Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Elektryczny - Teleinformatyka (S1)

Sylabus przedmiotu Technologie przetwarzania danych w Przemysłowym Internecie Rzeczy:

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 Technologie przetwarzania danych w Przemysłowym Internecie Rzeczy
Specjalność przedmiot wspólny
Jednostka prowadząca Katedra Przetwarzania Sygnałów i Inżynierii Multimedialnej
Nauczyciel odpowiedzialny Wojciech Chlewicki <Wojciech.Chlewicki@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele Piotr Baniukiewicz <Piotr.Baniukiewicz@zut.edu.pl>, Maciej Burak <Maciej.Burak@zut.edu.pl>
ECTS (planowane) 3,0 ECTS (formy) 3,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język polski
Blok obieralny 10 Grupa obieralna 2

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
wykładyW6 15 1,00,44zaliczenie
laboratoriaL6 15 1,00,30zaliczenie
projektyP6 15 1,00,26zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Znajomość podstaw informatyki i zasad programowania obiektowego

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Student potrafi zainstalować środowisko deweloperskie, uruchomić panel obsługi usług w chmurze oraz zestawić połączenia ogniw systemu IoT.
C-2Student potrafi zaprojektować oraz zaimplementować system przetwarzanie danych przemysłowego Internetu Rzeczy
C-3Student potrafi uruchomić, przetestować i zaktualizować system przetwarzanie danych przemysłowego Internetu Rzeczy

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Wprowadzenie do laboratorium. Omówienie ekosystemów zestawów Internetu Rzeczy (IoT) do użycia w laboratorium.2
T-L-2Tworzenie i kompilacja prostych programów dla zestawów IoT.2
T-L-3Inicjalizacja ogniw IoT (chmura, aplikacje mobilne, płytka z czujnikami)6
T-L-4Odczyt danych z czujników2
T-L-5Interfejsy komunikacyjne. Tworzenie połączeń transmisji danych.3
15
projekty
T-P-1Omówienie zakresu projektu. Wybór tematów projektu.1
T-P-2Rozwiązanie wybranego problemu inżynierskiego związanego z przetwarzaniem danych w przemysłowym Internecie Rzeczy. Przygotowanie dokumentacji projektowej: analizy stanu wiedzy i rynku, określenie wymagań i funkcjonalności, wybór technologii, opracowanie strategii wytworzenia i wdrożenia.14
15
wykłady
T-W-1Wprowadzenie do Internetu Rzeczy. Przedstawienie obecnych trendów automatyki i transmisji danych w technologiach produkcji. Przemysłowe zastosowania Internetu Rzeczy.2
T-W-2Omówienie podstawowych ogniw systemu Internetu Rzeczy (IoT). Przegląd czujników stosowanych w IoT.2
T-W-3Aspekty przechowywania danych. Rozwiązania chmurowe dla przemysłowego IoT.2
T-W-4Aplikacje mobilne i ich zaplecza w chmurze obliczeniowej2
T-W-5Zestawianie połączeń pomiędzy ogniwami systemu Internetu Rzeczy2
T-W-6Protokoły, normy i wymagania techniczne dla przemysłowego IoT2
T-W-7Przegląd producentów i rozwiązań dla przemysłowego IoT. Przemysłowe platformy OEM.2
T-W-8Aspekty diagnostyki, konserwacji i cyberbezpieczeństwa w rozwiązaniach IoT. Zaliczenie wykładów.1
15

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1uczestnictwo w zajęciach15
A-L-2Praca własna studenta, przygotowanie do zaliczenia10
25
projekty
A-P-1uczestnictwo w zajęciach15
A-P-2praca własna10
25
wykłady
A-W-1uczestnictwo w zajęciach15
A-W-2Uzupełnienie wiedzy z literatury, przygotowanie do zaliczenia10
25

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Wykład multimedialny z przykładami
M-2Ćwiczenia laboratoryjne z wykorzystaniem środowiska programistycznego, konta usług w chmurze i układów czujników.
M-3Konsultacje projektowe

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena formująca: Ocena wystawiana na podstawie zaliczeń ćwiczeń laboratoryjnych.
S-2Ocena formująca: Ocena wystawiana na podstawie analizy dostarczonego sprawozdania oraz aktywności podczas konsultacji projektowych
S-3Ocena podsumowująca: Ocena wystawiana na zakończenie wykładów na podstawie realizacji zadanego zagadnienia projektowego oraz egzaminacyjnego.

