このレッスンでは、アプリのコーディングやAIモデルの作成に関するTechnovationのビデオチュートリアルをまとめてご覧いただけます。コーディングプラットフォームやトピックごとにグループ化されています。
コーディングプラットフォーム
このビデオはTechnovationのコーディング言語オプションの概要を説明しています。Technovationでは現在どのようなコーディング言語でも使用できるため、少し古い内容となっています。しかし、App InventorとThunkableの概要と各プラットフォームの機能がよくわかります。
スクラッチ・チュートリアル
スクラッチ・チュートリアル
チュートリアル
以下の各タブを開くと、アプリ開発に役立つさまざまな機能を学べるビデオチュートリアルをご覧いただけます。
プラットフォームの概要
これらのビデオでは、App Inventorの2つのウィンドウ（DesignerとBlocks Editor）の概要を説明しています。
プラットフォームの概要
初心者向けチュートリアル
もしあなたがコーディング初心者なら、これらの入門チュートリアルを試してみるといいだろう。
App Inventorを学ぶ
ログインアプリ
多くのアプリの特徴として、ユーザーがユーザー名とパスワードでログインできる機能があります。ビデオの指示に従って、どのアプリにもこの機能を追加することができます。
画像付きゲーム, ボタン, 時計タイマー, 得点
Recycleゲームでは、多くのシンプルなコンセプトを使いますが、それらを基にかなり複雑なゲームを構築します。タイマーを使って画像を表示したり、ボタンのクリックを検出したり、スコアを加算したり減算したりする方法を学びます。App Inventorのスターター テンプレートへのリンクはこちらです。
リサイクルゲーム
アニメーションゲーム
アニメーションゲーム
地図, マーカー, 電話, WebViewer
このビデオでは、ボランティアアプリの作り方を説明します。チュートリアルでは、アプリに情報マーカー付きの地図を追加する方法を紹介します。また、アプリに電話を統合する方法や、WebViewerコンポーネントを使用してWebサイトを表示する方法も紹介します。
ボランティアアプリ
電話機へのデータ保存
最初の3つのビデオは、ユーザーが毎日どのくらい環境に優しいかを追跡できる「グリーントラッカー」アプリの作成について説明しています。データはTinyDBを使ってユーザーのモバイル・デバイスに保存される。
4つ目のビデオは、TinyDBにリスト項目を保存する方法です。
TinyDBを使用してデータを保存する
Green Tracker Part 1では、TinyDBコンポーネントを使用して携帯電話に追跡データを保存する方法を紹介します。
グリーントラッカーパート2では、Clockコンポーネントを追加して、ユーザが連続した日にグリーンになったかどうかをトラッキングする方法を学びます。
グリーントラッカーパート3では、Do It機能を使ってアプリの変数値を操作し、連日機能をテストできるようにします。
Girls Code Itは、テクノベーションの参加者を対象にコーディング・セッションを行った。このビデオでは、簡単なToDoリストを作成し、携帯電話に保存する方法を紹介します。
API
アプリケーション・プログラミング・インターフェース（API）はアプリにとって非常に便利なものです。アプリを外部のウェブサイトやサーバーに接続してデータを送受信する方法を学びましょう。
API
クラウドへのデータ保存
このチュートリアルでは、Google Sheet をアプリに接続して、リーダーボードのデータを保存する方法を紹介します。App Inventor でプロジェクト テンプレートを開くには、ここをクリックしてください。
チャットアプリのチュートリアルでは、CloudDBを使ってチャット情報を保存する方法を紹介しています。
クラウドデータ
THUNKABLEチュートリアル
以下の各タブを開くと、アプリ開発に役立つさまざまな機能を学べるビデオチュートリアルをご覧いただけます。
プラットフォームの概要
このビデオはThunkableプラットフォームの概要を説明しています。
初心者向けチュートリアル
もしあなたがコーディング初心者なら、これらの入門チュートリアルを試してみるといいだろう。
Thunkableを学ぶ
ログインアプリ
多くのアプリの特徴として、ユーザーがユーザー名とパスワードでログインできる機能があります。ビデオの指示に従って、どのアプリにもこの機能を追加することができます。
地図, マーカー, 電話, WebViewer
このビデオでは、ボランティアアプリの作り方を説明します。チュートリアルでは、アプリに情報マーカー付きの地図を追加する方法を紹介します。また、アプリに電話を統合する方法や、WebViewerコンポーネントを使用してWebサイトを表示する方法も紹介します。
ボランティアアプリ
電話機へのデータ保存
