Moduł oferowany także w ramach programów studiów:
Informacje ogólne:
Nazwa:
Internet of Things
Tok studiów:
2019/2020
Kod:
IETE-2-103-s
Wydział:
Informatyki, Elektroniki i Telekomunikacji
Poziom studiów:
Studia II stopnia
Specjalność:
-
Kierunek:
Electronics and Telecommunications
Semestr:
1
Profil:
Ogólnoakademicki (A)
Język wykładowy:
Angielski
Forma studiów:
Stacjonarne
Strona www:
 
Prowadzący moduł:
dr hab. inż. Kosek-Szott Katarzyna (kosek@kt.agh.edu.pl)
Treści programowe zapewniające uzyskanie efektów uczenia się dla modułu zajęć

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

Opis efektów uczenia się dla modułu zajęć
Kod MEU Student, który zaliczył moduł zajęć zna i rozumie/potrafi/jest gotów do Powiązania z KEU Sposób weryfikacji i oceny efektów uczenia się osiągniętych przez studenta w ramach poszczególnych form zajęć i dla całego modułu zajęć
Wiedza: zna i rozumie
M_W001 Has ordered knowledge of the equipment included in the networks (Internet of things), including wireless networks ETE2A_W02 Projekt
Umiejętności: potrafi
M_U001 Has the ability of gathering and presenting the results gathered from an operating IoT system ETE2A_W02 Wykonanie projektu
M_U002 Has the ability of building an Internet of Things system ETE2A_W02 Wykonanie projektu
Kompetencje społeczne: jest gotów do
M_K001 Has the ability of working in a team to create and present a complete IoT system ETE2A_W02 Wykonanie projektu
M_K002 Is able to present the gained knowledge about the IoT to other students ETE2A_K02 Prezentacja
Liczba godzin zajęć w ramach poszczególnych form zajęć:
SUMA (godz.)
Wykład
Ćwicz. aud
Ćwicz. lab
Ćw. proj.
Konw.
Zaj. sem.
Zaj. prakt
Zaj. terenowe
Zaj. warsztatowe
Prace kontr. przejść.
Lektorat
45 15 0 0 30 0 0 0 0 0 0 0
Matryca kierunkowych efektów uczenia się w odniesieniu do form zajęć i sposobu zaliczenia, które pozwalają na ich uzyskanie
Kod MEU Student, który zaliczył moduł zajęć zna i rozumie/potrafi/jest gotów do Forma zajęć dydaktycznych
Wykład
Ćwicz. aud
Ćwicz. lab
Ćw. proj.
Konw.
Zaj. sem.
Zaj. prakt
Zaj. terenowe
Zaj. warsztatowe
Prace kontr. przejść.
Lektorat
Wiedza
M_W001 Has ordered knowledge of the equipment included in the networks (Internet of things), including wireless networks + - - - - - - - - - -
Umiejętności
M_U001 Has the ability of gathering and presenting the results gathered from an operating IoT system - - - + - - - - - - -
M_U002 Has the ability of building an Internet of Things system - - - + - - - - - - -
Kompetencje społeczne
M_K001 Has the ability of working in a team to create and present a complete IoT system - - - + - - - - - - -
M_K002 Is able to present the gained knowledge about the IoT to other students - - - - - - - - - - -
Nakład pracy studenta (bilans punktów ECTS)
Forma aktywności studenta Obciążenie studenta
Sumaryczne obciążenie pracą studenta 79 godz
Punkty ECTS za moduł 3 ECTS
Udział w zajęciach dydaktycznych/praktyka 45 godz
Przygotowanie do zajęć 30 godz
Dodatkowe godziny kontaktowe 4 godz
Szczegółowe treści kształcenia w ramach poszczególnych form zajęć (szczegółowy program wykładów i pozostałych zajęć)
Wykład (15h):
  1. Introduction to the Internet of Things (IoT)

    The lecture will constitute an introduction to the topic of the Internet of Things.

  2. IoT Sensors

    The lecture will concentrate on selected IoT sensors which are used to measure selected environmental parameters.

  3. IoT Platforms

    The lecture will describe selected microcomputers and microcontrollers available on the market for the Internet of Things.

  4. Communication with IoT Devices

    The lecture will show how to communicate with devices that make up the Internet of Things.

  5. IoT Network Communication Protocols

    The lecture will present selected network communication protocols used in the Internet of Things such as MQTT and Rabbit.

  6. Data Collection and Dockers

    The lecture will show to collect data from various types of IoT sensors.

  7. Processing and Presentation of Data

    The lecture will show how to process data comming from different IoT sensors and how to present this data in a form readable to the IoT user.

  8. IoT Security

    The lecture will outline the main issues related to the security of the IoT systems such as encryption, data confidentiality, data integrity, and vulnerability to network attacks.

Ćwiczenia projektowe (30h):
IoT System Design

Within the project classes, large teams will be formed (about 10-15 people) in order to implement a complex project. The goal of each project will be to create a complete IoT system that has an application in real life. Implementing a project in a large group will allow to develop teamwork skills. The final project results will need to be presented to the other teams in order to develop presentation skills.

Pozostałe informacje
Metody i techniki kształcenia:
  • Wykład: Treści prezentowane na wykładzie są przekazywane w formie prezentacji multimedialnej w połączeniu z klasycznym wykładem tablicowym wzbogaconymi o pokazy odnoszące się do prezentowanych zagadnień.
  • Ćwiczenia projektowe: 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:

The condition for passing the classes is active participation in the project classes and obtaining a positive grade for the project.

Zasady udziału w zajęciach:
  • Wykład:
    – Obecność obowiązkowa: Nie
    – Zasady udziału w zajęciach: 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.
  • Ćwiczenia projektowe:
    – Obecność obowiązkowa: Tak
    – Zasady udziału w zajęciach: Studenci wykonują prace praktyczne mające na celu uzyskanie kompetencji zakładanych przez syllabus. Ocenie podlega sposób wykonania projektu oraz efekt końcowy.
Sposób obliczania oceny końcowej:

Ocena końcowa będzie odpowiadała ocenie z projektu.

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

An additional date will be set in order to allow students for catching up.

Wymagania wstępne i dodatkowe, z uwzględnieniem sekwencyjności modułów :

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

Zalecana literatura i pomoce naukowe:

Literature from recognized scientific journals, standardization documents, manufacturers’ websites.

Publikacje naukowe osób prowadzących zajęcia związane z tematyką modułu:

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.

Informacje dodatkowe:

Classes are conducted using innovative teaching methods developed during 2017-2019 in the POWR.03.04.00-00-D002/16 project, carried out by the Faculty of Computer Science, Electronics and Telecommunications under the Smart Growth Operational Programme 2014-2020.