Zamierzone efekty uczenia się - wiedza

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
TI_1A_C30.2_W01
Student ma wiedzę w zakresie używanych technologii i metod projektowania systemów przetwarzania danych w przemysłowym Internecie Rzeczy.
TI_1A_W08C-1, C-2T-W-1, T-W-2, T-W-6M-1S-3
TI_1A_C30.2_W02
Student ma wiedzę w zakresie implementacji i wdrażania systemów przetwarzania danych w przemysłowym Internecie Rzeczy.
TI_1A_W09C-1, C-3T-W-4, T-W-5, T-W-7, T-W-8, T-W-3M-1S-3

Zamierzone efekty uczenia się - umiejętności

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
TI_1A_C30.2_U01
Student potrafi użyć środowiska deweloperskiego, dokonać implementacji i konfiguracji prostego systemu przetwarzania danych w przemysłowym Internecie Rzeczy.
TI_1A_U06, TI_1A_U08C-1, C-3T-L-2, T-L-1, T-L-5M-2, M-3S-1, S-2
TI_1A_C30.2_U02
Student potrafi dobrać technologie i metodę projektowania systemów przetwarzania danych w przemysłowym Internecie Rzeczy.
TI_1A_U07C-2T-L-3, T-L-4, T-P-1, T-P-2M-2, M-3S-2

Kryterium oceny - wiedza

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
TI_1A_C30.2_W01
Student ma wiedzę w zakresie używanych technologii i metod projektowania systemów przetwarzania danych w przemysłowym Internecie Rzeczy.
2,0Nie spełnia wymogu uzyskania oceny 3.0 uzyskując poniżej 50% punktacji z testu obejmującego wiedzę z przypisanego efektu kształcenia.
3,0Student ma podstawową wiedzę dotyczącą używanych technologii i metod projektowania systemów przetwarzania danych w przemysłowym Internecie Rzeczy
3,5Student ma wiedzę dotyczącą używanych technologii i bardziej zaawansowanych metod projektowania systemów przetwarzania danych w przemysłowym Internecie Rzeczy
4,0Student ma wiedzę dotyczącą używanych technologii i zaawansowanych metod projektowania systemów przetwarzania danych w przemysłowym Internecie Rzeczy
4,5Student ma wiedzę dotyczącą prawie wszystkich omawianych technologii i zaawansowanych metod projektowania systemów przetwarzania danych w przemysłowym Internecie Rzeczy
5,0Student ma wiedzę dotyczącą wszystkich omawianych technologii i zaawansowanych metod projektowania systemów przetwarzania danych w przemysłowym Internecie Rzeczy
TI_1A_C30.2_W02
Student ma wiedzę w zakresie implementacji i wdrażania systemów przetwarzania danych w przemysłowym Internecie Rzeczy.
2,0Nie spełnia wymogu uzyskania oceny 3.0 uzyskując poniżej 50% punktacji z testu obejmującego wiedzę z przypisanego efektu kształcenia.
3,0Student ma podstawową wiedzę dotyczącą używanych technologii i metod implementacji i wdrażania systemów przetwarzania danych w przemysłowym Internecie Rzeczy
3,5Student ma bardziej zaawansowaną wiedzę dotyczącą używanych technologii i metod implementacji i wdrażania systemów przetwarzania danych w przemysłowym Internecie Rzeczy
4,0Student ma bardziej zaawansowaną wiedzę dotyczącą używanych technologii i metod implementacji i wdrażania systemów przetwarzania danych w przemysłowym Internecie Rzeczy
4,5Student ma wiedzę dotyczącą prawie wszystkich omawianych technologii i metod implementacji i wdrażania systemów przetwarzania danych w przemysłowym Internecie Rzeczy
5,0Student ma wiedzę dotyczącą wszystkich omawianych technologii i metod implementacji i wdrażania systemów przetwarzania danych w przemysłowym Internecie Rzeczy

