Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Elektryczny - Teleinformatyka (S1)

Sylabus przedmiotu Wprowadzenie do systemów 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 Wprowadzenie do systemów IoT
Specjalność przedmiot wspólny
Jednostka prowadząca Katedra Przetwarzania Sygnałów i Inżynierii Multimedialnej
Nauczyciel odpowiedzialny Piotr Lech <Piotr.Lech@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele
ECTS (planowane) 5,0 ECTS (formy) 5,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język polski
Blok obieralny Grupa obieralna

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
laboratoriaL1 30 2,60,38zaliczenie
wykładyW1 30 2,40,62zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Umiejętność obsługi komputera

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Znajomość ogólna zagadnień związanych z Internetem Rzeczy
C-2Posiada umiejętność określenia dziedzin zastosowań technologii IoT
C-3Posiada podstawową umiejętność określenia potrzeb dla produkcyjnych zasobów IoT
C-4Posiada podstawową wiedzę niezbędną określenia potrzeb dla produkcyjnych zasobów IoT

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Szybkie prototypowanie urządzeń i oprogramowania. Wirtualizacja. Symulacje.3
T-L-2Analiza połączeń i telekomunikacji między urządzeniami.2
T-L-3Źródła danych nieosobowych - testowanie sensorów. Testowanie aktuatorów.2
T-L-4Interfejsy użytkownika w systemach IoT.2
T-L-5Elementy inteligentnego transportu wspomagane technologią IoT. Roboty mobilne.2
T-L-6Technologie mobilne, AR i VR w IoT.2
T-L-7Techniki wizyjne w systemach IoT.2
T-L-8Testowanie aplikacji rozproszonych. Przetwarzanie w chmurze.2
T-L-9Porównanie możliwości systemów IoT zbudowanych na mikrokontrolerach z sieciowym systemem operacyjnym z mikrosterownikami.2
T-L-10Analiza biznesowa wdrożeń IoT z zastosowaniem PaaS, SaaS, IaaS.2
T-L-11Budowa sterowanego bezprzewodowego mikro systemu IoT realizującego proste sterowanie typu włącz / wyłącz z interfejsem WWW. Wybrane zagadnienia programowej konfiguracji transmisji bezprzewodowego. Aktualizacja zdalna oprogramowania.8
T-L-12zaliczenie1
30
wykłady
T-W-1Paradygmat Internetu Rzeczy.1
T-W-2Pojęcia IoT, WoT, IIoT, IoE, Przemysł 4.0. Cyfrowe transformacje przedsiębiorstw. Nowe zawody.2
T-W-3Analiza biznesowa. Nowoczesne metody zarządzania projektami IoT: Design Thinking, Lean Startup i Agile.2
T-W-4Model IoT. Horyzontalne i wertykalne przepływy informacji. Wstęp do Fog, Edge i Cloud Computing.2
T-W-5Źródła danych nieosobowych.2
T-W-6Systemy przekazywania informacji. Połączenia.4
T-W-7Gromadzenie i przetwarzanie informacji. Oprogramowanie. Sztuczna inteligencja. Big Data.2
T-W-8Sprzęt jako usługa. Platforma jako usługa. Oprogramowanie jako usługa. Wirtualizacja.2
T-W-9Technologie mobilne, wearable, AR i VR w systemach IoT.2
T-W-10Miasto w realiach Internetu Rzeczy.2
T-W-11Wsparcie IoT dla ochrona zdrowia.2
T-W-12Wsparcie IoT dla technologii Automotive.2
T-W-13Wideo nadzór w systemach IoT.2
T-W-14"Bezpieczeństwo przede wszystkim" - bezpieczeństwo sieciowe, funckcjonalne itp.2
T-W-15Zaliczenie przedmiotu.1
30

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1przygotowanie do zaliczenia6
A-L-2Przygotowanie do zajęć.30
A-L-3uczestnictwo w zajęciach30
66
wykłady
A-W-1Obecność na zajęciach.30
A-W-2Analiza wytypowanych informacji publikowanych na witrynach internetowych.15
A-W-3Analiza literatury.15
60

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Wykład informacyjny
M-2Dyskusja
M-3Pokaz
M-4Ćwiczenie laboratoryjne

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena podsumowująca: Ocena testu
S-2Ocena formująca: Ocena stopnia realizacji założonych celów

