんだづけも不要です。

■特長2

ステップアップ形式で学べる!

月に5〜10時間を目安に自宅学習ができます。毎月の教材で、少しずつ理解を深めていくことができます。

■特長3

プログラムが書けなくても学習を進められます

プログラミングの考え方を学ぶため、最初はプログラムの詳細がわからなくても、コピー&ペーストだけで動かしてみることができます

■特長4

場所・時間を選ばず学習できます

キットはご自宅やオフィスに届きます。時間のない方でも、リモートワークの方でも好きなペースで学習できます。PCとネット環境さえあれば特別な工具は一切不要、届いたその日から始められます

■特長5

専門家に質問し放題

キットの内容であればオンラインでいつでも、専門家に質問できます。IoTやAIにつきものの初歩的な見落としや再現の難しい問題など、どんな疑問にも柔軟に回答します。受講期間内であれば質問し放題!

各回で学べること

第1回目

講座全体で使うシングルボードコンピューターの基本の理解を目指します。この回を学ぶことで、Raspberry Piの概要を把握し、起動するまでに必要な準備から初期設定の方法、そしてLinuxとPythonに入門し、Raspberry Piにおける基本的な操作方法やプログラミングの初歩を身につけることができます。

  • はじめに
  • 第1章 Raspberry Piとは
  • 第2章 Raspberry Piを動かす
  • 第3章 Raspberry PiをWebブラウザとして使う
  • 第4章 Raspberry PiによるPythonプログラミング
  • 第5章 入門回のふりかえり
  • コラム:SSH接続について
  • コラム:ツールを使ったIPアドレスの特定

第2回目
センサーデータの取得と可視化について学びます。この回では、センサーボードを用いてI2C通信によるセンサー値の取得を体験します。また、取得したデータをSaaSサービスにアップロードし、グラフ表示 (可視化) するプログラムを実装できるようになります。

  • はじめに
  • 第1章 開発・運用スタイルについて
  • 第2章 Sense HATの中身を知る
  • 第3章 Sense HATによるデータ収集
  • 第4章 継続的に動かすということ
  • コラム: 常駐化するアプリケーションを作成する

第3回目

LEDマトリクスの制御を題材に、Raspberry PiのプログラミングやLinuxのタイムゾーンの知識等を身につけます。また、簡易的なWebアプリの作り方や、HTTP通信を用いてJSON形式でデータをやり取りする方法について学びます。

 

  • はじめに
  • 第1章 最初の手順
  • 第2章 制御について
  • 第3章 時計の作成1
  • 第4章 時計の作成2
  • 第5章 機器と機器をつなぐ
  • コラム:外部APIの活用 (天気予報版)

第4回目

Raspberry Piでカメラを利用する方法について学びます。

Pythonプログラムでカメラ映像を取得し、OpenCVを用いた画像処理を行うことで、動体の検知や物体の通過を検知するアプリケーションの作り方を身につけることができます。

 

  • はじめに
  • 第1章 環境の構築
  • 第2章 Picameraの基本
  • 第3章 OpenCVに触れる
  • 第4章 動作アプリケーションの作成
  • 第5章 動体検知
  • 第6章 人数カウント – 通過検知

第5回目

MQTTを用いたデバイス間通信について学びます。

MQTTの概要を把握し、MQTTブローカー (サーバー) の構築やPythonプログラムによるMQTTクライアントの実装方法を身につけます。

 

  • はじめに
  • 第1章 Joy Stickを動かしてみる
  • 第2章 MQTTを体験する
  • 第3章 MQTTとブラウザを組み合わせる
  • 第4章 MQTTでデバイス連携する
  • 第5章 AWS IoTを使う
  • 第6章 サーバレスのクラウドシステムを構築する(FaaS)
  • 第7章 Lambdaを使って機器同士を連携する

第6回目
IoTデバイスに用いられる代表的な無線通信方式のBluetooth Low Energy (BLE) について学びます。PythonプログラムでBLEによるデータ通信を行い、BLEセンサーからデータを収集するゲートウェイをラズパイに実装します。

 

  • はじめに
  • 第1章 Bluetooth Low Energy (BLE) の基本
  • 第2章 PythonでBLEデバイスを扱う
  • 第3章 BLEゲートウェイの実装
  • 第4章 クラウドへの接続とLambda連携
  • 第5章 クラウドサービスとの連携
  • 第6章 おわりに(実力チェック試験)

第7回目

人工知能の概略を確認し、AI・機械学習・ディープラーニングとは何かを学びます。そしてRaspberry Pi 上で様々な種類のAIモデルを動かすことで、AIを実行する際のポイントを身につけることができます。

 