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
TI_1A_C30.2_U01
Student potrafi użyć środowiska deweloperskiego, dokonać implementacji i konfiguracji prostego systemu przetwarzania danych w przemysłowym Internecie Rzeczy.
2,0Nie spełnia wymogu uzyskania oceny 3.0 uzyskując poniżej 50% punktacji z testu obejmującego wiedzę z przypisanego efektu kształcenia.
3,0Student potrafi użyć środowisko deweloperskie by dokonać implementacji prostego systemu przetwarzania danych w przemysłowym Internecie Rzeczy.
3,5Student potrafi użyć środowisko deweloperskie by dokonać implementacji bardziej zaawansowanego systemu przetwarzania danych w przemysłowym Internecie Rzeczy.
4,0Student potrafi użyć środowisko deweloperskie by dokonać implementacji zaawansowanego systemu przetwarzania danych w przemysłowym Internecie Rzeczy.
4,5Student potrafi użyć środowisko deweloperskie by dokonać implementacji systemu przetwarzania danych w przemysłowym Internecie Rzeczy w oparciu o prawie każdą omawianą na zajęciach technologie.
5,0Student potrafi użyć środowisko deweloperskie by dokonać implementacji systemu przetwarzania danych w przemysłowym Internecie Rzeczy w oparciu o każdą omawianą na zajęciach technologie.
TI_1A_C30.2_U02
Student potrafi dobrać technologie i metodę projektowania systemów przetwarzania danych w przemysłowym Internecie Rzeczy.
2,0Nie spełnia wymogu uzyskania oceny 3.0 uzyskując poniżej 50% punktacji z testu obejmującego wiedzę z przypisanego efektu kształcenia.
3,0Student potrafi wybrać technologię i zaprojektować prosty system przetwarzania danych w przemysłowym Internecie Rzeczy
3,5Student potrafi wybrać technologię i zaprojektować bardziej zaawansowany system przetwarzania danych w przemysłowym Internecie Rzeczy
4,0Student potrafi wybrać technologię i zaprojektować zaawansowany system przetwarzania danych w przemysłowym Internecie Rzeczy
4,5Student potrafi zaprojektować zaawansowany system przetwarzania danych w przemysłowym Internecie Rzeczy z użyciem prawie każdej z omawianych na zajęciach technologii
5,0Student potrafi zaprojektować zaawansowany system przetwarzania danych w przemysłowym Internecie Rzeczy z użyciem każdej z omawianych na zajęciach technologii

Literatura podstawowa

  1. G. Veneri and A. Capasso, Hands-On Industrial Internet of Things: Create a powerful Industrial IoT infrastructure using Industry 4.0, Packt Publishing, 2018

Literatura dodatkowa

  1. J. Blum, Exploring Arduino, Wiley, 2013
  2. 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

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Wprowadzenie do laboratorium. Omówienie ekosystemów zestawów Internetu Rzeczy (IoT) do użycia w laboratorium.2
T-L-2Tworzenie i kompilacja prostych programów dla zestawów IoT.2
T-L-3Inicjalizacja ogniw IoT (chmura, aplikacje mobilne, płytka z czujnikami)6
T-L-4Odczyt danych z czujników2
T-L-5Interfejsy komunikacyjne. Tworzenie połączeń transmisji danych.3
15

Treści programowe - projekty

KODTreść programowaGodziny
T-P-1Omówienie zakresu projektu. Wybór tematów projektu.1
T-P-2Rozwiązanie wybranego problemu inżynierskiego związanego z przetwarzaniem danych w przemysłowym Internecie Rzeczy. Przygotowanie dokumentacji projektowej: analizy stanu wiedzy i rynku, określenie wymagań i funkcjonalności, wybór technologii, opracowanie strategii wytworzenia i wdrożenia.14
15

