— Labから生まれた、実践的な学びとスキル形成 —
本ページでは、IoT × AI 実践学習シリーズがどのような思想で設計され、どのように学んでいく体系なのかを紹介します。
各教材の詳細は、カリキュラム一覧ページにまとめています。
目次
はじめに — このページの役割
このページは、「IoT × AI 実践学習シリーズ」という 学習コンテンツの位置づけ・思想・導入文脈を説明するページです。
コンテンツ本体（教材・詳細）は、カリキュラム一覧ページに集約されており、そちらから各教材へ移動できます。
👉 まずは、シリーズの背景と目指す学びを理解してください。
シリーズの位置づけ
IoT（モノのインターネット）と AI（人工知能）を組み合わせることで、
「考えて動く仕組み」 を自分で設計・実装できる力を身につけることを目的とした学習シリーズです。
- IoT は データを集める「身体」
- AI は 学び・判断する「頭脳」
- Wi-Fi は つなぐ「神経」
という捉え方で構成されています。 この3つがつながることで、
現実世界のデータを収集し、AIで分析・予測し、その結果に応じて動作する仕組みを体験できます。
なぜこのシリーズが生まれたのか
一般的な専門書やオンライン情報だけでは、
- 必要な情報に辿り着くまで時間がかかる
- 実装の全体像が見えづらい
- 途中で迷いが生じやすい
といった課題があります。
本シリーズはこれらを解消するために、
- 実装手順だけでなく、判断につながる背景と考え方
- 初心者〜中級者まで段階的に学べる構成
- 手を動かしながら体系的に理解できる内容
として設計されています。
このシリーズで身につくこと
以下のような「実務に近い学び」を意識しています：
- IoT × AI によるデータ収集〜分析〜動作の一連の流れ
- 試作とプロトタイプ開発を通じた考え方
- PoC（概念実証：Proof of Concept）の理解
- 実装レベルの技術スキルと判断力
とくに、「判断につながる試作」や「プロトタイプ開発」の視点があるため、
単なるコードのコピーではなく、どの段階で何を確かめるべきかが理解できます。
シリーズの構造（学びの進め方）
このシリーズは、以下のような大きな流れで構成されています。
- 基礎編
IoT・AI・Wi-Fi の基本と全体像をつかむ - 応用編
Raspberry Pi Pico などを用いた
センサー／通信／データ取得の実装 - 実践編
学んだ内容を組み合わせて、
小さなプロトタイプを構築してみる - 発展・商品化編
習得した技術を応用し、
製品化・サービス化につなげる考え方
👉 興味のある段階から始めても問題ありません。
まとめて読むことで理解はさらに深まります。
教材を見る／カリキュラムを見る
本シリーズの教材本体は下記ページに集約されています。
まずは全体像を確認し、その後、各教材に進むことをおすすめします。
👉 IoT × AI 実践学習 カリキュラム一覧
（体系的な教材一覧ページ）
※ このページには各教材の解説・リンクがありますので、
現在のURL構造を維持したままスムーズに移動できます。
シリーズの特徴（特徴点だけ強調）
- ライブラリ・コードを丁寧に解説
- 実装を通じて学んだことを判断材料にできる
- 初心者〜中級者まで無理なく進められる
- 学習途中からでも興味ある分野から開始可能
※ 教材は 無料部分と有料部分があります。
詳しくは一覧ページの該当リンクをご覧ください。
なぜ「IoT × AI」を学ぶのか
- IoT で現実世界のデータを集める力
- AI でそのデータを分析・予測する力
- これらを組み合わせる開発力は実務でも価値が高い
という理由から、このシリーズは
「学んで終わり」ではなく「動かせる力」 を重視しています。
相談したい方へ
もし、
- どこから始めたらいいか迷っている
- 自分の案件に合うかを判断したい
- PoC の進め方を相談したい
と感じた場合は、
まだ依頼ではない相談としてお話しください。
👉 相談する（まだ依頼ではありません）
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