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_C02_W01
Zna fundamenty niezbędne do budowy systemów IoT.
TI_1A_W06, TI_1A_W12, TI_1A_W16C-1, C-4T-W-6, T-W-5, T-W-7, T-W-8, T-W-2, T-W-4, T-W-1, T-W-3M-2, M-1, M-3S-1
TI_1A_C02_W02
Posiada wiedzę z zakresu zastosowań Internetu Rzeczy w różnych dziedzinach pokrewnych.
TI_1A_W23C-4, C-1T-W-14, T-W-12, T-W-11, T-W-13, T-W-9, T-W-10M-1, M-3, M-2S-1

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_C02_U01
Ma umiejętność określenia dziedzin w których możliwe jest wdrożenie systemów IoT.
TI_1A_U25C-2T-L-10, T-L-5, T-L-7, T-L-6M-4, M-3S-2
TI_1A_C02_U02
Potrafi określić jakie niezbędne składniki technologiczne są niezbędne do realizacji zadań systemów IoT.
TI_1A_U09C-3T-L-2, T-L-9, T-L-4, T-L-8, T-L-1, T-L-10, T-L-11, T-L-3M-3, M-4S-2

Kryterium oceny - wiedza

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
TI_1A_C02_W01
Zna fundamenty niezbędne do budowy systemów IoT.
2,0Nie spełnia wymogu uzyskania oceny 3.0 uzyskując poniżej 50% punktacji z testu obejmującego wiedzę z przypisanego efektu kształcenia.
3,0Spełnia wymogi uzyskania oceny 3.0 uzyskując 50% - 60% punktacji z testu obejmującego wiedzę z przypisanego efektu kształcenia.
3,5Spełnia wymogi uzyskania oceny 3.5 uzyskując 61% - 70% punktacji z testu obejmującego wiedzę z przypisanego efektu kształcenia.
4,0Spełnia wymogi uzyskania oceny 4.0 uzyskując 71% - 80% punktacji z testu obejmującego wiedzę z przypisanego efektu kształcenia.
4,5Spełnia wymogi uzyskania oceny 4.5 uzyskując 81% - 90% punktacji z testu obejmującego wiedzę zprzypisanego efektu kształcenia.
5,0Spełnia wymogi uzyskania oceny 5.0 uzyskując 91% - 100% punktacji z testu obejmującego wiedzę ze zdefiniowanego efektu kształcenia.
TI_1A_C02_W02
Posiada wiedzę z zakresu zastosowań Internetu Rzeczy w różnych dziedzinach pokrewnych.
2,0Nie spełnia wymogu uzyskania oceny 3.0 uzyskując poniżej 50% punktacji z testu obejmującego wiedzę z przypisanego efektu kształcenia.
3,0Spełnia wymogi uzyskania oceny 3.0 uzyskując 50% - 60% punktacji z testu obejmującego wiedzę z przypisanego efektu kształcenia.
3,5Spełnia wymogi uzyskania oceny 3.5 uzyskując 61% - 70% punktacji z testu obejmującego wiedzę z przypisanego efektu kształcenia.
4,0Spełnia wymogi uzyskania oceny 4.0 uzyskując 71% - 80% punktacji z testu obejmującego wiedzę z przypisanego efektu kształcenia.
4,5Spełnia wymogi uzyskania oceny 4.5 uzyskując 81% - 90% punktacji z testu obejmującego wiedzę zprzypisanego efektu kształcenia.
5,0Spełnia wymogi uzyskania oceny 5.0 uzyskując 91% - 100% punktacji z testu obejmującego wiedzę ze zdefiniowanego efektu kształcenia.