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Wprowadzenie do Internetu Rzeczy. Przedstawienie obecnych trendów automatyki i transmisji danych w technologiach produkcji. Przemysłowe zastosowania Internetu Rzeczy.2
T-W-2Omówienie podstawowych ogniw systemu Internetu Rzeczy (IoT). Przegląd czujników stosowanych w IoT.2
T-W-3Aspekty przechowywania danych. Rozwiązania chmurowe dla przemysłowego IoT.2
T-W-4Aplikacje mobilne i ich zaplecza w chmurze obliczeniowej2
T-W-5Zestawianie połączeń pomiędzy ogniwami systemu Internetu Rzeczy2
T-W-6Protokoły, normy i wymagania techniczne dla przemysłowego IoT2
T-W-7Przegląd producentów i rozwiązań dla przemysłowego IoT. Przemysłowe platformy OEM.2
T-W-8Aspekty diagnostyki, konserwacji i cyberbezpieczeństwa w rozwiązaniach IoT. Zaliczenie wykładów.1
15

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1uczestnictwo w zajęciach15
A-L-2Praca własna studenta, przygotowanie do zaliczenia10
25
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - projekty

KODForma aktywnościGodziny
A-P-1uczestnictwo w zajęciach15
A-P-2praca własna10
25
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1uczestnictwo w zajęciach15
A-W-2Uzupełnienie wiedzy z literatury, przygotowanie do zaliczenia10
25
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięTI_1A_C30.2_W01Student ma wiedzę w zakresie używanych technologii i metod projektowania systemów przetwarzania danych w przemysłowym Internecie Rzeczy.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówTI_1A_W08Ma uporządkowaną wiedzę w zakresie inżynierii oprogramowania, technik projektowania, modelowania, tworzenia i testowania oprogramowania.
Cel przedmiotuC-1Student potrafi zainstalować środowisko deweloperskie, uruchomić panel obsługi usług w chmurze oraz zestawić połączenia ogniw systemu IoT.
C-2Student potrafi zaprojektować oraz zaimplementować system przetwarzanie danych przemysłowego Internetu Rzeczy
Treści programoweT-W-1Wprowadzenie do Internetu Rzeczy. Przedstawienie obecnych trendów automatyki i transmisji danych w technologiach produkcji. Przemysłowe zastosowania Internetu Rzeczy.
T-W-2Omówienie podstawowych ogniw systemu Internetu Rzeczy (IoT). Przegląd czujników stosowanych w IoT.
T-W-6Protokoły, normy i wymagania techniczne dla przemysłowego IoT
Metody nauczaniaM-1Wykład multimedialny z przykładami
Sposób ocenyS-3Ocena podsumowująca: Ocena wystawiana na zakończenie wykładów na podstawie realizacji zadanego zagadnienia projektowego oraz egzaminacyjnego.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Nie spełnia wymogu uzyskania oceny 3.0 uzyskując poniżej 50% punktacji z testu obejmującego wiedzę z przypisanego efektu kształcenia.
3,0Student ma podstawową wiedzę dotyczącą używanych technologii i metod projektowania systemów przetwarzania danych w przemysłowym Internecie Rzeczy
3,5Student ma wiedzę dotyczącą używanych technologii i bardziej zaawansowanych metod projektowania systemów przetwarzania danych w przemysłowym Internecie Rzeczy
4,0Student ma wiedzę dotyczącą używanych technologii i zaawansowanych metod projektowania systemów przetwarzania danych w przemysłowym Internecie Rzeczy
4,5Student ma wiedzę dotyczącą prawie wszystkich omawianych technologii i zaawansowanych metod projektowania systemów przetwarzania danych w przemysłowym Internecie Rzeczy
5,0Student ma wiedzę dotyczącą wszystkich omawianych technologii i zaawansowanych metod projektowania systemów przetwarzania danych w przemysłowym Internecie Rzeczy
