Subject

Пресметковни парадигми во интернет на нештата

1. Наслов на наставниот предмет Пресметковни парадигми во интернет на нештата
Computing Paradigms in the Internet of Things
2. Код m23_s_043
3. Студиска програма
4. Организатор на студиската програма (единица, односно институт, катедра, оддел) Факултет за информатички науки и компјутерско инженерство
5. Степен (прв, втор, трет циклус) Втор циклус
6. Академска година / семестар 10 / Летен
7. Број на ЕКТС кредити 6
8. Наставник Билјана Ристеска Стојкоска
9. Предуслови за запишување на предметот
10. Цели на предметната програма (компетенции) Целта на овој курс е студентот да се запознае со програмски парадигми кои се применуваат на секој слој од современите IoT архитектури (dew, edge и fog пресметување). На крај од курсот студентот треба да знае да моделира и имплементира комплексни решенија за различни IoT апликативни домени, кои треба да бидат оптимизирани во контекст на пресметковна брзина, комуникациска латентност и енергетска ефикасност.
11. Содржина на предметната програма Основни концепти на ИнН. Архитектура на ИнН. Моделирање и развој на ИнН решенија на сите слоеви. Прибирање и предобработка на ИнН податоци. Анализа на временски серии. Edge и fog аналитика. Индустиски ИнН. Роботи и дронови. Иновации во ИоТ.
12. Методи на учење Предавања поддржани со презентации преку слајдови, интерактивни предавања, вежби (користење на опрема и софтверски пакети), тимска работа, пример случаи, поканети гости предавачи, самостојна изработка и одбрана на проектна задача и семинарска работа, учење во електронско опкружување (форуми, консултации).
13. Вкупен расположив фонд на време 6 ЕКТС x 30 часа = 180 часа
14. Распределба на расположивото време 60 + 0 + 45 + 45 + 30 = 180 часа
15. Форми на наставните активности
15.1. Предавања - теоретска настава 60 часови
15.2. Вежби (лабораториски, аудиториски), семинари, тимска работа 0 часови
16. Други форми на активности
16.1. Проектни задачи 45 часови
16.2. Самостојни задачи 45 часови
16.3. Домашно учење 30 часови
17. Начин на оценување
17.1. Тестови 15 бодови
17.2. Семинарска работа / проект ( презентација: писмена и усна) 45 бодови
17.3. Активности и учење 15 бодови
17.4. Завршен испит 0 бодови
18. Критериуми за оценување (бодови/ оценка)
до 50 бода5 (пет) (F)
од 51 до 60 бода6 (шест) (E)
од 61 до 70 бода7 (седум) (D)
од 71 до 80 бода8 (осум) (C)
од 81 до 90 бода9 (девет) (B)
од 91 до 100 бода10 (десет) (A)
19. Услов за потпис и полагање на завршен испит реализирани активности 15.1 и 15.2
20. Јазик на кој се изведува наставата македонски и англиски
21. Метод на следење на квалитетот на наставата механизам на интерна евалуација и анкети
22. Литература
22.1. Задолжителна литература
1. Eloi Bosse and Basel Solaiman | Information Fusion and Analytics for Big Data and IoT | Artech House | 2016
2. Ajit Jaokar and Jean-Jacques Bernard | Data Science for Internet of Things | Forthcoming edition Nov 2017, Futuretext | 2017
3. Xuemin (Sherman) Shen | IEEE Internet of Things Journal | IEEE | 2017
4. Robert Stackowiak | Big Data and The Internet of Things | Apress | 2015
5.
22.2. Дополнителна литература
Ред.бр. Автор Наслов Издавач Година