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
TI_1A_C02_U01
Ma umiejętność określenia dziedzin w których możliwe jest wdrożenie systemów IoT.
2,0Nie spełnia wymogów uzyskania oceny 3.0 uzyskując poniżej 50% sumarycznej punktacji z ocen związanych z ćwiczeniami laboratoryjnymi obejmujących swym zakresem przyporządkowany efekt kształcenia.
3,0Spełnia wymogi uzyskania oceny 3.0 uzyskując 50% - 60% sumarycznej punktacji z ocen związanych z ćwiczeniami laboratoryjnymi obejmujących swym zakresem przyporządkowany efekt kształcenia.
3,5Spełnia wymogi uzyskania oceny 3.5 uzyskując 61% - 70% sumarycznej punktacji z ocen związanych z ćwiczeniami laboratoryjnymi obejmujących swym zakresem przyporządkowany efekt kształcenia.
4,0Spełnia wymogi uzyskania oceny 4.0 uzyskując 71% - 80% sumarycznej punktacji z ocen związanych z ćwiczeniami laboratoryjnymi obejmujących swym zakresem przyporządkowany efekt kształcenia.
4,5Spełnia wymogi uzyskania oceny 4.5 uzyskując 81% - 90% sumarycznej punktacji z ocen związanych z ćwiczeniami laboratoryjnymi obejmujących swym zakresem przyporządkowany efekt kształcenia.
5,0Spełnia wymogi uzyskania oceny 5.0 uzyskując 91% - 100% sumarycznej punktacji z ocen związanych z ćwiczeniami laboratoryjnymi obejmujących swym zakresem przyporządkowany efekt kształcenia.
TI_1A_C02_U02
Potrafi określić jakie niezbędne składniki technologiczne są niezbędne do realizacji zadań systemów IoT.
2,0Nie spełnia wymogów uzyskania oceny 3.0 uzyskując poniżej 50% sumarycznej punktacji z ocen związanych z ćwiczeniami laboratoryjnymi obejmujących swym zakresem przyporządkowany efekt kształcenia.
3,0Spełnia wymogi uzyskania oceny 3.0 uzyskując 50% - 60% sumarycznej punktacji z ocen związanych z ćwiczeniami laboratoryjnymi obejmujących swym zakresem przyporządkowany efekt kształcenia.
3,5Spełnia wymogi uzyskania oceny 3.5 uzyskując 61% - 70% sumarycznej punktacji z ocen związanych z ćwiczeniami laboratoryjnymi obejmujących swym zakresem przyporządkowany efekt kształcenia.
4,0Spełnia wymogi uzyskania oceny 4.0 uzyskując 71% - 80% sumarycznej punktacji z ocen związanych z ćwiczeniami laboratoryjnymi obejmujących swym zakresem przyporządkowany efekt kształcenia.
4,5Spełnia wymogi uzyskania oceny 4.5 uzyskując 81% - 90% sumarycznej punktacji z ocen związanych z ćwiczeniami laboratoryjnymi obejmujących swym zakresem przyporządkowany efekt kształcenia.
5,0Spełnia wymogi uzyskania oceny 5.0 uzyskując 91% - 100% sumarycznej punktacji z ocen związanych z ćwiczeniami laboratoryjnymi obejmujących swym zakresem przyporządkowany efekt kształcenia.

Literatura podstawowa

  1. Sułkowski Łukasz, Kaczorowska-Spychalska Dominika redakcja naukowa, INTERNET OF THINGS. NOWY PARADYGMAT RYNKU, Difin, 2018
  2. Dominique D. Guinard, Vlad Trifa, Internet rzeczy, Helion, 2017

Literatura dodatkowa

  1. 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
  2. Klaus Schwab, Czwarta rewolucja przemysłowa, StudioEMKA

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Szybkie prototypowanie urządzeń i oprogramowania. Wirtualizacja. Symulacje.3
T-L-2Analiza połączeń i telekomunikacji między urządzeniami.2
T-L-3Źródła danych nieosobowych - testowanie sensorów. Testowanie aktuatorów.2
T-L-4Interfejsy użytkownika w systemach IoT.2
T-L-5Elementy inteligentnego transportu wspomagane technologią IoT. Roboty mobilne.2
T-L-6Technologie mobilne, AR i VR w IoT.2
T-L-7Techniki wizyjne w systemach IoT.2
T-L-8Testowanie aplikacji rozproszonych. Przetwarzanie w chmurze.2
T-L-9Porównanie możliwości systemów IoT zbudowanych na mikrokontrolerach z sieciowym systemem operacyjnym z mikrosterownikami.2
T-L-10Analiza biznesowa wdrożeń IoT z zastosowaniem PaaS, SaaS, IaaS.2
T-L-11Budowa sterowanego bezprzewodowego mikro systemu IoT realizującego proste sterowanie typu włącz / wyłącz z interfejsem WWW. Wybrane zagadnienia programowej konfiguracji transmisji bezprzewodowego. Aktualizacja zdalna oprogramowania.8
T-L-12zaliczenie1
30

