SylabUZ
PL | EN |
  • Language
  • polski
  • english
  • Obtain login and password
  • User's manual (available after logging in)
  • Login

SylabUZ

  1. SylabUZ
  2. Faculty of Computer Science, Electrical Engineering and Automatics
  3. winter term 2022/2023
  4. Computer Science - Second-cycle studies leading to MSc degree
  5. Industrial IoT
Generate PDF for this page

Industrial IoT - course description

General information
Course name Industrial IoT
Course ID 11.9-WE-INFD-PIoT
Faculty Faculty of Computer Science, Electrical Engineering and Automatics
Field of study Computer Science
Education profile academic
Level of studies Second-cycle studies leading to MSc degree
Beginning semester winter term 2022/2023
Course information
Semester 2
ECTS credits to win 5
Course type obligatory
Teaching language polish
Author of syllabus
  • dr inż. Emil Michta, prof. UZ
Classes forms
The class form Hours per semester (full-time) Hours per week (full-time) Hours per semester (part-time) Hours per week (part-time) Form of assignment
Lecture 15 1 9 0,6 Credit with grade
Laboratory 30 2 18 1,2 Credit with grade
Project 15 1 9 0,6 Credit with grade

Aim of the course

- Zapoznanie z podstawami funkcjonowania i technologiami IIoT,
- Opanowanie zasad projektowania i wdrażania systemów IIoT,
- Analiza ruchu sieciowego w systemach IIoT.

 

Prerequisites

Podstawy sieci komputerowych i przemysłowych. Inżynieria bezpieczeństwa, Uczenie maszynowe.

Scope

Wprowadzenie do Industrial Internet of Things (IIoT). Architektura IIoT. Platformy IIoT. Sensory i aktuatory w sieciach IIoT. Koncentratory i bramy IIoT. Komunikacja z węzłami IIoT. Protokoły komunikacyjne IIoT. Gromadzenie i przetwarzanie danych. Bezpieczeństwo IIoT. Zasady tworzenia aplikacji IIoT, szybkie prototypownie aplikacji. Technologie OT i IT w zastosowaniach IIoT. Analiza ruchu w sieci. Integracja IIoT z siecią przedsiębiorstwa i analiza produkcji. Projektowanie systemów IIoT. Systemy scentralizowane i rozproszone. Usługi sieciowe. Uczenie maszynowe w analityce obrzeżowej IIoT. Różnice między IIoT a IoT i WoT. Zastosowania IIoT.

Teaching methods

wykład: dyskusja, konsultacje, wykład konwencjonalny,

laboratorium: dyskusja, konsultacje, praca w grupach, ćwiczenia laboratoryjne,

projekt: dyskusja, konsultacje, praca w grupach, metoda projektu.

Learning outcomes and methods of theirs verification

Outcome description Outcome symbols Methods of verification The class form

Assignment conditions

Wykład - warunkiem zaliczenia jest uzyskanie pozytywnej oceny z kolokwium,

Laboratorium - warunkiem zaliczenia jest uzyskanie pozytywnych ocen ze wszystkich ćwiczeń laboratoryjnych, przewidzianych do realizacji w ramach programu laboratorium,

Projekt – warunkiem zaliczenia jest wykonanie zadania projektowego zleconego przez prowadzącego zajęcia.

Składowe oceny końcowej = wykład: 30% + laboratorium: 40% + projekt 30%.

Recommended reading

  1. Guinard D.D.: Internet rzeczy. Helion, 2017.
  2. Hanes D. i inni: IoT Fundamentals: Networking Technologies, Protocols, and Use Cases. Cisco, 2017.
  3. Jeschke S.: Industrial Internet of Things: Cybermanufacturing Systems. Springer, 2016. 
  4. Slana D. i inni: Enterprise IoT. O'Reilly Media Inc. USA, 2015.

Further reading

  1. Lobel L., Boyd E. D., Microsoft Azure SQL Database. Krok po kroku, Helion, 2014. 
  2. Vermesan O., Friess P., Internet of things: converging technologies for smart environments and integrated ecosystems. River Publishers, 2013.
  3. Zhou H., The Internet of Things in the Cloud: A Middleware Perspective, CRC Press, 2013.

Notes


Modified by dr inż. Emil Michta, prof. UZ (last modification: 14-04-2022 21:25)

SylabUZ

(Build 175) © 2016 Computer Center - University of Zielona Góra