Subject

Интелигентни сензорски мрежи

1. Наслов на наставниот предмет Интелигентни сензорски мрежи
Intelligent sensor networks
2. Код m23_s_047
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 Ласко Баснарков, Мирослав Мирчев
9. Предуслови за запишување на предметот
10. Цели на предметната програма (компетенции) По завршувањето на курсот се очекува студентот да има познавање на современите интелигентни сензорски мрежи и нивните разновидни апликации. Добро да ги познава методите за комуникација, рутирање, синхронизација, координација и локализација во мобилните сензорски мрежи. Да знае да дизајнира сензорски мрежи кои ќе бидат интелигентни од аспект на простор, податоци, групирање и контекст, како и да може да развива соодветен софтвер.
11. Содржина на предметната програма Вовед во сензорски мрежи и нивните апликации. Архитектура, оперативни системи и програмирање на сензорски јазли. Комуникација, рутирање, синхронизација, локализација, координација, менаџирање на моќност и безбедност. Процесирање, агрегација и складирање на податоци од големи сензорски мрежи. Дистрибуирана детекција и естимација. Анализа на податоци и откривање на знаење од сензорски податоци. Мрежи и роеви од сензорско-роботски агенти. Алгоритми за пребарување на простор и координирано движење од мобилни агенти.
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 45 + 15 + 30 + 50 + 40 = 180 часа
15. Форми на наставните активности
15.1. Предавања - теоретска настава 45 часови
15.2. Вежби (лабораториски, аудиториски), семинари, тимска работа 15 часови
16. Други форми на активности
16.1. Проектни задачи 50 часови
16.2. Самостојни задачи 30 часови
16.3. Домашно учење 40 часови
17. Начин на оценување
17.1. Тестови 45 бодови
17.2. Семинарска работа / проект ( презентација: писмена и усна) 50 бодови
17.3. Активности и учење 10 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
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. Waltenegus Dargie, Christian Poellabauer | Fundamentals of Wireless Sensor Networks: Theory and Practice | Wiley | 2010
2. Fei Hu, Qi Hao | Intelligent Sensor Networks: The Integration of Sensor Networks, Signal Processing and Machine Learning | CRC Press | 2016
3. Anna Forster | Introduction to Wireless Sensor Networks | Willey | 2016
4. Heiko Hamann | Swarm Robotics: A Formal Approach | Springer | 2018
22.2. Дополнителна литература
Ред.бр. Автор Наслов Издавач Година