Wydział Elektryczny - Teleinformatyka (S1)
Sylabus przedmiotu Ekosystemy IoT:
Informacje podstawowe
Kierunek studiów | Teleinformatyka | ||
---|---|---|---|
Forma studiów | studia stacjonarne | Poziom | pierwszego stopnia |
Tytuł zawodowy absolwenta | inżynier | ||
Obszary studiów | charakterystyki PRK, kompetencje inżynierskie PRK | ||
Profil | ogólnoakademicki | ||
Moduł | — | ||
Przedmiot | Ekosystemy IoT | ||
Specjalność | przedmiot wspólny | ||
Jednostka prowadząca | Katedra Przetwarzania Sygnałów i Inżynierii Multimedialnej | ||
Nauczyciel odpowiedzialny | Piotr Lech <Piotr.Lech@zut.edu.pl> | ||
Inni nauczyciele | Robert Krupiński <Robert.Krupinski@zut.edu.pl> | ||
ECTS (planowane) | 2,0 | ECTS (formy) | 2,0 |
Forma zaliczenia | zaliczenie | Język | polski |
Blok obieralny | 13 | Grupa obieralna | 1 |
Formy dydaktyczne
Wymagania wstępne
KOD | Wymaganie wstępne |
---|---|
W-1 | Znajomość sieci komputerowych i dostępowych |
W-2 | Umiejętność programowania |
W-3 | Znajomość podstaw baz danych |
W-4 | Podstawowa znajomość systemów IoT |
Cele przedmiotu
KOD | Cel modułu/przedmiotu |
---|---|
C-1 | Znajomość budowy i zastosowań ekosystemów IoT |
C-2 | Umiejętność tworzenia aplikacji IoT |
C-3 | Umiejętność doboru komponentów do budowy ekosystemu IoT |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
KOD | Treść programowa | Godziny |
---|---|---|
laboratoria | ||
T-L-1 | Akwizycja danych z sensorów. Filtracja i wstępne przetwarzanie informacji. Fuzja danych. | 2 |
T-L-2 | Teletransmisja, Analiza i badanie wybranych protokołów transmisji w wybranych zadaniach IoT. | 2 |
T-L-3 | Aktuatory. Badanie jakości odwzorowania zadanych parametrów ruchu. | 2 |
T-L-4 | Budowa i testowanie urządzenia technicznego realizującego zadania Edge computing. | 2 |
T-L-5 | Budowa urządzenia technicznego realizującego zadania Fog computing. | 2 |
T-L-6 | Fuzja, agregacja danych, przetwarzanie lokalne lub chmurze w oparciu o wybrane narzędzia opensourc'owe. | 2 |
T-L-7 | Budowa aplikacji sterującej Inteligentnym domem | 4 |
T-L-8 | Konfiguracja systemu wizyjnego przeznaczonego do obserwacji otoczenia i kontroli stref bezpieczeństwa. | 2 |
T-L-9 | Budowa pełnego ekosystemu IoT. | 11 |
T-L-10 | Zaliczenie. | 1 |
30 | ||
wykłady | ||
T-W-1 | Definicja Ekosystemu IoT. Architektury referencyjne i standardy otwarte dla ekosystemów Internetu Rzeczy. | 2 |
T-W-2 | Obszary technologiczne: Analityka , Big Data , Blockchain , Cloud , Communication , Data Storages , Edge Computing , Fog Computing, Connectivity, Lokalizacja , Predykcja, Bezpieczeństwo, Sensory i Aktuatory. | 1 |
T-W-3 | Sieci czasowo-krytyczne dla elastycznego testowania produkcji w systemach IoT - charakterystyka i mapowanie konwergentnych typów ruchu. | 1 |
T-W-4 | Model dojrzałości bezpieczeństwa IoT. Biznesowy punkt widzenia na zabezpieczenia - przegląd wykonawczy. | 1 |
T-W-5 | Przegląd narzędzi i systemów kompleksowej obsługi ekosystemów IoT w różnych wariantach wdrożeniowych (PaaS, SaaS, IaaS). | 1 |
T-W-6 | Przegląd narzędzi otwartych wspierających tworzenie ekosystemów Inteligentnego Domu. | 1 |
T-W-7 | Smart City - jako ekosystem Internetu Rzeczy. | 1 |
