Module also offered within study programmes:
General information:
Name:
Internet of Things
Course of study:
2019/2020
Code:
ITEI-2-208-s
Faculty of:
Computer Science, Electronics and Telecommunications
Study level:
Second-cycle studies
Specialty:
-
Field of study:
ICT studies
Semester:
2
Profile of education:
Academic (A)
Lecture language:
Polish
Form and type of study:
Full-time studies
Course homepage:
 
Responsible teacher:
dr hab. inż. Kosek-Szott Katarzyna (kosek@kt.agh.edu.pl)
Module summary

Wykłady: najważniejsze zagadnienia związane z tworzeniem systemu IoT.
Projekt: praca grupowa nad rozbudowanym systemem IoT.

Description of learning outcomes for module
MLO code Student after module completion has the knowledge/ knows how to/is able to Connections with FLO Method of learning outcomes verification (form of completion)
Social competence: is able to
M_K001 Potrafi przekazać w sposób zrozumiały zdobytą wiedzę na temat Internetu Rzeczy. TEI2A_K02 Presentation
M_K002 Potrafi w kreatywny sposób podejść do wykonania projektu TEI2A_K01 Execution of a project
Skills: he can
M_U001 Potrafi zbudować system teleinformatyczny dla zastosowań w internecie rzeczy TEI2A_U01 Execution of a project
M_U002 Potrafi zgromadzić oraz zaprezentować wyniki działania systemu IoT TEI2A_U02 Execution of a project
M_U003 Potrafi pracować w zespole w celu stworzenia oraz zaprezentowania systemu IoT TEI2A_U03 Execution of a project
Knowledge: he knows and understands
M_W001 Ma uporządkowaną i pogłębioną wiedzę na temat systemów teleinformatycznych (internetu rzeczy) TEI2A_W02 Execution of a project
M_W002 Ma pogłębioną wiedzę na temat protokołów komunikacyjnych stosowanych w sieciach Internetu Rzeczy TEI2A_W02 Execution of a project
Number of hours for each form of classes:
Sum (hours)
Lecture
Audit. classes
Lab. classes
Project classes
Conv. seminar
Seminar classes
Pract. classes
Zaj. terenowe
Zaj. warsztatowe
Prace kontr. przejść.
Lektorat
45 15 0 0 30 0 0 0 0 0 0 0
FLO matrix in relation to forms of classes
MLO code Student after module completion has the knowledge/ knows how to/is able to Form of classes
Lecture
Audit. classes
Lab. classes
Project classes
Conv. seminar
Seminar classes
Pract. classes
Zaj. terenowe
Zaj. warsztatowe
Prace kontr. przejść.
Lektorat
Social competence
M_K001 Potrafi przekazać w sposób zrozumiały zdobytą wiedzę na temat Internetu Rzeczy. - - - - - - - - - - -
M_K002 Potrafi w kreatywny sposób podejść do wykonania projektu - - - + - - - - - - -
Skills
M_U001 Potrafi zbudować system teleinformatyczny dla zastosowań w internecie rzeczy - - - + - - - - - - -
M_U002 Potrafi zgromadzić oraz zaprezentować wyniki działania systemu IoT - - - + - - - - - - -
M_U003 Potrafi pracować w zespole w celu stworzenia oraz zaprezentowania systemu IoT - - - - - - - - - - -
Knowledge
M_W001 Ma uporządkowaną i pogłębioną wiedzę na temat systemów teleinformatycznych (internetu rzeczy) + - - - - - - - - - -
M_W002 Ma pogłębioną wiedzę na temat protokołów komunikacyjnych stosowanych w sieciach Internetu Rzeczy + - - - - - - - - - -
Student workload (ECTS credits balance)
Student activity form Student workload
Summary student workload 100 h
Module ECTS credits 4 ECTS
Udział w zajęciach dydaktycznych/praktyka 45 h
Preparation for classes 10 h
przygotowanie projektu, prezentacji, pracy pisemnej, sprawozdania 10 h
Realization of independently performed tasks 30 h
Contact hours 5 h
Module content
Lectures (15h):
  1. Wprowadzenie do internetu rzeczy (IoT)

    W ramach wykładu zostanie przedstawione wprowadzenie do tematyki związanej z internetem rzeczy.

  2. Czujniki stosowane w IoT

    W ramach wykładu zostaną opisane wybrane czujniki stosowane w internecie rzeczy do prowadzenia pomiarów wybranych parametrów środowiska.

  3. Platformy stosowane w IoT

    W ramach wykładu zostaną opisane wybrane mikrokomputery i mikrokontrolery dostępne na rynku przeznaczone dla internetu rzeczy.

  4. Sposoby komunikacji z urządzeniami IoT

    W ramach wykładu zostanie przedstawione w jaki sposób można komunikować się z urządzeniami tworzącymi internet rzeczy.

  5. Sieciowe protokoły komunikacyjne IoT

    W ramach wykładu zostaną przedstawione wybrane protokoły komunikacyjne stosowane w internecie rzeczy takie jak MQTT czy Rabbit.

  6. Gromadzenie danych oraz dockery

    W ramach wykładu zostanie przedstawione w jaki sposób można zbierać dane pochodzące z różnych czujników internetu rzeczy.

  7. Przetwarzanie oraz prezentacja wyników

    W ramach wykładu zostanie przedstawione w jaki sposób można przetworzyć dane pochodzące z różnych czujników internetu rzeczy oraz jak zaprezentować te dane w sposób czytelny dla użytkownika systemu IoT.