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Paradygmat Internetu Rzeczy.1
T-W-2Pojęcia IoT, WoT, IIoT, IoE, Przemysł 4.0. Cyfrowe transformacje przedsiębiorstw. Nowe zawody.2
T-W-3Analiza biznesowa. Nowoczesne metody zarządzania projektami IoT: Design Thinking, Lean Startup i Agile.2
T-W-4Model IoT. Horyzontalne i wertykalne przepływy informacji. Wstęp do Fog, Edge i Cloud Computing.2
T-W-5Źródła danych nieosobowych.2
T-W-6Systemy przekazywania informacji. Połączenia.4
T-W-7Gromadzenie i przetwarzanie informacji. Oprogramowanie. Sztuczna inteligencja. Big Data.2
T-W-8Sprzęt jako usługa. Platforma jako usługa. Oprogramowanie jako usługa. Wirtualizacja.2
T-W-9Technologie mobilne, wearable, AR i VR w systemach IoT.2
T-W-10Miasto w realiach Internetu Rzeczy.2
T-W-11Wsparcie IoT dla ochrona zdrowia.2
T-W-12Wsparcie IoT dla technologii Automotive.2
T-W-13Wideo nadzór w systemach IoT.2
T-W-14"Bezpieczeństwo przede wszystkim" - bezpieczeństwo sieciowe, funckcjonalne itp.2
T-W-15Zaliczenie przedmiotu.1
30

