Název:

Principy a návrh IoT systémů

Zkratka:TOI
Ak.rok:2019/2020
Semestr:letní
Studijní plán:
ProgramObor/
specializace
RočníkPovinnost
MITAINADE-volitelný
MITAINBIO-volitelný
MITAINCPS-volitelný
MITAINEMB-volitelný
MITAINGRI-volitelný
MITAINHPC-volitelný
MITAINIDE-povinný
MITAINISD-volitelný
MITAINISY-volitelný
MITAINMAL-volitelný
MITAINMAT-volitelný
MITAINNET-volitelný
MITAINSEC-volitelný
MITAINSEN-volitelný
MITAINSPE-volitelný
MITAINVER-volitelný
MITAINVIZ-volitelný
Vyučovací jazyk:čeština
Kredity:5 kreditů
Ukončení:zápočet+zkouška (písemná)
Výuka:
hod./sempřednáškasem./cvič.lab. cvič.poč. cvič.jiná
Rozsah:2608018
 zkouškatestycvičenílaboratořeostatní
Body:551501020
Garant:Drahanský Martin, prof. Ing., Dipl.-Ing., Ph.D. (UITS)
Zástupce garanta:Vašíček Zdeněk, doc. Ing., Ph.D. (UPSY)
Přednášející:Drahanský Martin, prof. Ing., Dipl.-Ing., Ph.D. (UITS)
Vašíček Zdeněk, doc. Ing., Ph.D. (UPSY)
Cvičící:Dvořák Michal, Ing. (UITS)
Goldmann Tomáš, Ing. (UITS)
Sakin Martin, Ing. (UITS)
Fakulta:Fakulta informačních technologií VUT v Brně
Pracoviště:Ústav inteligentních systémů FIT VUT v Brně
Rozvrh:
DenVýukaTýdenMístnostOdDoPSKSkupiny
StpřednáškavýukyD0206 11:0012:501MIT 2MIT xx
 
Cíle předmětu:
  V rámci kurzu se studenti seznámí s možnostmi digitalizace fyzikálních jevů světa, analýzou dat ze snímačů pro potřeby rozhodování a se základními koncepty IoT systémů. Cílem je studenty naučit nezbytné znalosti z oblasti IT pro návrh a realizaci IoT systémů.
Anotace:
  Předmět reflektuje moderní trendy v oblasti získávání a zpracování dat ze senzorů. V rámci přednášek se studenti seznámí s: možnostmi získávání dat ze senzorů, fúzí dat z více senzorů, přenosem dat ze senzorických modulů, tématy analýzy dat v IoT systémech (data mining, klasifikace, algoritmy pro podporu rozhodování), řízením spotřeby senzorických modulů, komunikací v IoT systémech, návrhem a realizací IoT systémů. V rámci praktické části (projektu) si studenti projdou všemi fázemi vývoje jednoduchého IoT systému od fáze návrhu až k realizaci funkčního systému.
Požadované prerekvizitní znalosti a dovednosti:
  Vyžadováno platné školení z Vyhlášky č. 50
Získané dovednosti, znalosti a kompetence:
  Student absolvováním kurzů pochopí, jak fungují a z čeho se skládají IoT systémy. Získané vědomosti pak může využít k implementaci vlastního IoT systému založeného na senzorických modulech, komunikační prostředcích, cloudu, popř. aktuátorech. Mezi cenné získané znalosti můžeme zařadit zpracování a analýzu dat pro účely řízení či rozhodování.
Proč je předmět vyučován:
  V posledních letech dochází k prudkému rozvoji IoT systémů, proto se tyto systémy postupně stávají nedílnou součásti naších životů. Z hlediska informačních technologií se jedná o významnou oblast, po které je mezi firmami velká poptávka.
Osnova přednášek:
 