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięTI_1A_C30.2_W02Student ma wiedzę w zakresie implementacji i wdrażania systemów przetwarzania danych w przemysłowym Internecie Rzeczy.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówTI_1A_W09Zna wybrane języki programowania niskiego i wysokiego poziomu. Ma podstawową wiedzę z zakresu dobrych praktyk programistycznych.
Cel przedmiotuC-1Student potrafi zainstalować środowisko deweloperskie, uruchomić panel obsługi usług w chmurze oraz zestawić połączenia ogniw systemu IoT.
C-3Student potrafi uruchomić, przetestować i zaktualizować system przetwarzanie danych przemysłowego Internetu Rzeczy
Treści programoweT-W-4Aplikacje mobilne i ich zaplecza w chmurze obliczeniowej
T-W-5Zestawianie połączeń pomiędzy ogniwami systemu Internetu Rzeczy
T-W-7Przegląd producentów i rozwiązań dla przemysłowego IoT. Przemysłowe platformy OEM.
T-W-8Aspekty diagnostyki, konserwacji i cyberbezpieczeństwa w rozwiązaniach IoT. Zaliczenie wykładów.
T-W-3Aspekty przechowywania danych. Rozwiązania chmurowe dla przemysłowego IoT.
Metody nauczaniaM-1Wykład multimedialny z przykładami
Sposób ocenyS-3Ocena podsumowująca: Ocena wystawiana na zakończenie wykładów na podstawie realizacji zadanego zagadnienia projektowego oraz egzaminacyjnego.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Nie spełnia wymogu uzyskania oceny 3.0 uzyskując poniżej 50% punktacji z testu obejmującego wiedzę z przypisanego efektu kształcenia.
3,0Student ma podstawową wiedzę dotyczącą używanych technologii i metod implementacji i wdrażania systemów przetwarzania danych w przemysłowym Internecie Rzeczy
3,5Student ma bardziej zaawansowaną wiedzę dotyczącą używanych technologii i metod implementacji i wdrażania systemów przetwarzania danych w przemysłowym Internecie Rzeczy
4,0Student ma bardziej zaawansowaną wiedzę dotyczącą używanych technologii i metod implementacji i wdrażania systemów przetwarzania danych w przemysłowym Internecie Rzeczy
4,5Student ma wiedzę dotyczącą prawie wszystkich omawianych technologii i metod implementacji i wdrażania systemów przetwarzania danych w przemysłowym Internecie Rzeczy
5,0Student ma wiedzę dotyczącą wszystkich omawianych technologii i metod implementacji i wdrażania systemów przetwarzania danych w przemysłowym Internecie Rzeczy
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięTI_1A_C30.2_U01Student potrafi użyć środowiska deweloperskiego, dokonać implementacji i konfiguracji prostego systemu przetwarzania danych w przemysłowym Internecie Rzeczy.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówTI_1A_U06Potrafi tworzyć aplikacje dla urządzeń mobilnych oraz programy realizujące usługi sieciowe.
TI_1A_U08Potrafi stworzyć aplikację sieciową, w tym internetową, wykorzystując odpowiednio dobrane środowisko programistyczne; uwzględnia podczas tworzenia oprogramowania aspekty systemowe i pozatechniczne, w szczególności związane z projektowaniem interfejsów użytkownika.
Cel przedmiotuC-1Student potrafi zainstalować środowisko deweloperskie, uruchomić panel obsługi usług w chmurze oraz zestawić połączenia ogniw systemu IoT.
C-3Student potrafi uruchomić, przetestować i zaktualizować system przetwarzanie danych przemysłowego Internetu Rzeczy
Treści programoweT-L-2Tworzenie i kompilacja prostych programów dla zestawów IoT.
T-L-1Wprowadzenie do laboratorium. Omówienie ekosystemów zestawów Internetu Rzeczy (IoT) do użycia w laboratorium.
T-L-5Interfejsy komunikacyjne. Tworzenie połączeń transmisji danych.
Metody nauczaniaM-2Ćwiczenia laboratoryjne z wykorzystaniem środowiska programistycznego, konta usług w chmurze i układów czujników.