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1przygotowanie do zaliczenia6
A-L-2Przygotowanie do zajęć.30
A-L-3uczestnictwo w zajęciach30
66
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Obecność na zajęciach.30
A-W-2Analiza wytypowanych informacji publikowanych na witrynach internetowych.15
A-W-3Analiza literatury.15
60
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięTI_1A_C02_W01Zna fundamenty niezbędne do budowy systemów IoT.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówTI_1A_W06Ma podstawową wiedzę o interfejsach i protokołach komunikacyjnych wykorzystywanych do transmisji danych oraz technologiach obiektów rozproszonych.
TI_1A_W12Ma uporządkowaną wiedzę w zakresie systemów operacyjnych, wirtualizacji, systemów czasu rzeczywistego oraz systemów wbudowanych i architektury systemów komputerowych, w szczególności warstwy sprzętowej, oraz urządzeń mobilnych i możliwości transmisji danych z wykorzystaniem tych urządzeń.
TI_1A_W16Ma uporządkowaną wiedzę z zakresu elektroniki, w tym elementów optoelektronicznych, programowalnych i rekonfigurowalnych układów scalonych, systemów mikroprocesorowych w zakresie pozwalającym na zrozumienie sposobu działania elektronicznych urządzeń wykorzystywanych w systemach transmisji i przetwarzania danych.
Cel przedmiotuC-1Znajomość ogólna zagadnień związanych z Internetem Rzeczy
C-4Posiada podstawową wiedzę niezbędną określenia potrzeb dla produkcyjnych zasobów IoT
Treści programoweT-W-6Systemy przekazywania informacji. Połączenia.
T-W-5Źródła danych nieosobowych.
T-W-7Gromadzenie i przetwarzanie informacji. Oprogramowanie. Sztuczna inteligencja. Big Data.
T-W-8Sprzęt jako usługa. Platforma jako usługa. Oprogramowanie jako usługa. Wirtualizacja.
T-W-2Pojęcia IoT, WoT, IIoT, IoE, Przemysł 4.0. Cyfrowe transformacje przedsiębiorstw. Nowe zawody.
T-W-4Model IoT. Horyzontalne i wertykalne przepływy informacji. Wstęp do Fog, Edge i Cloud Computing.
T-W-1Paradygmat Internetu Rzeczy.
T-W-3Analiza biznesowa. Nowoczesne metody zarządzania projektami IoT: Design Thinking, Lean Startup i Agile.
Metody nauczaniaM-2Dyskusja
M-1Wykład informacyjny
M-3Pokaz
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Ocena testu
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Nie spełnia wymogu uzyskania oceny 3.0 uzyskując poniżej 50% punktacji z testu obejmującego wiedzę z przypisanego efektu kształcenia.
3,0Spełnia wymogi uzyskania oceny 3.0 uzyskując 50% - 60% punktacji z testu obejmującego wiedzę z przypisanego efektu kształcenia.
3,5Spełnia wymogi uzyskania oceny 3.5 uzyskując 61% - 70% punktacji z testu obejmującego wiedzę z przypisanego efektu kształcenia.
4,0Spełnia wymogi uzyskania oceny 4.0 uzyskując 71% - 80% punktacji z testu obejmującego wiedzę z przypisanego efektu kształcenia.
4,5Spełnia wymogi uzyskania oceny 4.5 uzyskując 81% - 90% punktacji z testu obejmującego wiedzę zprzypisanego efektu kształcenia.
5,0Spełnia wymogi uzyskania oceny 5.0 uzyskując 91% - 100% punktacji z testu obejmującego wiedzę ze zdefiniowanego efektu kształcenia.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięTI_1A_C02_W02Posiada wiedzę z zakresu zastosowań Internetu Rzeczy w różnych dziedzinach pokrewnych.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówTI_1A_W23Orientuje się w obecnym stanie oraz trendach rozwojowych teleinformatyki.
Cel przedmiotuC-4Posiada podstawową wiedzę niezbędną określenia potrzeb dla produkcyjnych zasobów IoT
C-1Znajomość ogólna zagadnień związanych z Internetem Rzeczy
Treści programoweT-W-14"Bezpieczeństwo przede wszystkim" - bezpieczeństwo sieciowe, funckcjonalne itp.
T-W-12Wsparcie IoT dla technologii Automotive.
T-W-11Wsparcie IoT dla ochrona zdrowia.
T-W-13Wideo nadzór w systemach IoT.
T-W-9Technologie mobilne, wearable, AR i VR w systemach IoT.
T-W-10Miasto w realiach Internetu Rzeczy.
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny
M-3Pokaz
M-2Dyskusja
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: Ocena testu
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Nie spełnia wymogu uzyskania oceny 3.0 uzyskując poniżej 50% punktacji z testu obejmującego wiedzę z przypisanego efektu kształcenia.
3,0Spełnia wymogi uzyskania oceny 3.0 uzyskując 50% - 60% punktacji z testu obejmującego wiedzę z przypisanego efektu kształcenia.
3,5Spełnia wymogi uzyskania oceny 3.5 uzyskując 61% - 70% punktacji z testu obejmującego wiedzę z przypisanego efektu kształcenia.
4,0Spełnia wymogi uzyskania oceny 4.0 uzyskując 71% - 80% punktacji z testu obejmującego wiedzę z przypisanego efektu kształcenia.
4,5Spełnia wymogi uzyskania oceny 4.5 uzyskując 81% - 90% punktacji z testu obejmującego wiedzę zprzypisanego efektu kształcenia.