T-W-8 | Automotive w ekosystemach IoT. | 2 |
T-W-9 | Transport i logistyka w ekosystemach IoT | 1 |
T-W-10 | Systemy obserwacyjne i wizja maszynowa w ekosystemach IoT. | 1 |
T-W-11 | IoT i Cyfrowa Fabryka | 1 |
T-W-12 | Opieka zdrowotna w ekosystemie IoT. Zaliczenie wykładów. | 2 |
15 |
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
KOD | Forma aktywności | Godziny |
---|---|---|
laboratoria | ||
A-L-1 | uczestnictwo w zajęciach | 30 |
A-L-2 | analiza literatury | 6 |
36 | ||
wykłady | ||
A-W-1 | uczestnictwo w zajęciach | 15 |
15 |
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
---|---|
M-1 | Wykład informacyjny |
M-2 | Wykład problemowy |
M-3 | Ćwiczenie laboratoryjne |
M-4 | Pokaz |
Sposoby oceny
KOD | Sposób oceny |
---|---|
S-1 | Ocena formująca: Ocena stopnia realizacji założonych celów |
S-2 | Ocena podsumowująca: Ocena testu |
Zamierzone efekty uczenia się - wiedza
Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
---|---|---|---|---|---|---|---|
TI_1A_C34.1_W01 Ma uporządkowaną wiedzę z zakresu budowy i zastosowań ekosystemów IoT. | TI_1A_W06, TI_1A_W11, TI_1A_W12, TI_1A_W16 | — | — | C-1 | T-W-1, T-W-3, T-W-4, T-W-7, T-W-8, T-W-6, T-W-11, T-W-5, T-W-9, T-W-2, T-W-12, T-W-10 | M-1, M-2 | S-2 |
Zamierzone efekty uczenia się - umiejętności
Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
---|---|---|---|---|---|---|---|
TI_1A_C34.1_U01 Potrafi dobrać rozwiązania techniczne i systemowe oraz nimi administrować dla potrzeb ekosystemu IoT. | TI_1A_U09, TI_1A_U14 | — | — | C-3 | T-L-1, T-L-6, T-L-3, T-L-2, T-L-7, T-L-8, T-L-9, T-L-5, T-L-4, T-L-10 | M-3, M-4 | S-1 |
TI_1A_C34.1_U02 Potrafi stworzyć aplikację realizującą wybrane zadania ekosystemu IoT. | TI_1A_U07, TI_1A_U08 | — | — | C-2 | T-L-7, T-L-9, T-L-10 | M-3 | S-1 |
Kryterium oceny - wiedza
Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
---|---|---|
TI_1A_C34.1_W01 Ma uporządkowaną wiedzę z zakresu budowy i zastosowań ekosystemów IoT. | 2,0 | Nie spełnia wymogu uzyskania oceny 3.0 uzyskując poniżej 50% punktacji z testu obejmującego wiedzę z przypisanego efektu kształcenia. |
3,0 | Spełnia wymogi uzyskania oceny 3.0 uzyskując 50% - 60% punktacji z testu obejmującego wiedzę z przypisanego efektu kształcenia. | |
3,5 | Spełnia wymogi uzyskania oceny 3.5 uzyskując 61% - 70% punktacji z testu obejmującego wiedzę z przypisanego efektu kształcenia. | |
4,0 | Spełnia wymogi uzyskania oceny 4.0 uzyskując 71% - 80% punktacji z testu obejmującego wiedzę z przypisanego efektu kształcenia. | |
4,5 | Spełnia wymogi uzyskania oceny 4.5 uzyskując 81% - 90% punktacji z testu obejmującego wiedzę z przypisanego efektu kształcenia. | |
5,0 | Spełnia wymogi uzyskania oceny 5.0 uzyskując 91% - 100% punktacji z testu obejmującego wiedzę z przypisanego efektu kształcenia. |
Kryterium oceny - umiejętności
Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
---|---|---|
TI_1A_C34.1_U01 Potrafi dobrać rozwiązania techniczne i systemowe oraz nimi administrować dla potrzeb ekosystemu IoT. | 2,0 | Nie spełnia wymogów uzyskania oceny 3.0 uzyskując poniżej 50% sumarycznej punktacji z ocen związanych z ćwiczeniami laboratoryjnymi obejmujących swym zakresem przyporządkowany efekt kształcenia. |