  • まえがき ~AIの世界に飛び込もう~
  • 第1章 ディープラーニングについて知ろう
  • 第2章 AIを動かすための準備
  • 第3章 AI学習に必要な基礎知識を身につける
  • 第4章 ディープラーニングによるモデルの推論実行
  • 第5章 色々なモデルを試そう: 画像分類
  • 第6章 色々なモデルを試そう: 気温予測
  • 第7章 物体検出とカメラの連携
  • コラム:AIと思想

第8回目
ディープラーニングを理解する上で欠かせないニューラルネットワークについて詳しく学びます。ニューラルネットワークが学習する仕組みを理解し、基本的なモデル作りや精度の改善、そして畳み込みニューラルネットワークのモデルを作成します。

 

  • まえがき 〜ディープラーニングのモデルを作れるようになろう!〜
  • 第1部1章 ニューラルネットワークの推論の仕組みを学ぼう
  • 第1部2章 ニューラルネットワークをどう設定するか
  • 第1部3章 ニューラルネットワークはどう学習するか
  • 第2部序章 学習環境としてGoogle Colaboratoryを使う
  • 第2部1章 モデルを作り上げる手順を体験しよう!
  • 第2部2章 用途を決める
  • 第2部3章 頭脳をつくる
  • 第2部4章 学習させる
  • 第2部5章 指導する
  • 第3部1章 畳み込みニューラルネットワーク
  • 第3部2章 CNNモデルを作ってみよう
  • コラム:代表的な活性化関数

第9回目

音声認識・機械翻訳に用いられる再帰型ニューラルネットワーク (RNN) について学びます。RNNの特徴について学び、時系列データの予測を題材に数種類のRNNレイヤーを使ったモデル作りに取り組みます。

 

  • まえがき 〜RNNのモデルを作ろう!〜
  • 第1部1章 RNNレイヤーの生い立ち
  • 第1部2章 RNNレイヤーの構造
  • 第1部3章 RNNレイヤーの発展
  • 第2部1章 手を動かして体験しよう!
  • 第2部2章 用途を決める
  • 第2部3章 頭脳をつくる
  • 第2部4章 学習させる
  • 第2部5章 指導する

第10回目
RNNを使ったモデル作りの一環として、ディープラーニングによる音声認識に挑戦します。マイクで拾った音を入力データとして、自分で決めた特定の言葉や音に反応するAIを開発します。

 

  • 動作チェック
  • 第3部1章 音声の正体
  • 第3部2章 音声データの扱い
  • 第3部3章 用途を決める
  • 第3部4章 頭脳をつくる
  • 第3部5章 学習させる
  • 第3部6章 指導する

第11回目

ハードウェアとAIを組み合わせたスマートヘルスケアデバイスの開発を通してAIサービスの企画開発に必要な知識とスキルを身につけます。この回では転移学習について学び、デバイスに組み込むAIモデルを作成します。

 

  • まえがき 〜AIを使うアプリケーションを作ろう!〜
  • 第1部1章 ケーススタディー『運動を続けたい!』
  • 第1部2章 開発環境を準備しよう
  • 第2部1章 モデルの利用目的を決める
  • 第2部2章 ウェイクワード検知モデルの準備
  • 第2部3章 人体検知モデルの転移学習
  • 第2部4章 学習用データを用意しよう
  • 第2部5章 モデルの転移学習と最適化
  • コラム:転移学習について

第12回目
ハードウェアとAIを組み合わせたスマートヘルスケアデバイスの完成を目指します。この回ではAIモデルをデバイス上で動作させるプログラムを実装するとともに、実際にアプリケーションとして利用するためのユーザーインターフェースを構築します。

 

  • 第3部1章 作るものの確認
  • 第3部2章 ウェイクワード検知プログラムを作ろう
  • 第3部3章 人体検知プログラムを作ろう
  • 第3部4章 WEBサーバーを完成させよう
  • 第3部5章 タッチディスプレイからの利用
  • 講座を終えて
  • コラム:コールバックについて
  • コラム:スレッドについて

お客さまの声

「ハイテクなものづくりに憧れてるのですが、デバイスの選定やシステムの設計、環境構築やネットワークなど、独学でゼロからやろうとするにもハードルが高く、何回も挫折してきました。このコースは各回で完成するキットがそろってて、サンプルコードをコピーして試行錯誤しつつ、ちゃんと動くサービスが作れたので感激しました。ゆっくりですがサンプルコードをお手本に、自分なりにアレンジしたり、デバイスも工夫したり、動かしながら勉強中です!」

「学ぶ上で楽しさは重要です。特に新人にとっては最初は楽しいというのは大事。普通のプログラミングだと『本を読んで、プログラムが動くのをみて、楽しい。』と思える感性がないと大変じゃないですか。ただ、IoTだと、それ以外の楽しさがある。このキットはいろんなプログラミングの楽しさを感じてもらえるものだとおもいます」