5,0Spełnia wymogi uzyskania oceny 5.0 uzyskując 91% - 100% punktacji z testu obejmującego wiedzę ze zdefiniowanego efektu kształcenia.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięTI_1A_C02_U01Ma umiejętność określenia dziedzin w których możliwe jest wdrożenie systemów IoT.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówTI_1A_U25Ma umiejętności pozwalające na realizację wybranych zadań z kierunków studiów powiązanych z teleinformatyką.
Cel przedmiotuC-2Posiada umiejętność określenia dziedzin zastosowań technologii IoT
Treści programoweT-L-10Analiza biznesowa wdrożeń IoT z zastosowaniem PaaS, SaaS, IaaS.
T-L-5Elementy inteligentnego transportu wspomagane technologią IoT. Roboty mobilne.
T-L-7Techniki wizyjne w systemach IoT.
T-L-6Technologie mobilne, AR i VR w IoT.
Metody nauczaniaM-4Ćwiczenie laboratoryjne
M-3Pokaz
Sposób ocenyS-2Ocena formująca: Ocena stopnia realizacji założonych celów
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Nie spełnia wymogów uzyskania oceny 3.0 uzyskując poniżej 50% sumarycznej punktacji z ocen związanych z ćwiczeniami laboratoryjnymi obejmujących swym zakresem przyporządkowany efekt kształcenia.
3,0Spełnia wymogi uzyskania oceny 3.0 uzyskując 50% - 60% sumarycznej punktacji z ocen związanych z ćwiczeniami laboratoryjnymi obejmujących swym zakresem przyporządkowany efekt kształcenia.
3,5Spełnia wymogi uzyskania oceny 3.5 uzyskując 61% - 70% sumarycznej punktacji z ocen związanych z ćwiczeniami laboratoryjnymi obejmujących swym zakresem przyporządkowany efekt kształcenia.
4,0Spełnia wymogi uzyskania oceny 4.0 uzyskując 71% - 80% sumarycznej punktacji z ocen związanych z ćwiczeniami laboratoryjnymi obejmujących swym zakresem przyporządkowany efekt kształcenia.
4,5Spełnia wymogi uzyskania oceny 4.5 uzyskując 81% - 90% sumarycznej punktacji z ocen związanych z ćwiczeniami laboratoryjnymi obejmujących swym zakresem przyporządkowany efekt kształcenia.
5,0Spełnia wymogi uzyskania oceny 5.0 uzyskując 91% - 100% sumarycznej punktacji z ocen związanych z ćwiczeniami laboratoryjnymi obejmujących swym zakresem przyporządkowany efekt kształcenia.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięTI_1A_C02_U02Potrafi określić jakie niezbędne składniki technologiczne są niezbędne do realizacji zadań systemów IoT.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówTI_1A_U09Potrafi administrować sieciami komputerowymi i teleinformatycznymi wykorzystując typowe narzędzia programistyczne do analizy ruchu sieciowego oraz jego kształtowania, a także konfigurować urządzenia w lokalnych sieciach teleinformatycznych (bezprzewodowych i przewodowych).
Cel przedmiotuC-3Posiada podstawową umiejętność określenia potrzeb dla produkcyjnych zasobów IoT
Treści programoweT-L-2Analiza połączeń i telekomunikacji między urządzeniami.
T-L-9Porównanie możliwości systemów IoT zbudowanych na mikrokontrolerach z sieciowym systemem operacyjnym z mikrosterownikami.
T-L-4Interfejsy użytkownika w systemach IoT.
T-L-8Testowanie aplikacji rozproszonych. Przetwarzanie w chmurze.
T-L-1Szybkie prototypowanie urządzeń i oprogramowania. Wirtualizacja. Symulacje.
T-L-10Analiza biznesowa wdrożeń IoT z zastosowaniem PaaS, SaaS, IaaS.
T-L-11Budowa sterowanego bezprzewodowego mikro systemu IoT realizującego proste sterowanie typu włącz / wyłącz z interfejsem WWW. Wybrane zagadnienia programowej konfiguracji transmisji bezprzewodowego. Aktualizacja zdalna oprogramowania.
T-L-3Źródła danych nieosobowych - testowanie sensorów. Testowanie aktuatorów.
Metody nauczaniaM-3Pokaz
M-4Ćwiczenie laboratoryjne
Sposób ocenyS-2Ocena formująca: Ocena stopnia realizacji założonych celów
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Nie spełnia wymogów uzyskania oceny 3.0 uzyskując poniżej 50% sumarycznej punktacji z ocen związanych z ćwiczeniami laboratoryjnymi obejmujących swym zakresem przyporządkowany efekt kształcenia.
3,0Spełnia wymogi uzyskania oceny 3.0 uzyskując 50% - 60% sumarycznej punktacji z ocen związanych z ćwiczeniami laboratoryjnymi obejmujących swym zakresem przyporządkowany efekt kształcenia.
3,5Spełnia wymogi uzyskania oceny 3.5 uzyskując 61% - 70% sumarycznej punktacji z ocen związanych z ćwiczeniami laboratoryjnymi obejmujących swym zakresem przyporządkowany efekt kształcenia.
4,0Spełnia wymogi uzyskania oceny 4.0 uzyskując 71% - 80% sumarycznej punktacji z ocen związanych z ćwiczeniami laboratoryjnymi obejmujących swym zakresem przyporządkowany efekt kształcenia.
4,5Spełnia wymogi uzyskania oceny 4.5 uzyskując 81% - 90% sumarycznej punktacji z ocen związanych z ćwiczeniami laboratoryjnymi obejmujących swym zakresem przyporządkowany efekt kształcenia.
5,0Spełnia wymogi uzyskania oceny 5.0 uzyskując 91% - 100% sumarycznej punktacji z ocen związanych z ćwiczeniami laboratoryjnymi obejmujących swym zakresem przyporządkowany efekt kształcenia.