Subject

Амбиентална интелигенција

1. Наслов на наставниот предмет Амбиентална интелигенција
Ambient intelligence
2. Код m23_w_015
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 9 / Зимски
7. Број на ЕКТС кредити 6
8. Наставник Ефтим Здравевски, Петре Ламески
9. Предуслови за запишување на предметот
10. Цели на предметната програма (компетенции) Во рамките на овој предмет студентите ќе бидат запознати со напредните пристапи за обработка на податоци од амбиенталните сензори и неинвазивните сензори кои се користат за мониторинг на здравствената состојба и активностите на луѓето во нивните живеалишта и работни средини, како и пристапите за препознавање на нивните активности. Импликации врз здравствените системи и социјалните аспекти на луѓето.
11. Содржина на предметната програма Амбиентални и неинвазивни сензори за детекција на активности и сензори интегрирани во мебелот
Селекција на најпогодните сензори и сензорски отчитувања
Здравствени системи: историски осврт и тековни предизвици
Препознавање на атомични активности на ниско ниво
Препознавање на комплексни активности на високо ниво
Примена при мониторинг на постари лица
Предизвици во примената
Студии на случај и најнови достигнувања
Социјални аспекти
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 макед
21. Метод на следење на квалитетот на наставата механизам на интерна евалуација и анкети
22. Литература
22.1. Задолжителна литература
1. Nik Bessis, Ciprian Dobre | Big Data and Internet of Things: A Roadmap for Smart Environments | Springer | 2014
2. Seyed Shahrestani | Internet of Things and Smart Environments: Assistive Technologies for Disability, Dementia, and Aging | Springer | 2017
3. Nakashima, Hideyuki, Aghajan, Hamid, Augusto, Juan Carlos | Handbook of Ambient Intelligence and Smart Environments | Springer | 2010
4. Gaelle Calvary, Thierry Delot, Florence Sedes, Jean-Yves Tigli | Computer Science and Ambient Intelligence | Wiley | 2013
22.2. Дополнителна литература
Ред.бр. Автор Наслов Издавач Година