「独学だと、自分の身につけた知識が一般的なものなのか疑問が湧いてくるんです。ただ、このキットのように最終的にソリューションを作るところまで進められるものだと、それに必要な知識や技術を体系だって学べます」

「自分が作ったハードウェアがモノとして出来上がった、制御できた。という嬉しさが強かったです。私達のようなWeb系のエンジニアにとっては物理的なものが存在して、ディスプレイ上だけの変化にとどまらない動きを見るのはやはり刺激的でした」

「学習を進めていくうちに、派生した疑問がどんどん出てくるじゃないですか。データ構造の概念やシステムの設計思想などは、Googleにサンプルコードを打ち込んで検索というわけにはいかず、インターネットでは調べきれないと思います。これらの疑問を直接質問でき、親身になって完全回答をくれるテクニカルサポートの存在が、私にとって最大の価値でした」

「仕事でIoTの知見が必要になったのですが、周りに詳しい人はおらず、何をどう勉強すればいいのかわからないときに、このコースを知り申し込みました。つまずいたときに知り合いに聞くことができないのが不安でしたが、このコースのサポートでちゃんと教えていただいて無事解決できました。IoT基礎がわかる人材として、今後社内のプロジェクトやキャリアで活躍できるよう、がんばります」

「研修の状況を聞いたなかで印象深かったのが、Raspberry Pi から インターネットへ接続するのに、みんなが苦労していたことです。初歩的に思える技術を知らないまま過ごしていたと、気づかされたと思います。ハードウェアに触れながら、イチから組み立てる良さを感じました」

「わたしも子どもも電子工作やプログラミングが趣味で、本コースを応用して本格的な『家の改造ごっこ』を楽しんでいます。デバイスが届くのも便利で、キットを組んでサクッとプログラム書いたり他のサービスと連携したり、サンプルコードを応用して色々なアイデアをあれこれ形にできて面白いです」

よくあるご質問

Q.どのような組み立てがありますか?

本キットでお届けするデバイスはハンダ付け不要で、解説通りに組み合わせるだけで開発できるようになっています。 作りたいシステムによってはデバイスの設置方法や外観などをご自身で創意工夫していただく必要があります。

Q.難易度はどのくらいですか?

IoT編はIoT初心者向けのシンプルなセンシングからはじまり、中上級者向けの画像処理まで、毎月・各回ごとに順番に学んでいきます。
Raspberry Piの操作は、CLI(コマンド・ライン・インターフェース)がメインになります。CLIに触れたことがない方でも、解説通りコマンドを入力していくことで少しずつCLI操作に慣れることができます。プログラムもオンラインテキストでの提供となりますので、解説通り入力することでシステムを動かすことができます。
最初は中身が分からなくてもプログラムをコピー&ペーストして動かしながら理解を進めていくことをお勧めします。AI編はIoT編の学習を終えた方ならスムーズに学習することができます。

Q.開発言語は何ですか?

主にPythonです。月ごとにデバイスを使ったさまざまなシステムのサンプルコードをお届けします。

Q.サポートはありますか?

お申し込みいただきますと、ツクレルの講師から連絡をさせていただき、学習の目標とスケジュールの確認をいたします。あわせてオンラインフォーラムにサポートを行うとともに、Zoomを使った質問会を開催しております。
サポート期間はIoT編、AI編とも最終お届け月から3か月間になります。
また受講中、受講後もオンラインで仲間と質問し合えるコミュニティーにはいつでもご参加いただけます。

Q.学習にはどのくらいの時間が必要ですか?

学習時間はプログラミングの経験によりまちまちです。
参考までに1回目~2回目でキットを動かすことができるようになるまで、プログラミングの経験がある方で1か月に2~5時間、未経験の方は10~20時間程度を想定しております。
レベルにあわせ週に数時間程度、学習時間を確保して計画的に進められる事をお勧めします。学習した内容を応用し、オリジナルのシステムを作る場合はさらに学習時間が必要になります。

Q.途中解約は可能ですか?

解約は可能ですが、まずはIoT編の最後まで(6ヶ月目)は、継続されることをおすすめいたします。もし解約する場合は解約月の前々月末までにお申し付けください。

■お申し込み方法

お申し込み方法は一括払いの場合と分割払いの場合で違います。詳しくは、購入方法の説明ページをご覧ください。

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直接ご購入される方は、購入方法の説明ページをお読みになり、購入お願いいたします。


ご質問などある場合は以下のフォームよりお願いいたします。ご連絡欄に質問内容をご記入ください。以下のフォームを送信してもまだ発注確定とはなりませんのでご安心ください。発注の意思は別途ツクレルスタッフよりご確認いたします。

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