実践 Internet of Things
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Instead of using a simple lifetime average, Udemy calculates a course's star rating by considering a number of different factors such as the number of ratings, the age of ratings, and the likelihood of fraudulent ratings.
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実践 Internet of Things

ラズベリーパイ 2とセンサーボードでセンサーデータと写真をクラウドに送信し蓄積データを元にAIの予測モデルを作成します。データを元にAIで判断しプロペラを回します。ミニマムセットの実習でIoTを実践し、IoTの全体像を理解できます。
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Instead of using a simple lifetime average, Udemy calculates a course's star rating by considering a number of different factors such as the number of ratings, the age of ratings, and the likelihood of fraudulent ratings.
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Created by 太田 寛
Last updated 7/2016
Japanese
Current price: $10 Original price: $80 Discount: 88% off
5 hours left at this price!
30-Day Money-Back Guarantee
Includes:
  • 3.5 hours on-demand video
  • 1 Article
  • Full lifetime access
  • Access on mobile and TV
  • Certificate of Completion
What Will I Learn?
  • IoTでできること、全体像を理解することができる
  • デバイスとクラウドサービスの間でのデータの送受信ができるようになる
  • マシンラーニングなど、クラウドサービスを利用できるようになる
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Requirements
  • 実験にはラズベリーパイ2およびSenseHatのボードが必要になります。ボードがなくても実習内容を学ぶことは可能です。
Description

IoT(モノのインターネット)が今後のビジネスを大きく変えるといわれています。

しかし、IoTはデバイス(ハードウェア)、センサー、ビッグデータ、インターネット、クラウドサービス、AI(人工知能)、マシンラーニング(機械学習)など、非常に広範囲の多岐にわたる要素から構成されるため、その全体像を正しく理解することはなかなか困難です。

一方で、ハードウェアの低価格化や、クラウドサービスの普及によるマシンラーニングを活用したビッグデータ解析などの最先端のサービスを個人でも安価もしくは無料で利用してIoTの構成要素として活用することも可能になっています。

この講座では比較的安価に入手できる手のひらサイズのコンピュータである「ラズベリーパイ 2」と「SenseHat」という、温度、湿度、大気圧といった、私たちを取り巻く環境の基本的な環境情報を計測可能なセンサーボード、さらには1か月間無料で使える「Microsoft Azure」のサービスを利用して以下の内容を扱います。

・ラズベリーパイ2とセンサーボードをセットアップ
・クラウドサービスのアカウントを設定
・センサーで計測した環境データとカメラで自動撮影した顔写真データの送信とクラウドでの蓄積
・クラウドサービスで顔写真を認識し、表情から「快・不快」の情報を読み取る
・センサーが送信した気象データと「快・不快」データからマシンラーニングで判定モデルを作成
・判定した「快・不快」の状況により、センサーボードに接続したプロペラを回す

このようにIoTを構成する基本要素をミニマムセットで網羅した実習項目を、実際にハンズオンで体験、実現することを通じてIoTの全体像を最低限の投資で理解し、基本的な構築スキルを習得できるように構成されています。

また、講座で必要なソースコード等はすべてGitHub経由で講師より提供されているので、コーディングの経験のない方でもすべてを体験していただくことが可能です。


Who is the target audience?
  • IoTにより自分のビジネスが今後変化することを感じている方
  • 業務にクラウドサービスを取り入れたいと考えているビジネスパーソン
  • デバイス制御などを学んでいる学生の方
  • 情報系、工学系の大学、専門学校で指導をされている方
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Azuru SDKのインストール
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ラズベリーパイ2上でアプリを開発する
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学習モデルのASAへの組み込み
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About the Instructor
太田 寛
3.6 Average rating
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1 Course
Internet of Things、組込み機器ソフトウェア開発、デスクトップアプリ開発、クラウドサービス開発

1989年東北大学大学院物理専攻、物理修士を取得。1989年4月から2006年8月までOA機器メーカーで、OA機器の制御ソフトウェア開発、モデル駆動型開発やCMMによる組込みソフトウェア開発プロセス改善に従事。2006年9月から、日本マイクロソフトでエバンジェリストとして、Windowsアプリ開発や組込み機器開発に関する技術やサービスの技術普及・啓発に携わる。現在は、組込み機器やクラウドサービス等、利用技術要素が多岐にわたるIoTにフォーカスを当てて活動中。