  1. Úvod do IoT (Co je to IoT?, shrnutí dostupných senzorů, komunikace na úrovni přenosu dat ze senzoru).
  2. Prvky IoT systému (věci, síť, cloud, aktuátory,..).
  3. Komunikační rozhraní používaná v IoT systémech (bezlicenční pásmo 2,4 GHz, bezlicenční pásma 433 MHz a 868 MHz, proprietární NarrowBand technologie).
  4. Přenosové protokoly internetu věcí (protokoly typu Request-Response, protokoly typu Publish-Subscribe a další).
  5. Návrh IoT systému I. (architektura IoT systémů).
  6. Návrh IoT systému II. (spotřeba senzorických a komunikačních modulů, návrh nízkoenergetických IoT systémů).
  7. Časové řady.
  8. Data management a analýza dat v IoT systémech (data management v centralizovaných a distribuovaných systémech, algoritmy pro klasifikaci a redukci dat)
  9. Vizualizace dat a služby (datové struktury, vizualizace dat, služby pro podporu IoT).
  10. Mobilní technologie v IoT systémech.
  11. Biometrické senzory (biometrické senzory používané pro autentizaci v IoT systémech, vývoj moderních senzorických systémů pro biometrii).
  12. IoT v praxi (průmyslový partner).
  13. Smart city, Intelligent home.
Osnova laboratorních cvičení:
 
  1. Zprovoznění IoT zařízení.
  2. Agregace dat z více senzorů.
  3. Data mining v IoT systémech.
  4. Biometrická autentizace v IoT systémech.
Osnova ostatní - projekty, práce:
 
  1. Vytvoření senzorického modulu.
  2. Analýza dat z IoT systému.
Literatura referenční:
 
  • PFISTER, Cuno. Getting Started with the Internet of Things: Connecting Sensors and Microcontrollers to the Cloud. " O'Reilly Media, Inc.", 2011.
  • LEA, Perry. Internet of Things for Architects: Architecting IoT solutions by implementing sensors, communication infrastructure, edge computing, analytics, and security. Packt Publishing Ltd, 2018.
  •  CHOU, Timothy. Precision-Principles, Practices and Solutions for the Internet of Things. McGraw-Hill Education, 2017.
  • ABU-ELKHEIR, Mervat; HAYAJNEH, Mohammad; ALI, Najah. Data management for the internet of things: Design primitives and solution. Sensors, 2013, 13.11: 15582-15612.
  • DUNNING, Ted; FRIEDMAN, B. Ellen. Time Series Databases: New Ways to Store and Access Data. Sebastopol, CA: O'Reilly Media, 2014.
  • SAUTER, Martin. From GSM to LTE-advanced Pro and 5G: An introduction to mobile networks and mobile broadband. John Wiley & Sons, 2017.
  • HWANG, Kai; CHEN, Min. Big-data analytics for cloud, IoT and cognitive computing. John Wiley & Sons, 2017.
  • ALIOTO, Massimo (ed.). Enabling the Internet of Things: From Integrated Circuits to Integrated Systems. Springer, 2017.
Literatura studijní:
 
  • PFISTER, Cuno. Getting Started with the Internet of Things: Connecting Sensors and Microcontrollers to the Cloud. " O'Reilly Media, Inc.", 2011.
  • LEA, Perry. Internet of Things for Architects: Architecting IoT solutions by implementing sensors, communication infrastructure, edge computing, analytics, and security. Packt Publishing Ltd, 2018.
  • CHOU, Timothy. Precision-Principles, Practices and Solutions for the Internet of Things. McGraw-Hill Education, 2017.
  • ABU-ELKHEIR, Mervat; HAYAJNEH, Mohammad; ALI, Najah. Data management for the internet of things: Design primitives and solution. Sensors, 2013, 13.11: 15582-15612.
  • SERPANOS, Dimitrios; WOLF, Marilyn. Internet-of-Things (IoT) Systems: Architectures, Algorithms, Methodologies. Springer, 2017.
  • OLENEWA, Jorge. Guide to wireless communications. Cengage Learning, 2013.
Kontrolovaná výuka:
  V případě zmeškání HW laboratoří je možné je nahradit do doby než bude laboratoř přichystána na další laboratnorní cvičení. Informujte neprodleně vedoucího laboratoří či garanta kurzu.
Průběžná kontrola studia:
  
  1. Půlsemestrální písemný test
  2. Účast a aktivní práce v laboratořích + cvičeních
  3. 2 projekty (získání alespoň 3 bodů z každého projektu)
Podmínky zápočtu:
  Alespoň 15 bodů získaných během semestru. Získání alespoň 3 bodů z každého projektu.
 

Vaše IPv4 adresa: 34.229.126.29