3,0 | Spełnia wymogi uzyskania oceny 3.0 uzyskując 50% - 60% sumarycznej punktacji z ocen związanych z ćwiczeniami laboratoryjnymi obejmujących swym zakresem przyporządkowany efekt kształcenia. | |
3,5 | Spełnia wymogi uzyskania oceny 3.5 uzyskując 61% - 70% sumarycznej punktacji z ocen związanych z ćwiczeniami laboratoryjnymi obejmujących swym zakresem przyporządkowany efekt kształcenia. | |
4,0 | Spełnia wymogi uzyskania oceny 4.0 uzyskując 71% - 80% sumarycznej punktacji z ocen związanych z ćwiczeniami laboratoryjnymi obejmujących swym zakresem przyporządkowany efekt kształcenia. | |
4,5 | Spełnia wymogi uzyskania oceny 4.5 uzyskując 81% - 90% sumarycznej punktacji z ocen związanych z ćwiczeniami laboratoryjnymi obejmujących swym zakresem przyporządkowany efekt kształcenia. | |
5,0 | Spełnia wymogi uzyskania oceny 5.0 uzyskując 91% - 100% sumarycznej punktacji z ocen związanych z ćwiczeniami laboratoryjnymi obejmujących swym zakresem przyporządkowany efekt kształcenia. | |
TI_1A_C34.1_U02 Potrafi stworzyć aplikację realizującą wybrane zadania ekosystemu IoT. | 2,0 | Nie spełnia wymogów uzyskania oceny 3.0 uzyskując poniżej 50% sumarycznej punktacji z ocen związanych z ćwiczeniami laboratoryjnymi obejmujących swym zakresem przyporządkowany efekt kształcenia. |
3,0 | Spełnia wymogi uzyskania oceny 3.0 uzyskując 50% - 60% sumarycznej punktacji z ocen związanych z ćwiczeniami laboratoryjnymi obejmujących swym zakresem przyporządkowany efekt kształcenia. | |
3,5 | Spełnia wymogi uzyskania oceny 3.5 uzyskując 61% - 70% sumarycznej punktacji z ocen związanych z ćwiczeniami laboratoryjnymi obejmujących swym zakresem przyporządkowany efekt kształcenia. | |
4,0 | Spełnia wymogi uzyskania oceny 4.0 uzyskując 71% - 80% sumarycznej punktacji z ocen związanych z ćwiczeniami laboratoryjnymi obejmujących swym zakresem przyporządkowany efekt kształcenia. | |
4,5 | Spełnia wymogi uzyskania oceny 4.5 uzyskując 81% - 90% sumarycznej punktacji z ocen związanych z ćwiczeniami laboratoryjnymi obejmujących swym zakresem przyporządkowany efekt kształcenia. | |
5,0 | Spełnia wymogi uzyskania oceny 5.0 uzyskując 91% - 100% sumarycznej punktacji z ocen związanych z ćwiczeniami laboratoryjnymi obejmujących swym zakresem przyporządkowany efekt kształcenia. |
Literatura podstawowa
- Sułkowski Łukasz, Kaczorowska-Spychalska Dominika redakcja naukowa, INTERNET OF THINGS. NOWY PARADYGMAT RYNKU, Difin, 2018
- Miller Michael, Internet rzeczy. Jak inteligentne telewizory, samochody, domy i miasta zmieniają świat, Wydawnictwo Naukowe PWN, 2016
- Dominique D. Guinard, Vlad Trifa, Internet rzeczy, Helion, 2017
- DOMINIQUE GUINARD. VLAD TRIFA, INTERNET RZECZY BUDOWA SIECI Z WYKORZYSTANIEM TECHNOLOGII WEBOWYCH I RASPBERRY PIDOMINIQUE GUINARD. VLAD TRIFA, Helion, 2011, ISBN: 9788328329683
Literatura dodatkowa
- Kluczewski Jerzy, Internet rzeczy IOT I IOE w symulatorze CISCO PACKET TRACER -praktyczne przykłady i ćwiczenia, ITst@rt, 2018, ISBN:978-83-611-739-60
- Redakcja: dr inż. Agnieszka Gryszczyńska, prof. UKSW dr hab. Grażyna Szpor, Internet. Strategie bezpieczeństwa, 2017