Subject

Computing Paradigms in the Internet of Things

1. Course Title Computing Paradigms in the Internet of Things
Computing Paradigms in the Internet of Things
2. Code m23_s_043
3. Study Programme
4. Organizer of the study programme (unit, institute, department or division) Faculty of Computer Science and Engineering
5. Degree level (first, second, third cycle) Second cycle
6. Academic year / semester 10 / Summer
7. Number of ECTS credits 6
8. Teacher Biljana Risteska Stojkoska
9. Prerequisites for enrolling in the course
10. Objectives of the course programme (competences) 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. Course content 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. Learning methods 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. Total available time 6 ECTS x 30 hours = 180 hours
14. Distribution of available time 60 + 0 + 45 + 45 + 30 = 180 hours
15. Forms of teaching activities
15.1. Lectures - theoretical instruction 60 hours
15.2. Exercises (laboratory, auditory), seminars, teamwork 0 hours
16. Other forms of activities
16.1. Project assignments 45 hours
16.2. Independent assignments 45 hours
16.3. Home study 30 hours
17. Assessment method
17.1. Tests 15 points
17.2. Seminar paper / project (presentation: written and oral) 45 points
17.3. Activities and learning 15 points
17.4. Final exam 0 points
18. Grading criteria (points / grade)
up to 50 points5 (five) (F)
from 51 to 60 points6 (six) (E)
from 61 to 70 points7 (seven) (D)
from 71 to 80 points8 (eight) (C)
from 81 to 90 points9 (nine) (B)
from 91 to 100 points10 (ten) (A)
19. Requirement for obtaining a signature and taking the final exam completed activities 15.1 and 15.2
20. Language of instruction Macedonian and English
21. Method for monitoring the quality of teaching internal evaluation and survey mechanism
22. Literature
22.1. Required literature
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. Additional literature
No. Author Title Publisher Year