  8. Bezpieczeństwo IoT

    W ramach wykładu zostaną przedstawione najważniejsze zagadnienia związane z bezpieczeństwem systemów internetu rzeczy takie jak szyfrowanie, poufność danych, integralność danych, podatność na ataki sieciowe.

Project classes (30h):
Projekt sytemu IoT

Projekt sytemu IoT

W ramach zajęć projektowych zostaną utworzone duże zespoły (ok. 10-15 osobowe) do realizacji złożonego projektu. Celem każdego z projektów będzie stworzenie kompletnego systemu IoT mającego rzeczywiste zastosowanie. Realizowanie projektu w dużej grupie pozwoli na rozwinięcie umiejętności pracy w zespole. Końcowe wyniki projektu będą musiały być zaprezentowane, co pozwoli na rozwinięcie umiejętności prezentacji wyników pracy grupy.

Zajęcia będą prowadzone z użyciem metody projektu.

Sprzęt wykorzystywany w trakcie zajęć został zakupiony w ramach grantu otrzymanego z Motorola Solutions Foundation.

Additional information
Teaching methods and techniques:
  • Lectures: Treści prezentowane na wykładzie są przekazywane w formie prezentacji multimedialnej w połączeniu z klasycznym wykładem tablicowym wzbogaconymi o pokazy odnoszące się do prezentowanych zagadnień.
  • Project classes: Studenci wykonują zadany projekt samodzielnie, bez większej ingerencji prowadzącego. Ma to wykształcić poczucie odpowiedzialności za pracę w grupie oraz odpowiedzialności za podejmowane decyzje.
Warunki i sposób zaliczenia poszczególnych form zajęć, w tym zasady zaliczeń poprawkowych, a także warunki dopuszczenia do egzaminu:

Warunkiem zaliczenia zajęć jest uzyskanie pozytywnej oceny z projektu.

Projekt zostanie oceniony zgodnie ze skalą ocen stosowaną na AGH:
91 – 100 % bardzo dobry (5.0);
81 – 90 % plus dobry (4.5);
71 – 80 % dobry (4.0);
61 – 70 % plus dostateczny (3.5);
50 – 60 % dostateczny (3.0);
poniżej 50 % niedostateczny (2.0).

Participation rules in classes:
  • Lectures:
    – Attendance is mandatory: No
    – Participation rules in classes: Studenci uczestniczą w zajęciach poznając kolejne treści nauczania zgodnie z syllabusem przedmiotu. Studenci winni na bieżąco zadawać pytania i wyjaśniać wątpliwości. Rejestracja audiowizualna wykładu wymaga zgody prowadzącego.
  • Project classes:
    – Attendance is mandatory: Yes
    – Participation rules in classes: Studenci wykonują prace praktyczne mające na celu uzyskanie kompetencji zakładanych przez syllabus. Ocenie podlega sposób wykonania projektu oraz efekt końcowy.
Method of calculating the final grade:

Ocena końcowa będzie odpowiadała ocenie z projektu.

W przypadku wyliczania jakiejkolwiek oceny na podstawie uzyskanych punktów, stosuje się progi według §13, pkt. 1 Regulaminu Studiów. W przypadku wyliczania jakiejkolwiek oceny na podstawie średniej ważonej innych ocen stosuje się takie same progi jak zdefiniowane w §27, pkt. 4 Regulaminu Studiów.

Sposób i tryb wyrównywania zaległości powstałych wskutek nieobecności studenta na zajęciach:

Nieobecność studenta powinna zostać odrobiona w ramach zajęć odróbczych.

Prerequisites and additional requirements:

Znajomość podstaw telekomunikacji, technik programowania, sieci komputerowych, systemów i sieci telekomunikacyjnych

Recommended literature and teaching resources:

Literatura pochodząca z uznanych czasopism naukowych, dokumenty standaryzacyjne, strony producentów sprzętu

Scientific publications of module course instructors related to the topic of the module:

K. Łoziak, J. Gozdecki, L. Janowski, Self-configurable WiFi backhaul for the IoT air pollution monitoring, Networks 2016: 17th international network strategy and planning symposium : September 26–28, 2016, Montreal, Canada

P. Gallo, K. Kosek-Szott, S. Szott, I. Tinnirello, SDN@home: A Method for Controlling Future Wireless Home Networks, IEEE Communications Magazine, May 2016

Lucjan Janowski, Piotr Kozłowski, Remigiusz Baran, Piotr Romaniak, Andrzej Glowacz, Tomasz Rusc, Quality assessment for a visual and automatic license plate recognition, Multimedia Tools and Applications, January 2014, Volume 68, Issue 1, pp 23–40

Selim Ickin, Katarzyna Wac, Markus Fiedler, Lucjan Janowski, Jin-Hyuk Hong, Anind K Dey, “Factors influencing quality of experience of commonly used mobile applications,” in IEEE Communications Magazine, vol. 50, no. 4, pp. 48-56, April 2012.

Additional information:

Zajęcia są prowadzone z wykorzystaniem innowacyjnych metod dydaktycznych opracowanych w projekcie POWR.03.04.00-00-D002/16, realizowanym w latach 2017-2019 na Wydziale Informatyki, Elektroniki i Telekomunikacji w ramach Programu Operacyjnego Wiedza Edukacja Rozwój 2014-2020.