この3つのビデオでは、ユーザーが毎日どのくらい環境に優しいかを追跡できるGreen Trackerアプリの作成について取り上げています。データはストアド変数を使って保存されるので、ユーザーのモバイル・デバイスに保存されます。
TinyDBを使用してデータを保存する
API
アプリケーション・プログラミング・インターフェース（API）はアプリにとって非常に便利なものです。アプリを外部のウェブサイトやサーバーに接続してデータを送受信する方法を学びましょう。
API
クラウドへのデータ保存
このチュートリアルでは、リーダーボードのデータを保存するためにGoogle Sheetをアプリに接続する方法を紹介します。Thunkableでプロジェクトテンプレートを開くには、ここをクリックしてください。
2つ目のビデオでは、動画を再生するアプリの作り方を紹介する。動画の情報はGoogle Sheetに保存されます。
3つ目のビデオは、googleシートからリーダーボード情報を表示する方法を紹介する、別の気候ベースのアプリです。スターター・プロジェクトのテンプレートはこちら。
4つ目のビデオは、Googleシートを使ってアプリの情報を保存している卒業生の例です。 スターター・プロジェクトへのリンクはこちら。
クラウドデータ
このチュートリアルでは、リーダーボードのデータを保存するためにGoogle Sheetをアプリに接続する方法を紹介します。Thunkableでプロジェクトテンプレートを開くには、ここをクリックしてください。
アナは、彼女のOption Aのようなアプリを作る方法を紹介する。動画情報はGoogle Sheetに保存されます。
人工知能チュートリアル
AIモデルのトレーニング→スクラッチ
このシリーズでは、Machine Learning for Kidsを使ってモデルを学習する方法を紹介します。出力されたモデルは、Scratchプロジェクトで使用されます。
なお、Scratchプロジェクトが可能なのは初心者部門のみである。
AIチュートリアル
Make Me Happyは、子供のための機械学習を使って、嬉しいテキストや悲しいテキストを検出する機械学習モデルを作ります。3部構成のチュートリアルでは、 Scratchプロジェクトでこのモデルを使用します。
サウンドモデル→スクラッチ
この例では、Teachable Machineで学習した音（スナップ、拍手、笛）を検出するモデルをScratchプロジェクトで使用します。モデルの作り方へのリンクはこちらです。
なお、Scratchプロジェクトが可能なのは初心者部門のみである。
App Inventorで使用するパブリック・データセット・モデルのトレーニング
このシリーズでは、ウェブから画像の公開データセットを取得し、App InventorのImage Classifierを使用して学習させ、App Inventorを使用してモバイルアプリにモデルを追加する方法を紹介します。
画像データセットとアプリ・インヴェンター
Teachable MachineによるMLモデル -> App Inventor
これらのビデオでは、AIを使ってユーザーがどのプレイをしているかを判断する、シンプルなジャンケンアプリの作り方を紹介しています。Teachable Machineで画像を使って機械学習モデルを学習します。そして、そのモデルを App Inventor に統合して、モバイル・アプリで使用します。
プレイリスト
Ximilarを使ったMLモデル -> Thunkable
Pratham Goradia氏は、Ximilarプラットフォームを使って、サンゴ礁の画像でモデルをトレーニングする方法を紹介します。そして、そのモデルをWeb APIコンポーネントの助けを借りてThunkableアプリで使用します。
JupyterノートブックとStreamlitを使ったMLモデル
JupyterノートブックでPythonを使用して機械学習モデルを構築し、Streamlitを使用して構築されたウェブアプリでそのモデルを使用する方法を紹介します。
ウェブアプリのAI プレイリスト
ウェブアプリ・チュートリアル
あなたのコンピューターでコーディングされたPythonとStreamlit
ウェブアプリをコーディングする場合、カリキュラムには2つの選択肢がある。フリーソフトをインストールして自分のコンピュータでローカルにコーディングするか、ウェブブラウザでオンラインプラットフォームを使ってコーディングするかだ。
これらのビデオはローカルオプション用で、コンピューター上でコーディングします。
PythonとStreamlitを使ったコーディング
これはデータ・ダッシュボードのパート2である。
Streamlitを使った脳卒中予測アプリの構築のパート2です。
ブラウザでコード化されたPythonとStreamlit
ウェブアプリをコーディングする場合、カリキュラムには2つの選択肢がある。フリーソフトをインストールして自分のコンピュータでローカルにコーディングするか、ウェブブラウザでオンラインプラットフォームを使ってコーディングするかだ。
これらのビデオはオンライン・オプション用で、ウェブ・ブラウザですべてをコーディングする。