M-3Konsultacje projektowe
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Ocena wystawiana na podstawie zaliczeń ćwiczeń laboratoryjnych.
S-2Ocena formująca: Ocena wystawiana na podstawie analizy dostarczonego sprawozdania oraz aktywności podczas konsultacji projektowych
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Nie spełnia wymogu uzyskania oceny 3.0 uzyskując poniżej 50% punktacji z testu obejmującego wiedzę z przypisanego efektu kształcenia.
3,0Student potrafi użyć środowisko deweloperskie by dokonać implementacji prostego systemu przetwarzania danych w przemysłowym Internecie Rzeczy.
3,5Student potrafi użyć środowisko deweloperskie by dokonać implementacji bardziej zaawansowanego systemu przetwarzania danych w przemysłowym Internecie Rzeczy.
4,0Student potrafi użyć środowisko deweloperskie by dokonać implementacji zaawansowanego systemu przetwarzania danych w przemysłowym Internecie Rzeczy.
4,5Student potrafi użyć środowisko deweloperskie by dokonać implementacji systemu przetwarzania danych w przemysłowym Internecie Rzeczy w oparciu o prawie każdą omawianą na zajęciach technologie.
5,0Student potrafi użyć środowisko deweloperskie by dokonać implementacji systemu przetwarzania danych w przemysłowym Internecie Rzeczy w oparciu o każdą omawianą na zajęciach technologie.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięTI_1A_C30.2_U02Student potrafi dobrać technologie i metodę projektowania systemów przetwarzania danych w przemysłowym Internecie Rzeczy.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówTI_1A_U07Potrafi zastosować w praktyce wiedzę z zakresu inżynierii oprogramowania oraz dobre praktyki programistyczne stosując wybrane narzędzia i środowiska deweloperskie.
Cel przedmiotuC-2Student potrafi zaprojektować oraz zaimplementować system przetwarzanie danych przemysłowego Internetu Rzeczy
Treści programoweT-L-3Inicjalizacja ogniw IoT (chmura, aplikacje mobilne, płytka z czujnikami)
T-L-4Odczyt danych z czujników
T-P-1Omówienie zakresu projektu. Wybór tematów projektu.
T-P-2Rozwiązanie wybranego problemu inżynierskiego związanego z przetwarzaniem danych w przemysłowym Internecie Rzeczy. Przygotowanie dokumentacji projektowej: analizy stanu wiedzy i rynku, określenie wymagań i funkcjonalności, wybór technologii, opracowanie strategii wytworzenia i wdrożenia.
Metody nauczaniaM-2Ćwiczenia laboratoryjne z wykorzystaniem środowiska programistycznego, konta usług w chmurze i układów czujników.
M-3Konsultacje projektowe
Sposób ocenyS-2Ocena formująca: Ocena wystawiana na podstawie analizy dostarczonego sprawozdania oraz aktywności podczas konsultacji projektowych
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Nie spełnia wymogu uzyskania oceny 3.0 uzyskując poniżej 50% punktacji z testu obejmującego wiedzę z przypisanego efektu kształcenia.
3,0Student potrafi wybrać technologię i zaprojektować prosty system przetwarzania danych w przemysłowym Internecie Rzeczy
3,5Student potrafi wybrać technologię i zaprojektować bardziej zaawansowany system przetwarzania danych w przemysłowym Internecie Rzeczy
4,0Student potrafi wybrać technologię i zaprojektować zaawansowany system przetwarzania danych w przemysłowym Internecie Rzeczy
4,5Student potrafi zaprojektować zaawansowany system przetwarzania danych w przemysłowym Internecie Rzeczy z użyciem prawie każdej z omawianych na zajęciach technologii
5,0Student potrafi zaprojektować zaawansowany system przetwarzania danych w przemysłowym Internecie Rzeczy z użyciem każdej z omawianych na zajęciach technologii